基于人工智能的乒乓球运动员运动技能识别与评估系统设计

随着电子科学技术的快速发展，可穿戴设备的研究不断更新，但就目前而言，可穿戴设备对特定运动动作的识别与分析尚不全面。基于此，本文改进了乒乓球运动可穿戴设备，并通过人工智能实现了对乒乓球运动员运动技能的模式识别与评估。首先，设计了一种设备以采集乒乓球运动员的运动信息并处理实际运动数据。其次，制作滑动窗口将采集的运动数据划分为六种乒乓球基准动作的特征数据库。再次，基于特征工程构建运动特征，并在降维后针对不同模型识别运动技能。最后，以不同评价指标的损失函数建立运动技能的层次化评估体系。结果表明，在乒乓球运动员运动技能识别中，本文提出的基于特征的BP神经网络相比传统卷积神经网络具有更高的识别准确率和更强的泛化能力。