Resumen

Con los rápidos avances tecnológicos en deportes, el número de atletas aumenta gradualmente. Para los profesionales del deporte, es obligatorio supervisar y explorar la postura de los atletas en el entrenamiento. La extracción de fotogramas clave de videos de entrenamiento juega un papel significativo para facilitar el análisis de videos de entrenamiento deportivo. Este documento desarrolla un sistema de clasificación de acciones deportivas para clasificar con precisión las acciones de los atletas. Se extraen los fotogramas clave de los videos de entrenamiento deportivo para resaltar las acciones distintas en el entrenamiento deportivo. Posteriormente, se utiliza una red completamente convolucional (FCN) para extraer la detección de postura de la región de interés (ROI) de los fotogramas seguido por la aplicación de una red neuronal convolucional (CNN) para estimar la probabilidad de postura de cada fotograma. Además, se establece un enfoque de extracción de fotogramas clave distinto para extraer los fotogramas clave considerando las diferencias de probabilidad de los fot

• 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:Avances tecnológicos; Atletismo; Videos de entrenamiento; Clasificación de acciones deportivas; Red convolucional; Extracción de fotogramas clave
• Keywords:Technological advances; Athletics; Training videos; Sports actions classification; Convolutional network; Key frame extraction