Resumen

En los últimos años, el reconocimiento de acciones de atletas se ha convertido en un campo de investigación importante para la exhibición y reconocimiento de acciones de atletas. En general, el reconocimiento de movimientos de atletas puede realizarse a través de una variedad de modos, como sensores de movimiento, visión artificial y análisis de big data. Entre ellos, la visión artificial y el análisis de big data suelen contener información significativa que puede ser utilizada para diversos fines. La visión artificial puede ser expresada como el reconocimiento de la secuencia temporal de una serie de acciones de atletas capturadas a través de una cámara, de modo que pueda intervenir en el entrenamiento de atletas mediante métodos y enfoques visuales. Los datos grandes contienen una gran cantidad de datos históricos de entrenamiento y competencia de atletas que necesitan ser explorados. El análisis en profundidad y la minería de características de big data ayudarán a los equipos de entrenadores a desarrollar planes de entrenamiento y elaborar nuevas sugerencias. Sobre la base de las observaciones anteriores, este documento propone una

• 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:Deportista; Reconocimiento de acción; Visión artificial; Análisis de grandes datos; Entrenamiento; Entrenamiento
• Keywords:Athlete; Action recognition; Machine vision; Big data analysis; Training; Coaching