Resumen

En la cámara deportiva especial, hay subfotografías. Un objetivo se compone de varias monturas. No estará claro si se recorta un fotograma. La definición de las capturas de pantalla de vídeo reside en la calidad del vídeo. Para obtener capturas de pantalla claras, necesitamos encontrar un vídeo claro. El objetivo de este trabajo es analizar y evaluar la calidad de las imágenes de vídeo deportivas. Mediante el análisis semántico y el diseño de programas de vídeo con lenguaje informático, las imágenes de vídeo se ajustan al modelo de datos construido por la investigación, y se forma el análisis en tiempo real de las imágenes de vídeo deportivas, para conseguir el efecto de análisis en tiempo real de las técnicas y tácticas deportivas. En vista de los defectos de la segmentación de la imagen en bruto y la alta tasa de distorsión espacial en los métodos actuales de evaluación de imágenes de vídeo deportivas, este artículo propone un método de evaluación de imágenes de vídeo deportivas basado en la percepción de redes neuronales BP. Los resultados muestran que el algoritmo optimizado puede superar la lenta convergencia de los pesos del algoritmo tradicional y la oscilación en la convergencia del error del algoritmo de tamaño de paso variable. El algoritmo optimizado reducirá significativamente el error de aprendizaje de la red neuronal y el error global de la clasificación de la calidad de la red y mejorará en gran medida la precisión de la evaluación. El método de evaluación de la calidad de la imagen de vídeo de Sanda basado en la percepción de la red neuronal BP (back propagation) tiene una alta precisión espacial, un buen rendimiento de iteración de ruido y una baja tasa de distorsión espacial, por lo que puede evaluar con precisión la calidad de la imagen de vídeo de Sanda.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:imagen de vídeo deportivo, tasa de distorsión espacial, calidad de la imagen de vídeo, métodos de evaluación de la imagen, vídeo de movimiento sanda, percepción de red neuronal, algoritmo optimizado, cámara especial para deportes, métodos de evaluación de la calidad, algoritmo de tamaño de paso
• Keywords:sports video image, spatial distortion rate, video image quality, image evaluation methods, sanda motion video, neural network perception, optimized algorithm, special sports camera, quality evaluation methods, step size algorithm