Resumen

El uso de la tecnología de inteligencia artificial para analizar el comportamiento humano es uno de los temas de investigación clave en el mundo. Para detectar y analizar las características del comportamiento del cuerpo humano después del entrenamiento, se propone un modelo de detección combinado con una red neuronal convolucional (CNN). En primer lugar, se establece el modelo de sugerencia del esqueleto humano para analizar el modo de conducción del cuerpo humano en movimiento. En segundo lugar, el número de capas y neuronas de la CNN se establece en función del mapa de características del esqueleto. A continuación, la información de salida se clasifica según el grado de fatiga de acuerdo con el estado del cuerpo después del ejercicio. Por último, se lleva a cabo el entrenamiento y la prueba de rendimiento del modelo, y se analiza el efecto del modelo de detección de características del comportamiento corporal en uso. Los resultados muestran que la CNN diseñada en el estudio muestra una alta precisión y una baja tasa de pérdida en el entrenamiento y la prueba, y también tiene una alta precisión en la aplicación práctica del reconocimiento del grado de fatiga después del entrenamiento humano. Según la evaluación subjetiva de los voluntarios, la valoración media global es superior a 9 puntos. Los resultados anteriores muestran que el modelo de detección de las características del comportamiento corporal después del entrenamiento diseñado basado en una red neuronal de convolución tiene un buen rendimiento y es factible y práctico, lo que tiene una importancia orientadora para el diseño de esquemas de entrenamiento deportivo y de formación.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:alta precisión, entrenamiento, red neuronal convolucional, tecnología de inteligencia artificial, comportamiento del cuerpo humano, características del comportamiento del cuerpo, modelo de detección basado, evaluación del voluntario, reconocimiento del grado de fatiga, evaluación media general
• Keywords:high accuracy, training, convolutional neural network, artificial intelligence technology, human body behavior, body behavior characteristics, based detection model, evaluation of volunteer, fatigue degree recognition, overall average evaluation