[发明专利]一种基于深度学习的战术动作评估方法有效
| 申请号： | 201910409896.1 | 申请日： | 2019-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN110135352B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 路露;曹玉君;郭新宇;舒峻峰;方小永 | 申请（专利权）人： | 南京砺剑光电技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京君陶专利商标代理有限公司 32215 | 代理人： | 沈根水 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的战术动作评估方法，包括以下步骤：1）构建战术动作视频数据库；2）计算光流场；3）生成运动矢量流图像；4）进行PCA降维处理；5）对上一步的计算结果进行LDA变换；6）训练神经网络；7）应用神经网络进行动作分类；8）PCA‑LDA空间投影；9）分数评估。优点：1）无需穿戴测量传感器，方便快捷，不干扰训练。2）只需要录制视频即可进行战术动作评估，有效降低成本。3）对视频数据的降维处理编码了人体运动速度场，便于使用速度差异进行动作识别和评分。4）提供了建立战术动作视频数据集的方法。5）不仅可以识别战术动作，还可以对战术动作进行打分。通过线性校正使打分贴近专家打分，能够为战术训练提供支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 战术 动作 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的战术动作评估方法，其特征是包括以下步骤：（1）构建战术动作视频数据库；（2）计算光流场；（3）生成运动矢量流图像；（4）进行PCA降维处理；（5）对上一步的计算结果进行LDA变换；（6）训练神经网络；（7）应用神经网络进行动作分类；（8）PCA‑LDA空间投影；（9）分数评估。
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