基于机器视觉的体育训练姿态识别方法及系统

本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于机器视觉的体育训练姿态识别方法及系统，从不同角度对体育训练场景进行图像采集，获取运动员姿态图像，对运动员姿态图像进行去噪、归一化和背景分割，提取人体轮廓图像；采用MobileNetV3‑Keypoint R‑CNN模型检测人体骨骼关键点，根据人体骨骼关键点，计算相邻时间帧中同一关键点的位移向量，以及不同关键点之间位移向量的夹角，提取姿态特征；采用SVM‑LSTM混合模型对姿态特征进行姿态分类与识别，当识别出运动员的姿态后，将运动员姿态与标准姿态进行对比分析，若存在偏差，则向运动员反馈并提供相应的纠正建议；本发明能够更加准确地识别运动员的姿态。