基于机器学习的网球挥拍错误动作纠正方法

网球挥拍错误动作检测由于未进行预处理,导致纠正效果较差,提出基于机器学习的网球挥拍错误动作纠正方法。构建网球挥拍错误动作视觉信息采集图像检测模型,采用视频动态跟踪检测方法,建立特征分析模型,通过边缘参数分割方法分解特征,结合动态参数识别、机器学习方法和融合特征识别方法,完成自适应学习,构建纠正的自适应控制模型,实现网球挥拍错误动作的动态纠正。仿真结果表明,该方法纠正平均准确率达到了0.923,均方根误差仅为0.019,回归参数为20.537,其适应度较高,提高了网球动作的准确性。