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基于视频图像处理的撑杆跳高行为分析的开题报告
一、选题背景
撑杆跳高是田径比赛中的一项重要项目。通过横跨悬挂在两竿之间的横条来展示运动员的跳高水平。在比赛过程中，运动员的身体姿势、撑杆动作和运动轨迹等方面的变化都会直接影响运动员的跳高成绩。因此，对撑杆跳高的行为分析和评估具有重要的意义。
随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，视频图像处理技术已成为目前最为有效的行为分析和运动评估手段之一。基于视频图像处理的撑杆跳高行为分析可以帮助教练和运动员更好地理解和掌握撑杆跳高的技术和规律，提高其训练水平和竞技成绩，同时也为裁判员提供了客观准确的判决依据。
二、选题意义
本选题的目的是基于视频图像处理技术，对撑杆跳高的运动行为进行建模和分析，以实现撑杆跳高的自动评估和训练辅助。在撑杆跳高运动过程中，由于受到多种因素的影响（如风向、身体姿势、跑道条件等），导致身体运动和撑杆动作存在一定的偏差。因此，通过视频图像处理技术对这些细节进行分析，有助于发现和纠正运动员存在的问题，提高其跳高水平。
三、选题的技术路线
本选题主要采用的技术路线如下：
1.视频采集：该部分内容主要针对撑杆跳高比赛视频的采集，对视频拍摄的设备和拍摄角度进行选择和调整。
2.视频预处理：该部分内容主要对视频进行去噪、图像增强、分辨率调整等操作，以便后续的行为分析和模型建立。
3.行为识别：该部分内容主要采用深度学习和机器学习的方法，对运动员的运动行为进行识别和分类，包括跑步起跳、撑杆动作和跃过横杆等行为。
4.参数提取：该部分内容主要对撑杆跳高过程中的多个关键指标进行提取和分析，如起跳高度、身体姿势、撑杆位置、着地点等。
5.数据分析和建模：该部分内容主要针对所提取的关键指标进行统计分析、建模和优化，从中发现影响运动员成绩的因素，为运动员提供训练建议和评估参考。
四、选题的预期结果
通过本选题的研究，预期可以得到以下预期结果：
1.行为识别和参数提取算法的优化，提高行为分类和参数提取的准确度和精度。
2.建立针对撑杆跳高的行为分析和训练辅助模型，为撑杆跳高的训练和竞赛提供效率和准确度的保证。
3.开发相应的撑杆跳高行为分析软件和应用程序，将模型应用到实践中，方便教练和运动员进行撑杆跳高的自我评估和训练辅助。