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申请/专利权人：广州华夏汇海科技有限公司
摘要：本发明涉及动作识别技术领域，具体为基于AI的运球犯规动作判定方法及系统，包括以下步骤：基于比赛场景数据，采用随机森林算法，对球员位置、运动速度和比赛阶段数据进行分类，分析比赛强度和球员之间的关键作用，构建环境和动作的分析模型，生成环境与上下文分析记录。本发明中，通过采用随机森林算法实现了对比赛场景中的球员位置、运动速度和比赛阶段的深入分析，有效构建了环境和动作的综合分析模型，从而增强了对比赛强度和球员之间互动作用的理解，利用时空图卷积网络模型，将运动序列转换为图结构，使得动作特征的提取更加精细和准确，动态时间弯曲算法的应用，增强了对差异化时间序列中动作模式的识别能力。
主权项：1.基于AI的运球犯规动作判定方法，其特征在于，包括以下步骤：基于比赛场景数据，采用随机森林算法，对球员位置、运动速度和比赛阶段数据进行分类，分析比赛强度和球员之间的关键作用，构建环境和动作的分析模型，生成环境与上下文分析记录；基于所述环境与上下文分析记录，运用帧率转换算法，分析当前场景下的运动强度和动作频率，自动调整视频捕获的帧率，并匹配动作的速度变化，生成调整后的视频数据；基于所述调整后的视频数据，采用图像拼接算法和三维重建模型，对多个摄像头的视频帧进行时间同步和空间校正，建立无缝视图并提供动作场景，生成全景动作视图；基于所述全景动作视图，利用时空图卷积网络模型，将运动序列转换为图结构，分析节点间的空间关系和边的时间连续性，对动作序列进行深度学习，并提取关键动作特征，生成时空特征分析结果；基于所述时空特征分析结果，采用动态时间弯曲算法，对比差异化时间序列中的动作模式，通过时间轴的非线性调整匹配关联动作，识别标准动作与异常动作的差异，生成相似度分析结果；基于所述相似度分析结果，结合所述环境与上下文分析记录，使用贝叶斯网络模型，根据已有动作特征和环境因素，计算目标动作构成犯规的概率值，生成犯规概率评估记录；基于所述犯规概率评估记录，采用在线学习算法，分析模型在应用中的表现，并根据反馈数据调整算法参数，优化模型结构，并匹配至新的数据模式，生成优化后的判定模型。
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