面向篮球运动的智能比赛解析系统设计与实现

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面向篮球运动的智能比赛解析系统设计与实现

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面向篮球运动的智能比赛解析系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 论文主要工作	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-18页
第二章相关技术简介	第18-26页
2.1 预处理和特征提取	第18-21页
2.1.1 图像视频预处理技术	第18页
2.1.2 图像特征提取技术	第18-20页
2.1.3 视频特征提取技术	第20-21页
2.2 图像分类和动作检测	第21-23页
2.2.1 图像分类技术	第21-22页
2.2.2 时序动作检测技术	第22-23页
2.3 计算机视觉里的损失函数	第23-24页
2.3.1 常用的损失函数	第23-24页
2.3.2 平滑的损失函数	第24页
2.4 注意力机制	第24-25页
2.4.1 图像分类里的注意力机制	第24-25页
2.4.2 视频分类里的注意力机制	第25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章面向篮球运动的智能解析算法	第26-44页
3.1 基础网络	第27-29页
3.1.1 基础网络C3D改为I3D	第27-28页
3.1.2 加入空间注意力机制	第28-29页
3.1.3 加入时间注意力机制	第29页
3.2 鲁棒的动作检测解决方案	第29-32页
3.2.1 引入聚类方式设置锚点防止人工设置的不足	第30-31页
3.2.2 时间过滤器和逐类别的注意力机制	第31-32页
3.3 平滑的单帧分类解决方案	第32-35页
3.3.1 高斯分布损失权重	第33-34页
3.3.2 单帧分类结果修正动作检测结果的融合方案	第34-35页
3.4 算法性能评估	第35-42页
3.4.1 算法的实验环境	第35页
3.4.2 算法所需数据集	第35-37页
3.4.3 算法的评价指标	第37-38页
3.4.4 算法的性能分析	第38-42页
3.5 本章小结	第42-44页
第四章系统的设计与实现	第44-62页
4.1 系统整体设计方案	第44-46页
4.2 系统开发环境	第46-47页
4.3 系统功能模块的设计与实现	第47-55页
4.3.1 服务端	第47-50页
4.3.2 客户端	第50-55页
4.3.3 数据通信	第55页
4.4 系统性能评估	第55-60页
4.4.1 系统实时性分析	第55-57页
4.4.2 系统鲁棒性分析	第57-58页
4.4.3 系统准确性分析	第58-60页
4.5 本章小结	第60-62页
第五章总结与展望	第62-64页
5.1 本文总结	第62-63页
5.2 工作展望	第63-64页
参考文献	第64-69页
致谢	第69-70页
攻读学位期间取得的研究成果	第70页

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