Resumen

Los sistemas tradicionales de ayuda deportiva analizan los datos deportivos a través de sensores y otros tipos de equipos y pueden apoyar a los atletas con análisis retrospectivos, pero requieren varios sensores y tienen datos limitados. Este documento examina un sistema de ayuda deportiva que utiliza aprendizaje profundo para reconocer, revisar y analizar comportamientos a través de la adquisición de video y el procesamiento inteligente de secuencias de video. La investigación principal de este documento es la siguiente: (1) Con un enfoque en los escenarios de aplicación de los sistemas de asistencia de movimiento, se investigan la topología de red y los detalles de implementación de los algoritmos de detección de objetivos Faster R-CNN de dos etapas y YOLOv3 de una sola etapa. Además, se utilizan procedimientos de entrenamiento para mejorar el rendimiento de detección de los algoritmos y la velocidad de entrenamiento. (2) Para abordar el problema del bajo rendimiento de detección de objetivos en fondos complicados, se propone un esquema mejorado a partir de Faster 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:Sistema de ayuda deportiva tradicional; Aprendizaje profundo; Adquisición de video; Procesamiento inteligente de secuencias de video; Algoritmos de detección de objetivos
• Keywords:Traditional; Sports aid system; Deep learning; Video acquisition; Intelligent video sequence processing; Target detection algorithms