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Bo Gao, Sidan Zhang, He Jing
Con la popularización y especialización del entrenamiento deportivo juvenil, la forma de capturar y evaluar con precisión la calidad de los movimientos de los entrenadores se ha convertido en un tema importante en la investigación científica del deporte. Este estudio tiene como objetivo mejorar la tecnología de captura de movimiento del entrenamiento deportivo juvenil, utilizando el algoritmo del árbol de decisiones para clasificar y analizar los datos de movimiento con el fin de mejorar el efecto del entrenamiento de los atletas. La técnica tradicional de captura de movimiento tiene problemas como alta subjetividad, baja eficiencia y propensión a errores, mientras que el algoritmo del árbol de decisiones tiene las ventajas de la simplicidad, la velocidad de entrenamiento rápida y la adaptabilidad a datos de muestra pequeños. En este estudio, se recopilaron los datos de acción de los atletas jóvenes y se utilizó el algoritmo del árbol de decisiones para entrenar y predecir los resultados de la clasificación de acciones de los atletas. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo del árbol de decisiones puede clasificar y analizar eficazmente los datos de acción de los atletas adolescentes, juzgar con precisión las fortalezas y debilidades de las acciones de los atletas y proporcionar sugerencias de entrenamiento específicas y direcciones de mejora. En comparación con el método de observación manual tradicional, la tecnología de captura de movimiento basada en el algoritmo del árbol de decisiones tiene ventajas obvias en términos de precisión y eficiencia. Por lo tanto, este método de mejora técnica proporciona una nueva forma y método para el entrenamiento deportivo juvenil, que se espera que proporcione un apoyo importante para mejorar el efecto del entrenamiento y la precisión de la evaluación.
With the popularization and specialization of youth sports training, how to accurately capture and evaluate the quality of trainers' movements has become an important topic in sports science research. This study aims to improve the youth sports training motion capture technology, using decision tree algorithm to classify and analyze the movement data in order to improve the training effect of athletes. The traditional motion capture technique has problems such as high subjectivity, low efficiency, and error-prone, while the decision tree algorithm has the advantages of simplicity, fast training speed, and adaptability to small sample data. In this study, the action data of youth athletes were collected and the decision tree algorithm was used to train and predict the athletes' action classification results. The experimental results show that the decision tree algorithm can effectively classify and analyze the action data of adolescent athletes, accurately judge the strengths and weaknesses of athletes' actions, and provide targeted training suggestions and improvement directions. Compared with the traditional manual observation method, the motion capture technology based on the decision tree algorithm has obvious advantages in terms of accuracy and efficiency. Therefore, this technical improvement method provides a new way and method for youth sports training, which is expected to provide important support for improving the training effect and assessment accuracy.
