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Computer Vision Technology for Constructing a Swing Action Recognition and Feedback System
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AI
DOI：10.4018/IJITSA.396710.png)
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摘要
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本研究旨在构建一个可直接应用于乒乓球教学与训练的挥拍动作识别与反馈系统，以实现对运动员技术动作的实时评估和针对性指导。首先，设计了一种双视角高速采集方案，对红绿蓝和深度信息进行加权融合。结合动态阈值和运动检测，完成稳定的背景分割，确保骨骼关键点提取的准确性。其次，在时空建模前引入了基于速度峰值与骨骼姿态变化率组合驱动的关键帧提取机制。最后，融合了局部关节和全身姿态特征，并引入轨迹曲率参数描述球拍运动路径。结合卷积-注意力混合网络，实现了动作分类。
Keyword:
Table Tennis Swing Action Recognition
Multi-Modal Visual Fusion
Trajectory Curvature Characteristics
Personalized Teaching Feedback
期刊
I
IF:
0.9
论文数:
33
被引数:
154
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