基于深度学习的击剑动作识别系统设计

论文题目：基于深度学习的击剑动作识别系统设计

前言

本论文旨在设计一个基于深度学习的击剑动作识别系统，通过对击剑运动员进行姿势识别和动作分析，实现对击剑动作的自动识别和评估，提高击剑运动员的训练效果和竞技水平。

目前，传统的击剑训练主要依靠教练的经验和感性认识，存在着训练效果不稳定、评估标准不统一等问题。而基于深度学习的击剑动作识别系统可以通过姿势识别和动作分析，实现对击剑动作的精确评估和训练指导，提高击剑运动员的技术水平和竞技成绩。

本系统采用了mediapipe Pose模型和OpenCV模型进行姿势识别和骨骼角度提取，采用KNN算法进行人体姿势分类，通过数据清洗和tkinter标准GUI库进行界面设计，选择Python语言和PyCharm IDE进行编程实现。

本论文设计了两个算法：骨骼角度提取算法和基于KNN分类器的人体姿势识别算法。其中，骨骼角度提取算法通过对骨骼节点的坐标进行计算，提取出击剑运动员的骨骼角度信息；基于KNN分类器的人体姿势识别算法通过对击剑运动员的骨骼角度信息进行分类，实现对击剑动作的自动识别和评估。

本系统的输出结果包括两个部分：骨骼角度提取算法的角度数据和基于KNN分类器的人体姿势识别算法的动作识别结果。通过这些数据，可以对击剑运动员的动作进行精确评估和训练指导，提高击剑运动员的技术水平和竞技成绩。

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