来源：期刊VIP网 时间：
作者：任宇飞;刘海林;
单位：陕西交通职业技术学院;陕西交通电子工程科技有限公司;
摘要：为解决传统动作识别算法在处理篮球训练图像时存在的关节遮挡、感受野过大等问题，提出一种融合局部感知增强的高精度上肢动作分解识别模型。该模型通过轻量级HRNet分支提取人体全局结构特征，结合双流金字塔模块增强局部关节感知能力。空间流采用空洞卷积扩大手部感受野，时间流利用光流捕捉球员上肢的相对运动情况，显著提升了遮挡场景下的手部定位精度。同时，模型中还设计了时空分解模块进行空间与时序特征分析，强制网络聚焦并学习帧间的运动一致性，使数据处理的过程更具鲁棒性。最后引入自适应加权单元，最终输出高精度的关节点坐标。实验测试结果表明：所提模型的mAP@0.5达到86.9%，动作分类的F_1值为95.3%，均优于目前的主流算法；且关键帧检出率为91.1%，帧率达到47 f/s，实时性良好，充分证明了该模型能够为篮球训练与赛事智能化分析提供可靠的技术手段。
关键词：HRNet模型;;双流金字塔;;图卷积网络;;时间卷积网络;;人体动作识别;;图像分析
基金资助：西安2025年度社会科学规划基金(25TY05)
