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公开(公告)号：CN117216726A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311178892.X
申请日：2023-09-13
申请人： 首都体育学院
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/214 , A63B71/02
摘要： 本发明公开一种沙滩排球比赛胜负实时预测方法、系统及设备，涉及比赛胜负预测技术领域，方法包括：获取沙滩排球比赛队伍的沙滩排球比赛当前数据；将沙滩排球比赛当前数据输入至沙滩排球比赛胜负预测模型，以得到比赛胜负预测结果；沙滩排球比赛胜负预测模型为采用沙滩排球比赛样本数据集对预设胜负预测模型进行训练得到的；沙滩排球比赛样本数据集中的样本数据包括样本球员效率、样本发球有效率、样本进攻有效率、样本拦网有效率、样本一传到位率以及对应的比赛单局胜负；预设胜负预测模型为逻辑回归模型。本发明提高了比赛胜负预测实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN114519839A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210159502.3
申请日：2022-02-21
申请人： 首都体育学院
摘要： 本发明专利提供了一种用于运动场地活动人员的关键镜头捕捉方法。其特征在于：(1)利用三维卷积金字塔结构提取视频片段多尺度特征；(2)利用多尺度双向长短时记忆模块筛选多尺度有效特征；(3)用回归模型得到该段视频片段关键镜头的定位，包括片段序号t、关键镜头区域的中心点坐标(x，y)、中心点距离边界的距离(w，h)、置信度得分s。
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公开(公告)号：CN117333947A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311353926.4
申请日：2023-10-18
申请人： 首都体育学院
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/776 , G06V10/774
摘要： 本发明公开一种羽毛球动作分析方法与系统，涉及动作分析领域；该方法包括：获取训练数据；基于所述训练数据以损失函数最小为目的对训练模型进行训练，得到动作定位模型；所述训练模型是基于机器学习建立的；将待识别羽毛球比赛视频输入至所述动作定位模型，得到待识别羽毛球比赛视频中每个动作的特征数据对应的标签。本发明能够更加准确地识别和定位羽毛球比赛视频中的各种技术动作，从而提高技术分析的准确性和深度。
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公开(公告)号：CN117018574A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311178895.3
申请日：2023-09-13
申请人： 首都体育学院
摘要： 本发明提供的羽毛球运动辅助训练装置涉及体育运动训练领域，包括最大挥拍速度检测模块、击球仰角检测装置、落球点检测模块和训练终端，最大挥拍速度检测模块用于固定连接于球拍上且能够检测最大挥拍速度，通过击球仰角检测装置能够获得击球时球拍与水平面的夹角，落球点检测模块用于设置于训练场的落球区域并用于检测落球点的位置，最大挥拍速度检测模块、击球仰角检测装置和落球点检测模块均与训练终端信号连接，训练终端能够接收最大挥拍速度检测模块发送的最大挥拍速度信息、击球仰角检测装置发送的击球仰角信息和落球点检测模块发送的落球点位置信息。本发明还提供了对应的辅助训练方法。本发明提供的辅助训练装置和方法能提高训练效果。
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公开(公告)号：CN114519838A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210159479.8
申请日：2022-02-21
申请人： 首都体育学院
IPC分类号： G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明专利提供了一种基于长短时图卷积网络局部强化注意力加权的动作识别及动作快慢识别方法。其特征在于：(1)针对视频序列提取每帧图像的二维人体骨骼关键点；(2)基于不同时间尺度的多帧的二维人体骨骼关键点，利用图卷积模型进一步提取时域特征；(3)利用自适应的局部注意力模型，提取空间特征；(4)结合了时域和空间特征的深度网络经过进一步特征融合，能够识别出监控对象的动作种类以及动作快慢。
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公开(公告)号：CN114510484A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210159458.6
申请日：2022-02-21
申请人： 首都体育学院
摘要： 本发明专利提供了一种采用区块链技术的个体多源运动数据分布式存储方法。其特征在于：(1)每个遵守数据协议的运动采集设备定时统计本设备所统计的运动数据信息并加入数据链，同时向所有匹配的设备发送自身所持有的数据链；(2)每个遵守数据协议的运动采集设备在收到其他设备发送的数据链后，按照关键字段匹配的方式，去掉收到的数据链与自身数据量重复的部分，并保存收到的数据链与自身数据量不重复的部分；(3)随着时间的推移，每一台设备都将保存所有设备中所记录的所有运动信息。
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公开(公告)号：CN117275087B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311102518.1
申请日：2023-08-29
申请人： 首都体育学院
IPC分类号： G06V40/20 , A61B5/11 , A61B5/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/40
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公开(公告)号：CN117275665B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311320230.1
申请日：2023-10-12
申请人： 首都体育学院
IPC分类号： G16H20/30 , G06F16/2457 , G06F16/25
摘要： 本发明公开一种基于pams编码的运动方案推荐方法、系统及电子设备，涉及方案推荐技术领域，所述方法包括：获取运动侧数据和用户侧数据；对用户侧数据的各数据按照预设阈值进行量化，得到用户特征向量；对运动侧数据中的数据进行排列组合，生成多种初始运动方案；利用预设筛选规则、深度神经网络和余弦相似度，基于用户特征向量和各初始运动方案中的运动侧数据确定多个第二候选运动方案并随机选择多组待重排运动方案；分别基于各组待重排运动方案对应的方案表征，构建各组待重排运动方案对应的超平形体；基于各组待重排运动方案对应的超平形体，确定用户的推荐运动方案。本发明实现了考虑更加全面的运动方案的推荐。
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公开(公告)号：CN117275665A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311320230.1
申请日：2023-10-12
申请人： 首都体育学院
IPC分类号： G16H20/30 , G06F16/2457 , G06F16/25
摘要： 本发明公开一种基于pams编码的运动方案推荐方法、系统及电子设备，涉及方案推荐技术领域，所述方法包括：获取运动侧数据和用户侧数据；对用户侧数据的各数据按照预设阈值进行量化，得到用户特征向量；对运动侧数据中的数据进行排列组合，生成多种初始运动方案；利用预设筛选规则、深度神经网络和余弦相似度，基于用户特征向量和各初始运动方案中的运动侧数据确定多个第二候选运动方案并随机选择多组待重排运动方案；分别基于各组待重排运动方案对应的方案表征，构建各组待重排运动方案对应的超平形体；基于各组待重排运动方案对应的超平形体，确定用户的推荐运动方案。本发明实现了考虑更加全面的运动方案的推荐。
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