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Las lesiones deportivas de atletas de alto nivel restringen la mejora del rendimiento deportivo. Bajo esta premisa, se necesita un método eficiente y preciso de evaluación de lesiones deportivas para detectar posibles lesiones deportivas y llevar a cabo entrenamientos de prevención de lesiones. Por lo tanto, este artículo propone un novedoso algoritmo de predicción de lesiones deportivas basado en tecnología de análisis visual. El algoritmo propuesto primero toma la frecuencia temporal de los datos detectados como la entrada de la red neuronal convolucional (CNN). Los datos unidimensionales en serie temporal recopilados por el sensor se convierten en imágenes bidimensionales utilizando el algoritmo del dominio de ángulo Gram. Los datos detectados unidimensionales proporcionan una nueva perspectiva y una base para un mejor uso de las redes neuronales convolucionales y la tecnología de visión por computadora. En segundo lugar, se propone combinar la estructura de las redes residuales y las ventajas y módulo residual de núcleo de convolución de agujero y convolución de múltiples agujeros. Mejora la capacidad de los modelos para extraer características en diferentes escalas mientras controla efectivamente la escala de los parámetros. Basándose en estos módulos, se propone un algoritmo de reconocimiento de acciones de atletas basado en un solo sensor. Se han realizado varios experimentos comparativos en un conjunto de datos público que contiene solo sensores de aceleración para verificar la efectividad de los algoritmos propuestos.
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