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。采用 mediapipe Pose 模型和 OpenCV 模型提取人体骨骼角度信息，通过 KNN 算法对不同姿势进行分类识别。在数据清洗和 GUI 界面设计方面，使用了数据清洗技术和 tkinter 标准 GUI 库。本文采用 Python 语言和 PyCharm IDE 实现算法和程序。实验结果表明，本文提出的算法具有较高的准确率和鲁棒性，可以有效地识别击剑动作。