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申请/专利权人：广州理工学院
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及基于计算机视觉的运动员实时姿态分析与纠正方法及系统，方法包括以下步骤：获得运动员的多视角动作视频数据和多模态传感器数据，并预先建立标准动作模型库；基于多视角动作视频数据，通过自适应多尺度姿态估计算法，得到姿态估计结果；根据姿态估计结果，利用动态时序图卷积网络，实现动作识别；将姿态估计结果与多模态传感器数据进行融合，得到融合特征；基于融合特征和标准动作模型库，生成个性化标准动作模型确定运动员实际动作与个性化标准动作模型之间的差异；根据差异，生成纠正建议；确定最佳反馈方式并向运动员提供纠正建议；能够以毫米级的精度捕捉球员的动作细节，全面评估球员的技术动作。
主权项：1.基于计算机视觉的运动员实时姿态分析与纠正方法，其特征在于，包括：获得运动员的多视角动作视频数据和多模态传感器数据，并预先建立标准动作模型库；基于所述多视角动作视频数据，通过自适应多尺度姿态估计算法，得到姿态估计结果；根据所述姿态估计结果，利用动态时序图卷积网络，实现动作识别；将所述姿态估计结果与所述多模态传感器数据进行融合，得到融合特征；基于所述融合特征和所述标准动作模型库，生成个性化标准动作模型；确定所述运动员实际动作与所述个性化标准动作模型之间的差异；根据所述差异，生成纠正建议；确定最佳反馈方式并向所述运动员提供所述纠正建议。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州理工学院 基于计算机视觉的运动员实时姿态分析与纠正方法及系统
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