Los avances en la ciencia y tecnología modernas han promovido en gran medida el progreso de la ciencia del deporte. Los métodos tecnológicos avanzados se han utilizado ampliamente en el entrenamiento deportivo, lo que no solo ha mejorado el nivel científico del entrenamiento, sino que también ha promovido el crecimiento continuo de la tecnología deportiva y los resultados de la competencia. Con el desarrollo de la ciencia del deporte y la profundización gradual de las prácticas deportivas, el uso de métodos de entrenamiento científico y enfoques de monitoreo ha mejorado el efecto del entrenamiento deportivo y el rendimiento de los atletas. Este artículo toma la velocidad como problema de investigación y construye la imagen del reconocimiento de acciones de velocistas basado en el aprendizaje automático. Teniendo en cuenta las deficiencias de la red neuronal convolucional de doble flujo tradicional para el procesamiento de información de video a largo plazo, se utiliza la red de doble flujo segmentada en el tiempo, basada en muestreo disperso, para expresar mejor las características del movimiento a largo plazo. En primer lugar, los datos de fotogramas de video continuos se dividen en múltiples segmentos, y se forma una secuencia corta de datos que contiene acciones del usuario al muestrear aleatoriamente cada segmento de la secuencia de fotogramas de video. A continuación, se aplica a la red de doble flujo para la extracción de características. La extracción de imágenes de flujo óptico involucrada en la red de doble flujo se implementa mediante el sistema utilizando el algoritmo Lucas-Kanade. El sistema en este artículo ha sido probado en escenarios reales, y los resultados muestran que el diseño del sistema cumple con los requisitos esperados de los velocistas.
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