Resumen

Este artículo estudia el método de reconocimiento de canasta de baloncesto basado en procesamiento de imágenes y algoritmo mejorado para mejorar la precisión del reconocimiento automático de canastas de baloncesto. Se utiliza un sistema de adquisición de imágenes de espectro infrarrojo para recopilar la imagen de la canasta de baloncesto. Después de que la imagen es despejada de ruido utilizando el algoritmo de filtrado adaptativo, se emplea el método de análisis de ondas para extraer las características de la señal de la canasta de baloncesto, las cuales se introducen en la red neuronal de convolución deformable optimizada. A través de la suma ponderada de los valores de cada punto de muestreo y la autoridad de posición correspondiente del núcleo de convolución de bloque, los resultados se emiten como operación de convolución. Combinando la característica de profundidad de la misma dimensión, se obtiene la característica de conexión completa del área objetivo candidata para realizar el reconocimiento de la canasta de baloncesto. Los resultados experimentales muestran lo siguiente: el método puede ident

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Reconocimiento de canastas de baloncesto; Procesamiento de imágenes; Algoritmo mejorado; Reconocimiento automático; Imagen del espectro infrarrojo; Red neuronal de convolución
• Keywords:Basketball goal recognition; Image processing; Improved algorithm; Automatic recognition; Infrared spectrum image; Convolution neural network