Resumen

Cuando los deseos materiales son satisfechos, las personas comienzan a buscar niveles espirituales cada vez más altos. Los ejercicios de salud tienen un excelente efecto auxiliar en la flexibilidad y la condición física de las personas, por lo que cada vez más personas eligen hacer ejercicios de salud. Sin embargo, el movimiento de los ejercicios de salud regresa a Chengdu y afecta la eficiencia del entrenamiento físico. Por lo tanto, hemos diseñado un sistema de asistencia para competiciones deportivas basado en datos grandes vagos y un algoritmo de reconocimiento de ejercicios de salud. En primer lugar, en este artículo, se crea una base de datos de comparación de puntuaciones estándar mediante la ampliación de los datos de acciones estándar. Además, se proporciona la arquitectura del sistema y se da el diseño del módulo de adquisición de datos 3D clave. En este documento, las características de profundidad filtradas por la Pirámide de Fourier se fusionan con las características óseas, y los datos fusionados se clasifican en función del motor de soporte, diseñando así la unidad de reconocimiento de acciones. Se propone un algoritmo de reconocimiento de acciones humanas basado en el modelo oculto de Markov (HMM) y en la selección de posturas. Este método utiliza dos algoritmos de agrupación de propagación afín (AP) para agrupar las características, seleccionar automáticamente la postura clave de cada acción y corresponder al estado oculto del HMM. Estas etiquetas de estado oculto se utilizan para inicializar los parámetros del HMM y entrenar el modelo, que luego se utiliza para implementar la clasificación de acciones. El resultado muestra que el diseño en el artículo tiene un resultado de reconocimiento más preciso, lo que proporciona una herramienta poderosa para que el árbitro puntúe. Utilizando el método de filtrado de la Pirámide de Fourier, a través de una gran cantidad de ejercicios de salud para su comparación, la capacidad para juzgar el grado de los ejercicios de salud estándar se mejora significativamente, aumentando la eficiencia en un 25% y la tasa de precisión en un 15%.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Deseos materiales; Niveles espirituales; Ejercicios de salud; Sistema de asistencia en competiciones deportivas; Módulo de adquisición basado en datos 3D; Modelo oculto de Markov
• Keywords:Material desires; Spiritual levels; Health exercises; Sports competition assistance system; 3D data-based acquisition module; Hidden Markov model