基于深度学习的运动姿势识别在体育训练中的应用

摘要

随着对运动员动作进行精确和实时分析的需求不断增加，先进的深度学习技术被广泛应用于体育训练中。传统方法通常依赖于人工观察或浅层机器学习模型，这些方法无法捕捉人类运动的复杂空间和时间动态。因此，本研究提出了一种名为Deep Dynamic Graph Attention Posture Recognition（DDGAPR）的新型深度学习模型，该模型将图神经网络与基于Transformer的注意力机制相结合，以模拟身体各关节随时间变化的复杂关系。该模型首先将运动员的骨骼动态表示为图结构，同时对空间和时间特征施加注意力机制，从而提高姿态分类的准确性和鲁棒性。与以往的模型相比，DDGAPR模型在多个方面有所改进：动作识别准确率提高了18%，验证准确率提高了9.4%，真正例数量增加了9.1%，平均注意力权重提高了10%。研究结果表明，DDGAPR能够提升训练质量、个性化优化运动表现，并支持准确的姿态识别。这项研究为人工智能辅助体育训练的相关文献做出了贡献，为智能、数据驱动的体育发展开辟了新的途径。