基于深度学习的击剑动作识别系统设计与实现

基于深度学习的击剑动作识别系统设计与实现

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

生成论文摘要内容： 本论文设计了一个基于深度学习的击剑动作识别系统。该系统采用了 mediapipe Pose 模型和 OpenCV 模型进行人体姿势识别和骨骼角度提取，并使用 KNN 算法进行动作分类。在数据清洗方面，通过对数据进行筛选和处理，提高了系统的准确度。系统界面使用了 tkinter 标准 GUI 库，编程语言为 Python，IDE 为 PyCharm。在算法实现方面，本论文提出了骨骼角度提取算法和基于 KNN 分类器的人体姿势识别算法。实验结果表明，该系统能够准确地识别击剑动作，具有一定的实用价值。