检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黎远军[1] LI Yuan-jun(Ankang University,Ankang 725000,Shaanxi Province,China)
机构地区:[1]安康学院,陕西安康725000
出 处:《信息技术》2024年第2期94-98,共5页Information Technology
基 金:安康学院2021年教育教学改革研究项目(JG202101)。
摘 要:网球挥拍错误动作检测由于未进行预处理,导致纠正效果较差,提出基于机器学习的网球挥拍错误动作纠正方法。构建网球挥拍错误动作视觉信息采集图像检测模型,采用视频动态跟踪检测方法,建立特征分析模型,通过边缘参数分割方法分解特征,结合动态参数识别、机器学习方法和融合特征识别方法,完成自适应学习,构建纠正的自适应控制模型,实现网球挥拍错误动作的动态纠正。仿真结果表明,该方法纠正平均准确率达到了0.923,均方根误差仅为0.019,回归参数为20.537,其适应度较高,提高了网球动作的准确性。Due to the lack of pre-processing of the detection of tennis swing wrong actions,the correction effect is poor.Thus,a method for correcting tennis swing wrong actions based on machine learning is proposed.An image detection model for visual information collection of tennis swing errors is constructed,and the video dynamic tracking detection method is adopted to establish a feature analysis model.By decomposing features through edge parameter segmentation method,and combining dynamic parameter recognition,machine learning method and fusion feature recognition method,self-adaptation learning is completed and a corrective adaptive control model is constructed to achieve dynamic correction of tennis swing errors.The simulation shows that the average correction accuracy of this method reaches 0.923,the root mean square error is only 0.019,and the regression parameter is 20.537,which has a high fitness and improves the accuracy of tennis movements.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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