TY -的A2 -李,Xingwang盟——江号AU -陈,肖PY - 2021 DA - 2021/05/19 TI -一个动作识别算法对于短跑运动员使用机器学习SP - 9919992六世- 2021 AB -现代科学技术的进步极大地促进了体育科学的进步。先进的技术方法已经广泛应用于运动训练,不仅提高了科学训练水平也促进了体育科技的持续增长和竞争的结果。随着体育科学的发展和体育实践的逐步深化,科学的训练方法和监测方法的使用改善了运动训练和运动员的性能的影响。本文以冲刺为研究问题,构建基于机器学习的图像短跑运动员的行为识别。针对传统的缺点dual-stream卷积神经网络处理长期的视频信息,该time-segmented dual-stream网络,基于稀疏采样,用于更好地表达长期运动的特点。首先,连续视频帧数据分为多个部分,包含用户操作和短序列数据是由随机抽样的每段视频帧序列。其次,是应用于dual-stream网络特征提取。光流影像提取参与dual-stream网络使用Lucas-Kanade算法实现的系统。摘要系统已经在实际场景中测试,结果表明,该系统设计满足预期要求的短跑运动员。SN - 1574 - 017 - 2021/9919992 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/9919992——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER