5个研究背景和意义示例,教你写计算机排球论文

今天分享的是关于排球的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到排球等主题,本文能够帮助到你 2000-2020年我国体育硕士排球方向学位论文研究的文献计量学分析 这是一篇关于排球

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2000-2020年我国体育硕士排球方向学位论文研究的文献计量学分析

这是一篇关于排球,硕士学位论文,文献计量学的论文, 主要内容为随着排球运动在我国的普及,对排球运动开展的研究日益增多。在现有的诸多研究中,排球方向体育硕士撰写的有关排球运动的学位论文占有很大比重,研究也更为深入。硕士论文在一定程度上反映了国家的科研水平以及时代关注的焦点和热点。从近些年的体育硕士排球方向学位论文中识别研究热点、探索研究前沿、发现存在问题,有助于理清体育硕士排球方向学位论文的演变脉络,为后续研究提供一定的思路和策略,是一个非常值得研究的课题。本文运用文献资料法、知识图谱法、数理统计法、文献计量法,对2000-2020年我国体育硕士排球方向学位论文展开研究,研究结论如下:(1)我国体育硕士排球方向学位论文的发文量在2000-2020年间总体呈现上升趋势。据统计,大部分作者来自师范类高校和体育类高校,综合类高校相对较少,学科专业以体育教育训练学、体育教学和运动训练为主,部分作者学科专业填写不规范,不同学校前期科研情况存在较大差异,没有统一要求。(2)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的研究热点和选题方向分布较广且不均衡。2000-2010年的研究热点主要集中于“排球”、“对策”、“体育教育专业”等方面;2011-2020年的研究热点主要集中于“中国女排”、“技战术”、“青少年”等方面。选题方向主要集中于“排球技战术分析”、“排球教学理论与方法”、“学校排球运动”等方面,对“排球群众参与”、“排球损伤”等方面的研究关注度不够。(3)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的热点迁移经历了三个阶段:2000-2007年为快速发展期、2008-2014年为深入研究期、2015-2020年为创新突破期。在发展过程中,研究前沿从“软式排球”、“竞技排球”转向“公园排球”、“气排球”等领域。(4)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的研究方法以4-6种为主,主要使用的研究方法有文献资料法、数理统计法、访谈法、逻辑分析法、问卷调查法等,数据处理主要采用SPSS、Excel等传统数据处理软件,运用如科学知识图谱法、Meta分析法等较新颖方法的论文寥寥无几。部分研究方法使用不规范,影响论文的科学性。(5)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的研究广度和深度不足,论文平均引用篇数为48.54篇。核心期刊、外文文献、专著等引用率很低,学位论文被引量和下载量逐年降低,研究创新性不断下降。

基于多视角的排球训练分析系统的设计与实现

这是一篇关于排球,多视角重构,目标检测,目标追踪,姿态估计的论文, 主要内容为随着科学技术的不断进步以及对竞技体育越来越高的目标追求,将信息化辅助工具应用在体育比赛与训练当中已经成为一种趋势。排球项目是国家重要的体育项目之一,教练及运动员一直在寻找排球训练环节中的突破点,希望通过制定更加有效的针对性训练方案,实现运动员各项运动水平的不断提高。对于训练中产生的大量训练内容,其分析与统计工作目前仍停留在经验判断以及人工统计层面,教练员主要通过现场指导以及观看训练视频回放的形式对运动员训练状态形成大致评判,而缺少对运动员训练数据进行自动化分析与统计的工具和方法。针对当前改进排球训练统计与分析流程的迫切需求,本文设计并实现了基于多视角的排球训练分析系统,系统的主要目标是将各项人工智能技术应用于训练数据的提取过程中,实现训练中统计分析流程的自动化,改善流程效率,提高统计精度,从而减少教练员的重复性统计工作,保证教练员能够将更多的精力投入到训练计划的研究与制定当中。结合对排球训练视频分析系统的需求调研,本文系统基于Web相关技术实现了应用主体的开发,后端基于SSM框架实现,前端采用了Vue.js、Bootstrap等技术。在系统的模块划分上,主要包括后台数据管理、数据检索、视频分析以及可视化展示四个模块。后台数据管理模块主要完成用户权限的分配并实现视频的统一管理。视频检索模块主要实现对训练内容的快速检索。视频自动分析模块为系统设计了一种自动化分析流程,能够从多角度视频中提取出真实空间中的球轨迹及人体骨架;可视化展示模块主要以3D动画以及可视化图表等形式,将分析数据呈现给用户,为教练员以及运动员提供直观的训练参考数据。本文在球轨迹提取以及人体骨架提取算法的基础上,实现了针对排球训练视频的自动分析系统,并最终通过了系统各项测试,保证了系统的良好性能以及运行的稳定性,在一定程度上满足了教练对排球训练进行自动化分析以及统计的需求。

