面向赛艇运动的关节点检测动态模型算法

本发明提供面向赛艇运动的关节点检测动态模型算法，涉及计算机视觉和运动姿态检测技术领域，该算法选用YoloBoat模型，对赛艇运动图像数据进行预处理，包括归一化和多样化的数据增强操作。模型的骨干网络采用CSPDarknet53提取特征，特征融合层使用PANet优化特征，输出层生成检测结果。通过样条插值平滑关键点轨迹，并进行置信度过滤等优化改进。使用约1000张自有图片构建数据集，人工标注关键点，按比例划分为训练集、测试集和验证集。在训练中采用自适应学习率和多种数据增强方法。通过与OpenPose等模型对比，以多项指标评估模型性能。本发明在近景和远景场景下检测精度高，推理速度快，鲁棒性强，能应对多种复杂场景。为赛艇训练和比赛提供准确、实时的关节点检测数据。