Resumen

En este trabajo, proponemos un método basado en una red neuronal convolucional de módulos multiresiduales para la estimación de la pose de los atletas en vídeos de juegos deportivos. La red diseña en primer lugar un módulo residual mejorado basado en el módulo residual tradicional. En primer lugar, se diseña un módulo residual de gran campo perceptivo para aprender la correlación entre los componentes del atleta en el vídeo de juego deportivo dentro de un gran campo perceptivo. En el artículo se diseña un módulo residual multiescala para resolver mejor la inexactitud de la estimación de la postura debido al problema del cambio de escala de los componentes del atleta en el vídeo del juego deportivo. En segundo lugar, estos tres módulos residuales se utilizan como bloques de construcción de la red neuronal convolucional. Cuando la resolución es alta, se utilizan el módulo residual de campo perceptivo grande y el módulo residual multiescala para capturar la información en un rango mayor, así como en cada escala, y cuando la resolución es baja, sólo se utiliza el módulo residual mejorado. Por último, se utilizan cuatro redes neuronales convolucionales de módulo multirresidual para formar la red neuronal convolucional apilada de módulo multirresidual final. El modelo de red neuronal propuesto en este artículo alcanza una alta precisión del 89,5 y 88,2% en la parte superior del brazo y la parte inferior del brazo, respectivamente, por lo que el método de este trabajo reduce en cierta medida la influencia de la oclusión en la estimación de la postura del atleta. A través de los experimentos, se puede ver que el método propuesto basado en redes neuronales convolucionales apiladas de módulos multiresiduales para la estimación de la postura del atleta en vídeos de juegos deportivos mejora aún más la precisión de la estimación de la postura del atleta en vídeos de juegos deportivos.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:vídeo de juegos deportivos, red neuronal convolucional, gran campo perceptivo, estimación de la postura de los atletas, módulo residual mejorado, módulo residual multiescala, papel, métodos basados, componentes de los atletas, módulo multirresidual
• Keywords:sports games video, convolutional neural network, large perceptual field, athletes pose estimation, improved residual module, multiscale residual module, paper, based methods, athletes components, multiresidual module