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基于深度学习的跳水打分方法、服务器及系统[发明专利]

专利名称：基于深度学习的跳水打分方法、服务器及系统专利类型：发明专利

发明人：李永祺，杜存宵，林俊宇，甘甜，宋雪萌，聂礼强

申请号：CN201811030493.8

申请日：20180905

公开号：CN109045664A

公开日：

20181221

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的跳水打分方法、服务器及系统。其中，一种基于深度学习的跳水打分方法，包括：构建跳水打分模型；所述跳水打分模型包括C3DNet模型、PoseNet模型和SVR支持向量回归模型，所述C3DNet模型和PoseNet模型并联连接之后，再与SVR支持向量回归模型串联连接；所述C3DNet模型是基于Intel优化的Caffe框架来实现的；利用已知跳水视频数据集及相应跳水分数值集，训练跳水打分模型；将跳水视频输入至训练完成的跳水打分模型中，输出跳水分数值。其避免了跳水分数值的人工干扰，提高了跳水分数值的准确性。

申请人：山东大学

地址：250061 山东省济南市历下区经十路17923号

国籍：CN

代理机构：济南圣达知识产权代理有限公司

代理人：张勇

本文发布于:2024-09-20 17:21:20，感谢您对本站的认可！

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