【摘 要】
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近年来,世界各国均将竞技体育成绩视为评估国家综合实力的重要指标。面对国际竞技体育竞争日益激烈的现状,必须依靠更为科学高效的训练方法提升我国竞技体育水平。目前,利用运动感知器采集运动数据易受环境干扰,且通过人工分析运动员动作准确度不高。针对以上问题,本文应用深度学习技术突破当前依靠传感器采集运动员运动数据的局限性,设计并实现了基于人体关键点检测智能模型的体育运动视频分析系统。本系统旨在对视频中运动员
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近年来,世界各国均将竞技体育成绩视为评估国家综合实力的重要指标。面对国际竞技体育竞争日益激烈的现状,必须依靠更为科学高效的训练方法提升我国竞技体育水平。目前,利用运动感知器采集运动数据易受环境干扰,且通过人工分析运动员动作准确度不高。针对以上问题,本文应用深度学习技术突破当前依靠传感器采集运动员运动数据的局限性,设计并实现了基于人体关键点检测智能模型的体育运动视频分析系统。本系统旨在对视频中运动员动作进行监测与分析,为教练员制定具有针对性的训练方案提供参考,进而提升运动员训练效率。该系统同时支持对系统用户、训练队伍、训练数据的有效管理。本文工作如下:(1)体育运动视频分析系统需求与可行性分析。本文根据系统建设目标,对系统整体功能进行梳理。针对高准确性监测运动员动作与高效管理系统训练数据等需求,设计动作分析、训练记录管理等六个功能模块,并详细阐述了各模块的业务功能与交互逻辑。此外,本文结合系统实际应用场景,对人体关键点检测算法(OpenPose)进行优化处理。利用陕西省体育局运动员举重训练视频,构建SV-Pose数据集,并在该数据集上测试OpenPose算法的性能,以验证本系统中算法技术方案的可行性。(2)体育运动视频分析系统设计与实现。在系统架构方面,本文基于B/S体系结构构建体育运动视频分系统,采用SpringBoot技术搭建系统后端整体架构,使用Vue.js技术框架并结合Element UI与ECharts组件对系统数据进行可视化展示。在运动员动作分析方面,本文运用OpenPose算法检测视频中运动员骨骼关键点,根据视频帧的连续性特点,调整优化运动员骨骼关键点数据,并在此基础上计算运动员运动参数。在数据持久化方面,本文使用关系型数据库MySQL以及文件数据库存储系统用户、组织信息以及运动视频等数据。(3)体育运动视频分析系统功能与性能测试。在系统开发完成以后,本文部署了系统测试环境,并对系统功能及性能进行测试。对于系统功能测试,根据系统需求分析结果设计测试用例,检测系统各模块功能实现效果。对于系统性能测试,利用Jmeter压力测试工具监测不同并发量下系统响应时间、吞吐量等性能,分析评估系统性能优劣。测试结果表明,体育运动视频分析系统各个模块功能运行正常,系统性能达到合作方要求。
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