2000-2020年我国体育硕士排球方向学位论文研究的文献计量学分析

这是一篇关于排球,硕士学位论文,文献计量学的论文, 主要内容为随着排球运动在我国的普及,对排球运动开展的研究日益增多。在现有的诸多研究中,排球方向体育硕士撰写的有关排球运动的学位论文占有很大比重,研究也更为深入。硕士论文在一定程度上反映了国家的科研水平以及时代关注的焦点和热点。从近些年的体育硕士排球方向学位论文中识别研究热点、探索研究前沿、发现存在问题,有助于理清体育硕士排球方向学位论文的演变脉络,为后续研究提供一定的思路和策略,是一个非常值得研究的课题。本文运用文献资料法、知识图谱法、数理统计法、文献计量法,对2000-2020年我国体育硕士排球方向学位论文展开研究,研究结论如下:(1)我国体育硕士排球方向学位论文的发文量在2000-2020年间总体呈现上升趋势。据统计,大部分作者来自师范类高校和体育类高校,综合类高校相对较少,学科专业以体育教育训练学、体育教学和运动训练为主,部分作者学科专业填写不规范,不同学校前期科研情况存在较大差异,没有统一要求。(2)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的研究热点和选题方向分布较广且不均衡。2000-2010年的研究热点主要集中于“排球”、“对策”、“体育教育专业”等方面;2011-2020年的研究热点主要集中于“中国女排”、“技战术”、“青少年”等方面。选题方向主要集中于“排球技战术分析”、“排球教学理论与方法”、“学校排球运动”等方面,对“排球群众参与”、“排球损伤”等方面的研究关注度不够。(3)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的热点迁移经历了三个阶段:2000-2007年为快速发展期、2008-2014年为深入研究期、2015-2020年为创新突破期。在发展过程中,研究前沿从“软式排球”、“竞技排球”转向“公园排球”、“气排球”等领域。(4)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的研究方法以4-6种为主,主要使用的研究方法有文献资料法、数理统计法、访谈法、逻辑分析法、问卷调查法等,数据处理主要采用SPSS、Excel等传统数据处理软件,运用如科学知识图谱法、Meta分析法等较新颖方法的论文寥寥无几。部分研究方法使用不规范,影响论文的科学性。(5)我国体育硕士排球方向学位论文在2000-2020年间的研究广度和深度不足,论文平均引用篇数为48.54篇。核心期刊、外文文献、专著等引用率很低,学位论文被引量和下载量逐年降低,研究创新性不断下降。

