Deep Learning Approach for Detection of Head Injuries in Football from Spatial-Temporal Features in Video Data
محل انتشار: مجله علوم ورزشی و سلامت، دوره: 2، شماره: 3
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 85
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JEHS-2-3_002
تاریخ نمایه سازی: 18 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
Objective: The aim of this study is to propose a deep learning approach for detecting head injuries in football video data using spatial-temporal features.Methods: The proposed method employs ResNet-۵۰ architecture and the Temporal Shift Module (TSM) for feature learning and classification. The algorithm is trained with a publicly available soccer video dataset labeled with annotated head injuries. The evaluation of the proposed method is done on a test set that includes ۵۰۰ football videos, and the evaluation criteria used include overall accuracy, precision, recall, and F۱ score.Results: The proposed algorithm achieves an overall accuracy of ۰.۹۸۶ in detecting head injuries in the test set, which is a significant improvement compared to previous studies in the same field.Conclusions: The proposed method provides a promising approach for head impact event detection using spatio-temporal features, which could have important implications for sports and medical industries. However, the model requires a large amount of annotated data for training, and future research could focus on addressing limitations such as developing more efficient training methods and incorporating other techniques to identify head injuries outside the camera's field of view.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohsen Esmaeili Sani
PhD student in sports management, Mazandaran University-Babolsar, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :