【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉和人工智能，尤其是涉及一种基于计算机视觉的投篮姿态单目视频分析系统及评价方法。
技术介绍
1、在篮球训练和比赛中，对运动员的投篮姿势进行准确评估是提高技能和比赛成绩的关键。然而，传统的投篮姿势评估方法通常依赖于教练员的经验和观察分析，以及运动员自身的反馈，这不仅费时费力，而且结果的准确性和客观性也难以保证。
2、目前也存在一些的投篮运动辅助软件，可以借助计算机视觉和人工智能技术对投篮动作中的篮球轨迹进行精细的检测和计算，从而提供诸如投篮入篮筐准确率、拍球次数、场地位置信息等数据；但它们仍存在一个显著的问题，即无法对运动员的投篮姿态数据进行深入的分析和评价。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术采取的技术方案为：
2、一种基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，包括如下步骤：
3、s1、获取投篮姿势视频；
4、s2、使用计算机视觉模型对投篮姿势视频中的每帧图像进行分析，获得每帧图像的时刻数据、人体关键点...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，步骤S1中，获取实时拍摄或用户上传的投篮姿态单目视频。
3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，步骤S2中，使用的计算机视觉模型包括mediapipe Blazepose模型、mediapipe Hand模型和yolov8模型。
4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，步骤S3中，具体地，对于缺失的数据进行线性插值处理，以填补数据中的空
5...
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，步骤s1中，获取实时拍摄或用户上传的投篮姿态单目视频。
3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，步骤s2中，使用的计算机视觉模型包括mediapipe blazepose模型、mediapipe hand模型和yolov8模型。
4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，步骤s3中，具体地，对于缺失的数据进行线性插值处理，以填补数据中的空缺；
5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的投篮姿态评价方法，其特征在于，步骤s4中，获取的用于评价投篮姿态的相关时间点包括上下肢发力点、篮球分离点、跳跃最高点与动作完成点。
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