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Con el fin de mejorar la precisin del reconocimiento de acciones de entrenamiento de combinaciones deportivas, se propone un modelo de reconocimiento de acciones de entrenamiento de combinaciones deportivas basado en el modelo de optimizacin del algoritmo SMO y la inteligencia artificial. En este trabajo, mediante la ampliacin de los datos de accin estndar, se establece la base de datos estndar de comparacin de puntuaciones, y se proporciona la arquitectura del sistema y el diseo del mdulo de adquisicin de claves basado en datos 3D. En este trabajo, se utiliza el mtodo de sustraccin de fondo para procesar la imagen de vdeo deportiva y obtener el contorno de la accin deportiva y realizar la segmentacin de la accin deportiva y la extraccin de caractersticas, y se utiliza la red neuronal de inteligencia artificial para entrenar el vector de caractersticas y establecer el clasificador de reconocimiento de la accin deportiva. Este trabajo utiliza principalmente un marco de aprendizaje profundo de inteligencia artificial CNN de tres flujos basado en una red neuronal convolucional y utiliza un algoritmo de representacin suave de Vlad basado en la decodificacin de datos para aprender las caractersticas de la accin. A travs de la mejora de datos de la base de datos de acciones existente, utiliza la mquina de vectores de soporte para lograr una clasificacin de acciones de alta precisin. Los resultados de las pruebas muestran que el modelo mejora la tasa de reconocimiento de la accin deportiva y reduce la tasa de reconocimiento de errores, lo que puede satisfacer los requisitos de reconocimiento en lnea de la accin deportiva.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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