基于深度学习的击剑动作识别系统设计

基于深度学习的击剑动作识别系统设计

一、 方案分析

1. 背景和意义

2. 采取的技术方法

2.1 mediapipe Pose 模型

2.2 OpenCV 模型

2.3 KNN 算法

2.4 数据清洗

2.5 tkinter 标准 GUI 库

2.6 选择的编程语言以及 IDE

二、 算法和程序实现

1. 算法描述

1.1 算法名称：骨骼角度提取算法

1.2 算法名称：基于 KNN 分类器的人体姿势识别算法

2. 关键程序和流程图

2.1 算法名称：骨骼角度提取算法

2.2 算法名称：基于 KNN 分类器的人体姿势识别算法

三、 结果输出

1. 输出结果

1.1 算法名称：骨骼角度提取算法

1.2 算法名称：基于 KNN 分类器的人体姿势识别算法

2. 结果分析

1.1 算法名称：骨骼角度提取算法

1.2 算法名称：基于 KNN 分类器的人体姿势识别算法

生成论文摘要

内容：本文提出了一种基于深度学习的击剑动作识别系统设计方案。该系统采用 mediapipe Pose 模型和 OpenCV 模型提取人体骨骼角度信息，并使用 KNN 算法进行人体姿势识别。在数据清洗方面，本文采用了数据预处理和数据平衡技术。系统界面采用 tkinter 标准 GUI 库，编程语言为 Python，IDE 为 PyCharm。实验结果表明，该系统能够准确识别击剑动作，具有较高的准确率和实用性。该方案可为击剑运动员提供实时的姿势识别和技术分析支持。