基于OpenPose的乒乓球挥拍动作识别

作     者：黄刘松 张飞 吕家伟 HUANG Liusong;ZHANG Fei;LYU Jiawei

作者机构：马鞍山师范高等专科学校计算机与信息工程学院安徽马鞍山243041 

出 版 物：《太原城市职业技术学院学报》 (Journal of Taiyuan City Vocational College)

年 卷 期：2024年第9期

页      面：24-26页

学科分类：0403[教育学-体育学] 04[教育学] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：2021年安徽省高校自然科学研究重点项目“多模态融合的乒乓球运动人机对比验证研究”(项目编号:KJ2021A1289) 2022年安徽省高校自然科学研究重大项目“面向工业互联网的边缘计算框架与优化机制研究”(项目编号:2022AH040346) 2020年安徽省高校自然科学研究重点项目“多模态在线学习情感计算模型设计与研究”(项目编号:KJ2020A0881) 

主　　题：乒乓球 击球动作识别 OpenPose 人体关键点 

摘      要：随着乒乓球运动的普及,为了提高运动员的技术和方便训练,有必要开发一种准确有效的乒乓球击球动作识别方法。OpenPose是一个基于深度学习的框架,可以实时准确地检测人体关键点,结合深度学习算法可用于识别运动动作。文章通过研究分析提出了一种基于OpenPose的乒乓球挥拍动作识别方法。使用OpenPose从乒乓球运动员的视频帧中提取人体关键点坐标消息,然后使用Bi-GRU网络将击球动作分为四类,即正手攻球、反手推球、正手搓球和反手搓球进行识别。实验结果表明,该方法在识别乒乓球击球动作时具有较高的准确性。