Resumen

Basándose en el vídeo, se puede analizar el movimiento humano para conseguir un entrenamiento científico y una mejora de las habilidades. En concreto, de acuerdo con los datos de vídeo durante el movimiento, se puede detectar y seguir el cuerpo humano, y se pueden obtener datos relevantes de la trayectoria. Sobre esta base, se pueden obtener los parámetros clave del movimiento y lograr un análisis cuantitativo del mismo. Este trabajo utiliza tecnologías de procesamiento de vídeo para analizar la postura del salto de longitud en educación física. Según las secuencias de vídeo medidas durante el salto de longitud del atleta, se utilizan los algoritmos de detección y seguimiento de objetivos para obtener la trayectoria del atleta tras el preprocesamiento. Después, se realiza un procesamiento posterior para calcular la velocidad, el ángulo, la postura y otra información relacionada para ayudar al entrenamiento deportivo científico. Los resultados experimentales basados en los datos medidos muestran que el algoritmo puede realizar el análisis de la escena de salto de longitud y completar el análisis cuantitativo de los indicadores clave de los atletas. Los resultados de la investigación pueden apoyar eficazmente la educación física escolar y el entrenamiento de orientación y también proporcionar una referencia para otros análisis de vídeo de competición.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:educación física, análisis cuantitativo, análisis de vídeo de competición, postura de salto de longitud, entrenamiento deportivo científico, parámetros de movimiento clave, datos de trayectoria relevantes, análisis de movimiento, atletas, tecnología de procesamiento de vídeo
• Keywords:physical education, quantitative analysis, competitive video analysis, long jump posture, scientific sports training, key motion parameters, relevant trajectory data, analysis of motion, athletes, video processing technology