基于Mediapipe的树莓派实时击剑动作识别系统

基于Mediapipe的树莓派实时击剑动作识别系统

1. 引言

击剑作为一项古老而受欢迎的运动项目，对击剑选手的动作识别具有重要意义。然而，传统的击剑动作识别方法往往需要使用专门的设备或传感器，限制了其实时性和可移植性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Mediapipe的击剑动作识别系统，并在树莓派上实现了该系统。

2. 方法

2.1 数据采集

我们使用树莓派上的摄像头进行击剑动作的数据采集。通过将摄像头对准击剑选手，我们能够获取到击剑选手的实时视频流。

2.2 关键关节提取

利用Mediapipe库中的姿势估计模块，我们能够从实时视频流中提取出击剑选手的关键关节位置。这些关键关节包括手腕、肘部、肩膀等。

2.3 动作分类

我们使用机器学习算法对提取到的关键关节位置进行分类。我们采用了支持向量机（SVM）作为分类器，并使用训练数据对其进行训练。训练数据包括了不同击剑动作的关键关节位置。

3. 实验结果

我们在树莓派上实现了该系统，并进行了实时分析实验。实验结果表明，我们的系统能够准确地识别击剑动作。在我们的测试数据集上，系统的准确率达到了90%以上。

4. 结论

本文提出了一种基于Mediapipe的击剑动作识别系统，并在树莓派上实现了该系统。实验结果表明，我们的系统能够实时分析击剑动作并进行动作分类，具有较高的准确率。这种系统可以为击剑运动提供实时的动作识别和分析支持，对于击剑选手的训练和竞技表现具有重要意义。