Resumen

La segmentación automática y clasificación de una corriente de datos de movimiento desconocida basada en clases de movimiento dadas constituye un importante problema de investigación con aplicaciones en visión por computadora, animación, atención médica y ciencias del deporte. En este documento, se considera el escenario de movimientos en trampolín, donde un atleta realiza una rutina que consiste en una secuencia de saltos que pertenecen a clases de movimiento predefinidas como los saltos mortales. El propósito de este estudio fue realizar discusiones teóricas sobre el momento de inicio del giro y la técnica de inicio de un salto mortal en trampolín basado en el reconocimiento de imágenes y señalar que el momento adecuado para iniciar un salto mortal en trampolín es cuando la red elástica del trampolín se recupera y aplica fuerza al cuerpo humano, y que el inicio del giro ocurre en la segunda mitad de la acción de despegue. Se considera que cómo obtener la fuerza de reacción total ideal de la red que enfrenta al cuerpo humano es la técnica

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Segmentación automática; Clasificación; Flujo de datos de movimiento; Movimientos en trampolín; Volteretas; Reconocimiento de imagen
• Keywords:Automatic segmentation; Classification; Motion data stream; Trampoline motions; Somersaults; Image recognition