摘要
本发明涉及体考评分技术领域,具体为基于AI的实心球考核方法及系统,包括以下步骤:基于运动员的实心球投掷视频,采用帧间差分法,计算连续视频帧之间的像素变化,识别运动区域,分离前景和背景,并确定运动员和实心球的位置和移动,生成运动区域数据。本发明中,通过应用帧间差分法和光流法,能够准确识别和追踪运动员和实心球的动态位置,从而提供了更为准确和连续的运动轨迹信息,时间卷积网络和时间序列聚类的使用,使得关键动作的识别和分类更为准确,提高了动作分析的准确度和效率,支持向量机和决策树的应用,在技术执行质量评分和综合技术评估上实现了更加客观和细致的评价。
技术关键词
实心球
运动员
动作特征
考核方法
运动轨迹信息
生成运动轨迹
生成动作
综合技术
时间卷积网络
支持向量机
遗传算法
生成技术
动态时间弯曲
K均值聚类算法
数据
运动检测模块
光流法
序列
运动向量