一种面向拳击场景的数据精细化与拳击动作识别方法及系统

本发明公开了一种面向拳击场景的数据精细化与拳击动作识别方法及系统，属于数据挖掘技术领域；包括：采集拳击手多骨骼点时间序列数据；对时间序列数据进行异常和缺失检测；对检测的异常和缺失时间序列数据进行处理；构建基于LSTM与TCN网络的拳击动作识别模型，将处理后的时间序列数据输入至拳击动作识别模型，实现拳击动作识别任务。本发明通过把模糊C均值聚类算法和投影近似点算法结合使用，重构出逼近真实人体骨骼运动数据，通过对整个人体骨架包括多个骨骼点的运动信息进行综合分析，实现对拳击动作的精确识别和分类，提高动作识别的精准度。