基于多视角的排球训练分析系统的设计与实现

这是一篇关于排球,多视角重构,目标检测,目标追踪,姿态估计的论文, 主要内容为随着科学技术的不断进步以及对竞技体育越来越高的目标追求,将信息化辅助工具应用在体育比赛与训练当中已经成为一种趋势。排球项目是国家重要的体育项目之一,教练及运动员一直在寻找排球训练环节中的突破点,希望通过制定更加有效的针对性训练方案,实现运动员各项运动水平的不断提高。对于训练中产生的大量训练内容,其分析与统计工作目前仍停留在经验判断以及人工统计层面,教练员主要通过现场指导以及观看训练视频回放的形式对运动员训练状态形成大致评判,而缺少对运动员训练数据进行自动化分析与统计的工具和方法。针对当前改进排球训练统计与分析流程的迫切需求,本文设计并实现了基于多视角的排球训练分析系统,系统的主要目标是将各项人工智能技术应用于训练数据的提取过程中,实现训练中统计分析流程的自动化,改善流程效率,提高统计精度,从而减少教练员的重复性统计工作,保证教练员能够将更多的精力投入到训练计划的研究与制定当中。结合对排球训练视频分析系统的需求调研,本文系统基于Web相关技术实现了应用主体的开发,后端基于SSM框架实现,前端采用了Vue.js、Bootstrap等技术。在系统的模块划分上,主要包括后台数据管理、数据检索、视频分析以及可视化展示四个模块。后台数据管理模块主要完成用户权限的分配并实现视频的统一管理。视频检索模块主要实现对训练内容的快速检索。视频自动分析模块为系统设计了一种自动化分析流程,能够从多角度视频中提取出真实空间中的球轨迹及人体骨架;可视化展示模块主要以3D动画以及可视化图表等形式,将分析数据呈现给用户,为教练员以及运动员提供直观的训练参考数据。本文在球轨迹提取以及人体骨架提取算法的基础上,实现了针对排球训练视频的自动分析系统,并最终通过了系统各项测试,保证了系统的良好性能以及运行的稳定性,在一定程度上满足了教练对排球训练进行自动化分析以及统计的需求。

基于多视角的排球训练分析系统的设计与实现

这是一篇关于排球,多视角重构,目标检测,目标追踪,姿态估计的论文, 主要内容为随着科学技术的不断进步以及对竞技体育越来越高的目标追求,将信息化辅助工具应用在体育比赛与训练当中已经成为一种趋势。排球项目是国家重要的体育项目之一,教练及运动员一直在寻找排球训练环节中的突破点,希望通过制定更加有效的针对性训练方案,实现运动员各项运动水平的不断提高。对于训练中产生的大量训练内容,其分析与统计工作目前仍停留在经验判断以及人工统计层面,教练员主要通过现场指导以及观看训练视频回放的形式对运动员训练状态形成大致评判,而缺少对运动员训练数据进行自动化分析与统计的工具和方法。针对当前改进排球训练统计与分析流程的迫切需求,本文设计并实现了基于多视角的排球训练分析系统,系统的主要目标是将各项人工智能技术应用于训练数据的提取过程中,实现训练中统计分析流程的自动化,改善流程效率,提高统计精度,从而减少教练员的重复性统计工作,保证教练员能够将更多的精力投入到训练计划的研究与制定当中。结合对排球训练视频分析系统的需求调研,本文系统基于Web相关技术实现了应用主体的开发,后端基于SSM框架实现,前端采用了Vue.js、Bootstrap等技术。在系统的模块划分上,主要包括后台数据管理、数据检索、视频分析以及可视化展示四个模块。后台数据管理模块主要完成用户权限的分配并实现视频的统一管理。视频检索模块主要实现对训练内容的快速检索。视频自动分析模块为系统设计了一种自动化分析流程,能够从多角度视频中提取出真实空间中的球轨迹及人体骨架;可视化展示模块主要以3D动画以及可视化图表等形式,将分析数据呈现给用户,为教练员以及运动员提供直观的训练参考数据。本文在球轨迹提取以及人体骨架提取算法的基础上,实现了针对排球训练视频的自动分析系统,并最终通过了系统各项测试,保证了系统的良好性能以及运行的稳定性,在一定程度上满足了教练对排球训练进行自动化分析以及统计的需求。

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