Resumen

Existen muchas desventajas como el agrupamiento, la actualización en segundo plano, resultados de pruebas inexactos y baja eficacia anti-interferencia en la teoría tradicional de detección de objetivos móviles. En nuestro estudio, se utilizó un método de sustracción de fondo para capturar automáticamente la trayectoria de lanzamiento de baloncesto con el fin de eliminar las desventajas del sistema de lanzamiento de punto fijo, como la instalación engorrosa y el consumo de tiempo y recursos humanos. También puede mejorar la precisión y eficiencia de la detección de objetivos móviles. También comparamos de forma sintética métodos comunes como el método de flujo óptico y el método de diferencia entre cuadros. Los resultados mostraron que el método de sustracción de fondo tiene una mejor precisión, con una tasa de precisión de alrededor del 90%, en comparación con el método de sustracción entre cuadros (88%) y el método de flujo óptico óptimo (85%), y presenta una excelente robustez al considerar la velocidad variable y los objetos no r

• 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:Desventajas; Método de sustracción de fondo; Trayectoria de tiro de baloncesto; Tasa de precisión; Sistema de detección; Eliminación de ruido de imagen
• Keywords:Drawbacks; Background subtraction method; Basketball shooting trajectory; Accuracy rate; Detection system; Image denoising