摘要
本发明涉及一种羽毛球运动员动作识别方法、装置、电子设备及存储介质,属于计算机视觉技术领域,其中,该羽毛球运动员动作识别方法包括:获取羽毛球运动场景中羽毛球运动员的动作视频;基于深度学习图像语义分割算法对动作视频中的各帧运动图像进行分割处理,得到羽毛球运动员的特征信息;采用基于多模态融合与深度学习的跟踪算法对特征信息进行分析,得到羽毛球运动员的运动特征及羽毛球运动员在羽毛球运动场景的位置信息;基于运动特征和位置信息结合预设的动作识别模型识别羽毛球运动员的动作。本发明能够准确识别运动员的击球动作,避免了传统方式中因主观判断或特征单一导致的误判,大大提高了动作识别的精准度。
技术关键词
羽毛球
动作识别方法
动作识别模型
运动特征
语义地图
场景
图像
多模态
特征提取模块
算法
动作识别装置
识别运动员
视频采集装置
计算机视觉技术
电子设备
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
人体姿态数据
人体姿态检测
算法模型
可靠性参数
机器人控制方法
表面肌电信号
动作识别方法
信号特征值
多模态
计算机程序产品
图像特征提取算法
车辆定位方法
路口场景
ORB特征
线特征
动态影像数据
融合特征
指数衰减函数
相邻两帧图像
Sigmoid函数
柔性机器人
三维运动控制
流体力学仿真
闭环运动控制
水动力参数