摘要
为了利用精准的运动员动作识别结果,提升体育运动训练指导水平,研究面向体育运动训练指导的视频动作卷积分割方法。依据人体骨架结构,构建体育运动人员的时空骨架属性图,作为SegNet图像语义分割网络的输入。SegNet图像语义分割网络的编码器,在相邻卷积层之间设置残差连接网络,通过卷积运算生成体育运动视频动作的特征图谱。利用解码器上采样处理所生成的特征图谱,将上采样结果输入Softmax分类器。选取像素级交叉熵损失,作为网络训练的损失函数,利用Softmax分类器分类体育运动视频图像像素,输出体育动作分割掩码图。选取三次样条插值法处理掩码图,获取高分辨率的动作分割结果。实验结果表明,该方法可有效分割体育运动视频图像的人体动作,动作分割的交并比与平均像素精度均高于0.9,能够为体育运动训练指导提供可靠基础。
出处
《安阳工学院学报》
2024年第6期117-122,共6页
Journal of Anyang Institute of Technology
基金
安徽机电职业技术学院2023年校级质量工程项目(2023xjiyyb04)。
