基于ARM内核单片机的体育比赛模拟控制系统

构建体育比赛模拟控制系统,提高对体育比赛的现场智慧化管理和信息调度能力,提出基于ARM内核单片机的体育比赛模拟控制系统设计方法。采用实时视频和图像检测方法,构建体育比赛现场赛事的模拟数据传输和图像分析模型,通过过程化的线性调度和赛事流程规划和控制,采用可视化的视频远程监控方法实现对体育比赛的现场赛事的视景仿真和动作特征点分析,采用赛事分布视频动态特征提取方法,实现体育比赛现场赛事管控特征分析。构建体育比赛现场的动态参数数据集预处理模块、信息传输模块、视频监测与回放模块和人机交互模块等,采用ARM内核单片机控制方法建立体育比赛模拟控制系统的核心处理器,构建体育比赛过程状态可视化云平台的服务器,通过五层结构体系设置的模拟控制系统的体系结构模型,结合总线传输控制技术实现控制系统硬件和软件设计。测试结果表明,设计的体育比赛模拟控制系统人机交互性和视频传输控制能力较好,控制收敛性较好,能实现体育比赛现场智能监控和动态控制。     

基于改进YOLOv5的目标智能检测方法在罚球姿势中的应用

针对智能体育视域下的罚球智能命中预测问题,研究提出了基于YOLOv5网络改进损失函数和引进注意力机制的目标检测网络完成对比赛视频中罚球球员的准确识别与有效提取。然后设计了一种基于轨迹优化的识别方法进行罚球球员的姿态检测,并利用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器进行篮球罚球命中预测。实验结果显示研究提出的目标检测算法在训练15轮时就达到了85%的平均精度,而命中预测算法的进球预测准确性也增加了5%,优于实验中的其他算法。实验结果表明改进损失函数并引入注意力机制的视频罚球队员检测跟踪方法能够有效检测罚球队员所在区域,并准确将罚球队员的特写视频提取出来。篮球教练可以根据经验,结合姿态估计和罚球命中预测数据,有效评价动作表现并给出指导建议,既能实现运动姿态矫正还能帮助评估运动员水平,进而建立智能化运动员数据档案。