篮球动作

最新推荐文章于 2025-06-05 15:27:23 发布
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分类专栏： 不仅仅是笑哦
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  上篮    勾手    运球   传球   扣篮   罚篮  揽着球
基于YOLOv11和NBA球员追踪数据的篮球动作识别系统
YOLO
06-16 248
(官方提供的球员追踪数据)(公开的篮球动作数据集)自定义收集的篮球比赛视频(用于增强模型泛化能力)python# 数据集目录结构示例dataset/├── train/│ └── ...├── val/└── test/更高效的骨干网络：采用改进的CSPDarknet结构增强的特征金字塔：优化了PANet结构动态标签分配：改进的匹配策略更轻量的检测头：减少计算量同时保持精度。
篮球动作识别（Dunk & Pass）基于NBA Player Tracking数据与YOLOv12的深度学习实现
YOLO
06-11 488
篮球比赛中，动作复杂多样，如何自动识别关键动作（如Dunk和Pass）对于战术分析、比赛回放及智能解说都有重要价值。输入：篮球比赛视频，或NBA Player Tracking数据（包括球员位置信息、球的位置、速度等时空数据）。输出：对视频帧中每个球员动作的实时识别，区分“灌篮”和“传球”。难点在于动作时间短，动作细节依赖空间和时间特征，且数据带有复杂背景和遮挡。NBA Player Tracking数据是NBA通过光学跟踪系统收集的高精度时空数据，包含球员和篮球的实时位置、速度、加速度等信息。
篮球动作识别系统：基于YOLOv8与NBA Player Tracking Data的实现
YOLO
06-05 446
NBA Player Tracking Data是由SportVU系统收集的高精度运动数据，涵盖了球员和篮球在比赛中的位置、速度、加速度等信息。该数据集为篮球动作识别提供了丰富的时空特征，是进行深度学习训练的理想选择。本文介绍了如何利用NBA Player Tracking Data和YOLOv8模型构建一个篮球动作识别系统，并提供了一个图形用户界面以便于操作和展示。通过实验，验证了该系统在篮球视频分析中的有效性。多目标跟踪：在检测的基础上，加入球员和球的跟踪功能。动作识别。
篮球动作识别 (dunk, pass) - NBA Player Tracking Data + YOLOv10 + UI界面实现
YOLO
05-30 278
NBA Player Tracking 数据集由NBA官方提供，包含大量NBA比赛的运动员轨迹数据、位置坐标和时间戳信息。球员位置信息（x,y坐标）球的位置（x,y坐标）球员动作标签（例如dunk, pass等）视频帧序列与对应标签采用CSPDarknet骨干，提取高质量特征PANet增强特征融合多尺度检测头适应不同大小目标优化损失函数，收敛快，精度高。
【亲测免费】 探索篮坛新视界：SpaceJam——篮球动作识别的明星数据集
gitblog_00445的博客
09-03 717
探索篮坛新视界：SpaceJam——篮球动作识别的明星数据集 在当今的体育科技大潮中，如何精准地解析和理解篮球运动员的动作成为了新的研究热点。SpaceJam应运而生，一个专为篮球单人动作识别打造的数据集，引领我们迈入深层神经网络辅助的体育分析新时代。 项目介绍 SpaceJam是一套精心构建的资源库，内含两大核心部分——视频片段（.mp4格式）和关节坐标数据（.npy格式），涵盖了广泛的篮球个人...
基于NanoDet的篮球投篮动作检测系统实现
YOLO
11-17 779
NanoDet是一个轻量级目标检测模型，专为移动设备和边缘设备设计，能够在保持较高检测精度的同时实现高效推理。轻量化架构：基于Anchor-Free设计，减少计算量。实时性：适合实时目标检测任务。高效性：能够在低算力设备上高效运行。在本文中，我们将利用NanoDet模型实现对篮球投篮动作的检测。本文详细介绍了一个篮球投篮动作检测系统的实现过程。从数据集标注、模型训练到实时检测与UI界面设计，完整覆盖了开发流程。
阿里云人工智能识别篮球动作视频
weixin_34090643的博客
11-28 1493
篮球动作视频识别 点此咨询顾问 人工智能要想理解真实世界发生的事，读取视频中的信息是非常重要的一步。阿里云视频识别技术能够初步辨识出篮球视频中运动员的动作类型。 业务痛点及需求 对竞技运动视频的识别与比较是一种基于视频运动目标分割与提取、运动目标视频合成与比较运动目标分析技术，通过实际训练体态或动作与标准体态或动作的比较，达到科学的运动分析的目的...
