基于深度学习的击剑动作识别系统设计方案

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。该方案可为击剑运动员提供姿势识别和技术分析支持。

结论

本文提出的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，并使用KNN算法进行人体姿势识别。通过数据预处理和数据平衡技术进行数据清洗，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，为击剑运动员提供姿势识别和技术分析支持。该方案具有一定的实用性和可行性，可以为击剑运动员提供更好的训练和比赛支持。