Resumen

Este documento se enfoca en el tema de la aplicación del aprendizaje profundo en el campo de los deportes de baloncesto, utilizando métodos de investigación como la investigación de literatura, análisis de video, investigación comparativa y estadísticas matemáticas para explorar el aprendizaje profundo en el análisis en tiempo real de datos deportivos de baloncesto. El sistema propuesto de reconocimiento y análisis de acciones de postura de baloncesto para el movimiento de baloncesto está compuesto por dos partes en serie. La primera parte se basa en el método de estimación de postura de abajo hacia arriba para localizar los puntos articulares y se utiliza para extraer la secuencia de postura del objetivo en el video. La segunda parte es el análisis e investigación del algoritmo de reconocimiento de acciones basado en la convolución del grafo espacio-temporal. Según la secuencia de postura extraída, se reconoce la acción de baloncesto de la clasificación establecida. Para obtener información más precisa y tridimensional, se puede utilizar un método de entrenamiento multiojetivo en el entrenamiento; es decir, se pueden detectar múlt

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Aprendizaje profundo; Deportes de baloncesto; Reconocimiento de postura y acción; Sistema de análisis; Análisis en tiempo real; Algoritmo de convolución
• Keywords:Deep learning; Basketball sports; Posture action recognition; Analysis system; Real-time analysis; Convolution algorithm