技术实践丨基于MindSpore框架Yolov3-darknet模型的篮球动作检测体验
华为云官方博客
11-27 2758
摘要：通过对篮球动作的分类训练及识别检测实例的讲解和体验，使我们了解了Yolov3模型的原理、架构等基本知识，为日后的深入学习奠定了基础。 背靠全新的设计理念，华为云推出了 MindSpore深度学习实战营，帮助小白更快的上手高性能深度学习框架，快速训练ResNet-50，实现你的第一个手机App开发，学会智能新闻分类、篮球检测和「猜你喜欢」模型！ MindSpore深度学习实战营，通过 21天的合理课程安排，不仅提供目前大热的移动端部署介绍，还有紧跟时事的趣味实践，更有深度的底层开发讲解，让你从框
基于YOLOv10的运动员动作分析：足球传球与篮球投篮姿势检测实现
YOLO
05-12 326
本文介绍了如何使用YOLOv10模型进行足球传球和篮球投篮动作的检测，并实现了一个简单的UI界面，供用户在实时视频流中进行动作识别。通过本文提供的代码和思路，读者可以很方便地在自己的项目中实现类似的功能。
空间之旅：SpaceJam——篮球动作识别的未来之星
gitblog_00030的博客
06-26 555
空间之旅：SpaceJam——篮球动作识别的未来之星 在体育科技的浩瀚星空中，有一个名为SpaceJam的开源项目正冉冉升起，它为篮球单人动作识别领域带来了新的曙光。对于所有热爱篮球与人工智能的朋友来说，这不仅仅是一个数据集，而是一座连接现实比赛与深度学习技术的桥梁。 项目介绍 SpaceJam，一个专为篮球动作识别打造的精心策划数据集，邀您以小额贡献参与其中（50美分即可）。通过支持这一项目，您...
基于MindSpore框架Yolov3-darknet模型的篮球动作检测体验(1).docx
07-08
在本篇文章中，作者分享了关于基于MindSpore框架和Yolov3-darknet模型的篮球动作检测体验。MindSpore是华为推出的一个开源深度学习框架，它具有高效的性能、易用的API以及灵活的部署能力。Yolov3则是由Joseph Redmon...
使用窗口法和模板匹配进行心率跟踪。.zip
08-24
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于 Go 开发的智能运维命令行工具.zip
08-24
基于 Go 开发的智能运维命令行工具.zip
spring-context-4.0.9.RELEASE.jar中文文档.zip
08-24
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
slf4j-simple-1.7.5.jar中文文档.zip
08-24
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
python39-scipy-1.5.4-3.module_el8.5.0+738+dc19af12.tar.gz
08-24
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
mockito-all-1.9.0-rc1.jar中文文档.zip
08-24
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
这是在caffe上基于Deep Residual Network实现显著性目标检测的模型，算法是fine tune训练好的Resnet网络实现的
08-24
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1f1cee67feab (最新版、最全版本)这是在caffe上基于Deep Residual Network实现显著性目标检测的模型，算法是fine tune训练好的Resnet网络实现的
自动化工业领域基于SCL编写的PLC定时轮询启动系统及其应用
最新发布
08-24
用于风机、水泵、阀门等设备的定时轮询PLC程序。该程序采用纯SCL（结构化控制语言）编写并封装成FB（功能块），便于多次调用。文中首先概述了定时轮询启动系统的重要性和应用场景，接着讲解了SCL编程的基础知识以及如何利用它实现高效的轮询启动机制。随后提供了具体的示例代码展示如何调用FB完成轮询操作，并强调了程序结构的简洁性和灵活性。最后指出该系统不仅提高了设备的工作效率和寿命，还能与其他自动化系统无缝集成。 适合人群：从事自动化控制系统设计与开发的技术人员，尤其是那些需要深入了解PLC编程及其实现细节的人群。 使用场景及目标：本篇文章旨在帮助读者理解如何使用SCL编写高效的PLC轮询启动系统，以便更好地管理和优化工业生产设备的操作流程。具体来说，它可以应用于风机、水泵、阀门等多种类型的机械设备上，以确保它们能够在预定的时间间隔内轮流启动，从而达到节能增效的目的。 其他说明：对于想要进一步探索PLC编程或者正在寻找有效方法来改进现有工业控制系统的专业人士而言，这篇文档提供了一个很好的起点和技术指导。
python 判定篮球动作
12-09
Python可以通过计算机视觉技术来判定篮球动作。首先，我们可以使用OpenCV库来读取视频流或者视频文件，并识别其中的人体姿势。然后，我们可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）来训练模型，以识别篮球动作，...
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