Resumen

Como tema de investigación candente, la investigación de la clasificación de vídeos deportivos tiene una amplia gama de aplicaciones en la televisión conmutada, el vídeo a la carta, la televisión inteligente y otros campos, y está estrechamente relacionada con la vida de las personas. En este contexto, la investigación de la clasificación de vídeos deportivos ha despertado un gran interés entre la gente. Sin embargo, los métodos existentes suelen utilizar la clasificación manual de vídeo, en la que a menudo influyen los propios trabajadores. Es difícil garantizar la precisión de los resultados, lo que conduce a una clasificación errónea. Debido a estas limitaciones, introducimos la tecnología de redes neuronales en la clasificación automática de deportes. En este trabajo se propone un novedoso modelo de clasificación basado en la convolución de grafos guiada por redes de reloj de arena de tercer orden (AGTH-Net). En primer lugar, diseñamos un tipo de modelo de convolución de grafos basado en el mecanismo de atención. El modelo es la clave para introducir el mecanismo de atención para la asignación de pesos de nodos de vecindad. Reduce el impacto de los nodos de error en el vecindario y evita la asignación manual de pesos. En segundo lugar, de acuerdo con las complejas características de las imágenes de vídeo deportivas, utilizamos la estructura de red de reloj de arena de tercer orden. Se utiliza para la extracción y fusión de características multiescala de los deportes. Además, en el reloj de arena, se introducen módulos internos de red residual intensiva, realizando características en diferentes niveles de transferencia y reutilización de la red. Es útil para obtener el máximo detalle en la extracción de características y mejorar la capacidad de expresión de la red. También se llevan a cabo experimentos de comparación y ablación para demostrar la eficacia y superioridad del algoritmo propuesto.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:investigación sobre clasificación de vídeos deportivos, deportes, mecanismo de atención, características complejas de las imágenes de vídeo, estructura de red de reloj de arena de orden, modelo de convolución de figuras, tema candente de investigación, clasificación manual de vídeos, asignación manual de pesos, pesos de nodos de vecindad
• Keywords:sports video classification research, sports, attention mechanism, complex video image characteristics, order hourglass network structure, figure convolution model, hot research topic, manual video classification, manual weight assignment, neighborhood node weights