Модель распознавания движущихся изображений тхэквондо на основе алгоритма гибридной нейронной сети для носимого датчика Интернета вещей

Том 13 научных докладов, номер статьи: 13097 (2023) Цитировать эту статью

287 Доступов

3 Альтметрика

Подробности о метриках

Обычная модель распознавания движущихся изображений в стиле тхэквондо с носимым датчиком IoT в основном использует якорную рамку с фиксированной пропорцией целевого объекта всего тела для извлечения функций распознавания, которые уязвимы к динамическому шуму, что приводит к низкой скорости распознавания смещения движущегося изображения. Поэтому новая модель распознавания движущихся изображений тхэквондо с носимым датчиком IoT должна быть разработана на основе алгоритма гибридной нейронной сети. То есть извлекаются характеристики движущегося изображения носимого датчика тхэквондо, а алгоритм гибридной нейронной сети используется для создания модели оптимизации носимого датчика распознавания движущихся изображений тхэквондо в Интернете вещей, чтобы добиться эффективного распознавания движущихся изображений тхэквондо. . Результаты экспериментов показывают, что разработанный носимый датчик Интернета вещей на основе алгоритма гибридной нейронной сети имеет высокую скорость распознавания смещения движущегося изображения модели распознавания движущегося изображения тхэквондо, что доказывает, что разработанная модель распознавания движущегося изображения тхэквондо имеет хороший эффект распознавания, надежность и определенная прикладная ценность, а также внес определенный вклад в оптимизацию движения тхэквондо.

Тхэквондо является официальным олимпийским видом1, который развился из Хуалангдао в Северной Корее, а затем превратился в боевое искусство, долгое время популярное в Азии. В процессе тхэквондо спортсмены для эффективной борьбы часто используют и руки, и ноги. Раннее тхэквондо и тренеры в основном оценивали движения спортсменов невооруженным глазом2, на что легко влияли субъективные факторы, что приводило к неточным результатам окончательной оценки. В контексте информатизации оценка соревнований по тхэквондо также постепенно совершенствуется, и для оценки используются передовые инструменты обработки, такие как компьютеры3. Однако из-за влияния сложных особенностей действий тхэквондо распознавание движущихся изображений затруднено, и его необходимо завершить с помощью эффективной модели распознавания движущихся изображений.

Распознавание движущихся изображений — это передовая технология компьютерного восприятия, которая может объединять состояние взаимодействия между человеком и компьютером для завершения распознавания, создавая тем самым эффективную модель распознавания движущихся изображений4. Чтобы улучшить эффект распознавания движущихся изображений, необходимо собирать данные о восприятии поведения человека и устанавливать разумные параметры распознавания5. В настоящее время многие ученые в стране и за рубежом изучают проблему восприятия распознавания движения и выдвигают различные предположения о распознавании восприятия движущегося изображения. Однако из-за отсутствия соответствующего опыта6,7 эффект распознавания большинства существующих моделей распознавания движущихся изображений является общим.

На ранних этапах процесса распознавания движущихся изображений человека в основном использовалась специальная камера. Эта камера может снимать эффективные последовательности движущихся изображений для идентификации движения человека8. В настоящее время камеру также называют камерой восприятия. С развитием технологии компьютерного зрения для получения данных о движении человека9,10 со всех ракурсов используется все больше и больше камер восприятия, и общее количество движущихся изображений количество последовательностей, снятых камерами, увеличивается, поэтому эффект распознавания относительно улучшается. Однако исследования показывают, что ограничения распознавания вышеупомянутых методов распознавания велики, и они уязвимы к свету, местоположению камеры восприятия, окклюзии и другим факторам, что приводит к высокому уникальному отклонению распознавания11. Кроме того, конфиденциальность их распознавания относительно навязчива, и они не подходят для использования в некоторых сценах. Для решения вышеуказанных проблем в данной статье создается новая модель распознавания движущихся изображений тхэквондо с носимым датчиком на основе алгоритма гибридной нейронной сети.

Носимые датчики — это сенсорные устройства, которые можно носить на теле для сбора данных. Несколько типов носимых датчиков, которые можно использовать для извлечения признаков, включают: