基于卷积神经网络的体育运动项目分类识别系统

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1. 项目简介

随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，利用先进的图像处理技术对体育运动进行智能分类与识别已成为研究热点。传统的运动分析方法通常依赖于人工观察和记录，耗时耗力且容易出错。本系统利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架，以VGG16和 InceptionV3 为 base 模型构建卷积神经网络（CNN），利用体育运动项目数据集进行模型训练与验证，预测准确率达到 87.2%，使用Flask框架结合Bootstrap前端技术搭建了一个交互式的分析预测平台，能够从大量的图像数据中自动学习和提取特征，从而实现高效、准确的分类。

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基于卷积神经网络的体育运动项目分类识别系统

2. 体育运动项目数据集读取与预处理

使用 Tensorflow 的 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 函数从数据集文件夹中加载图片数据：

def image_generator(height,width):
    train_datagen = ImageDataGenerator(
            rescale=1./255.,
            validation_split=0.2,
            rotation_range=10,
            width_shift_range=0.05,
            height_shift_range=0.05,
            brightness_range=[0.5, 1.5]
    )
    train_ds = train_datagen.flow_from_directory(
            './dataset/train',
            batch_size=batch_size,
            shuffle=True,
            class_mode='categorical',
            target_size=(height, width),
            classes=class_map
    )
    
    valid_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255.)
    val_ds = valid_datagen.flow_from_directory(
            './dataset/valid',
            class_mode='categorical',
            target_size=(height, width),
            batch_size=batch_size,
            classes=class_map
    )
    return train_ds, val_ds

数据集一共有100个类别，每个类别包含 117 张图片，样本均衡。对加载的数据集进行样本的可视化：

fig, ax = plt.subplots(2, 6, figsize=(20, 8))
fig.suptitle("不同类型运动项目的样本可视化", fontsize=18)
for k in range(12):
    images, labels = train_ds.next()
    i, j = k//6, k%6
    ax[i, j].imshow(images[0])

    index = np.argmax(labels[i])  # get image index
    class_name = class_name_dict[int(index)]
    ax[i, j].set_title(class_name, color= 'red', fontsize= 16)
        
    ax[i, j].axis('off')
plt.show()

3. 深度卷积神经网络模型构建与训练

深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种专门设计用于处理具有网格结构的数据的深度学习模型，如图像。它们在图像识别、分类、分割以及物体检测等计算机视觉任务中取得了巨大成功，尤其是在图像识别、目标检测和图像生成等方面。

卷积神经网络的的主要层结构包括：

卷积层：这是CNN的核心部分。它使用一组可学习的小型过滤器（通常称为内核或滤波器），这些过滤器在输入数据上滑动以检测局部特征，如边缘或纹理。每个过滤器会与输入数据的不同部分进行卷积运算，以产生特征图。
激活函数：卷积操作之后通常会应用一个非线性激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit），以引入非线性并增强模型的表达能力。
池化层：通常位于一系列卷积层之后，用于降低数据的空间维度，从而减少后续计算量，并且有助于提取平移不变特征。最常见的池化方法是最大池化（Max Pooling），它选择每个区域中的最大值作为输出。

3.1 VGG16 Base Model

VGG网络被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中，并且其网络结构的简单性和易实现性使得VGG成为了深度学习领域的经典模型之一。VGG16和VGG19网络架构非常相似，都由多个卷积层和池化层交替堆叠而成，最后使用全连接层进行分类。两者的区别在于网络的深度和参数量，VGG19相对于VGG16增加了3个卷积层和一个全连接层，参数量也更多。

以预训练的 VGG16 base model 为基础模型，输出端添加 100 类体育运动的分类器：

input_shape = (height, width, 3)
base_model = tf.keras.applications.vgg16.VGG16(
    weights='./pretrained_models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5', 
    include_top=False,
    input_shape=input_shape
)
base_model.trainable = False

# ..........

model_vgg16.add(tf.keras.layers.Dense(len(class_map), activation='softmax'))

model_vgg16.compile(loss='categorical_crossentropy', 
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              metrics=['accuracy'])
model_vgg16.summary()

完成卷积神经网络模型构建后，进行模型的编译：

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
 
epochs = 100
 
# 保存最佳模型参数
checkpointer = ModelCheckpoint(
    'best_vgg16_model.h5',
    monitor='val_accuracy',
    verbose=1,
    save_best_only=True
)

# 设置早停
earlystopper = EarlyStopping(
    monitor='val_accuracy', 
    min_delta=0.001,
    patience=5, 
    verbose=1
)

模型训练与验证：

vgg16_history = model_vgg16.fit(
    train_ds,
    validation_data=val_ds,
    epochs=epochs,
    callbacks=[checkpointer, earlystopper]
)

模型训练日志：

Epoch 1/100
422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 2.7480 - accuracy: 0.4451
Epoch 1: val_accuracy improved from -inf to 0.73400, saving model to best_vgg16_model.h5
422/422 [==============================] - 1658s 4s/step - loss: 2.7480 - accuracy: 0.4451 - val_loss: 1.1710 - val_accuracy: 0.7340
......
Epoch 14/100
422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.2579 - accuracy: 0.9427
Epoch 14: val_accuracy did not improve from 0.79400
422/422 [==============================] - 1571s 4s/step - loss: 0.2579 - accuracy: 0.9427 - val_loss: 2.1247 - val_accuracy: 0.7480
Epoch 14: early stopping

3.2 InceptionV3 Base Model

深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)或深度卷积网络中的Inception模块是由Google的Christian Szegedy等人提出，包括Inception-v1、Inception-v2、Inception-v3、Inception-v4及Inception-ResNet系列。

Inception V3引入了因子分解卷积的概念，即用两个较小的卷积核代替一个较大的卷积核。例如，用一个1x7的卷积后接一个7x1的卷积代替一个7x7的卷积。这种方法减少了参数数量，同时保持了模型的深度，提高了计算效率。每个Inception模块内部包含几个并行的卷积流，这些流分别负责捕捉不同尺度的信息。Inception V3进一步改进了这些模块的设计，使得网络能够更加灵活地处理不同尺度的特征。

模型构建：

tf.keras.backend.clear_session()

base_model = tf.keras.applications.InceptionV3(
    weights='./pretrained_models/inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5', 
    include_top=False, 
    input_shape=input_shape
)
base_model.trainable = False

# ......

model_inceptionv3.add(tf.keras.layers.Dense(len(class_map), activation='softmax'))

model_inceptionv3.compile(loss='categorical_crossentropy',
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
    metrics=['accuracy']
)
model_inceptionv3.summary()

模型训练

inceptionv3_history = model_inceptionv3.fit(
    train_ds,
    validation_data=val_ds,
    epochs=epochs,
    callbacks=[checkpointer, earlystopper]
)

模型训练日志：

Epoch 1/100
422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 10.9468 - accuracy: 0.5350
Epoch 1: val_accuracy improved from -inf to 0.69200, saving model to best_inceptionv3_model.h5
422/422 [==============================] - 416s 969ms/step - loss: 10.9468 - accuracy: 0.5350 - val_loss: 6.5931 - val_accuracy: 0.6920
......
Epoch 23/100
422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 1.5095 - accuracy: 0.9610
Epoch 23: val_accuracy did not improve from 0.87200
422/422 [==============================] - 406s 961ms/step - loss: 1.5095 - accuracy: 0.9610 - val_loss: 8.1535 - val_accuracy: 0.8640
Epoch 23: early stopping

3.3 模型性能对比

labels = ['损失Loss','准确率Accuracy']
vgg16_evals = [vgg16_eval_result['损失Loss'], vgg16_eval_result['准确率Accuracy']]
inceptionv3_evals = [inceptionv3_eval_result['损失Loss'], inceptionv3_eval_result['准确率Accuracy']]

x = np.arange(len(labels))  # the label locations
bar_width = 0.35  # the width of the bars

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), dpi=100)
rects1 = ax.bar(x - bar_width/2, vgg16_evals, bar_width, label='VGG16')
rects2 = ax.bar(x + bar_width/2, inceptionv3_evals, bar_width, label='Inception-V3')

# Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
ax.set_ylabel('Loss/Acc')
ax.set_title('VGG16 与 Inception-V3 的花卉分类性能对比')
ax.set_xticks(x, labels)
ax.legend()

ax.bar_label(rects1, padding=3)
ax.bar_label(rects2, padding=3)

fig.tight_layout()
 
plt.show()

可以看出，基于 Inception-V3 为 base 模型的卷积神经网络，其预测准确率较高，为87.2%，以此体育运动项目智能分类识别系统中，我们将集成该模型。

同时我们也能看出，对于100个类别的多类别分类问题，且每个类别仅包含100多个小样本，难度相对来说是更大些的，我们的模型准确率达到了87.2%，具有很好的实用价值。

4. 体育运动项目分类识别系统

4.1 系统首页

系统首页提供简洁明了的界面设计，包括系统名称、主要功能简介以及使用模型的介绍等内容。用户可以通过主页快速了解系统的基本操作流程及注意事项。首页还提供在线测试的按钮，点击可进行在线测试。

4.2 卷积神经网络模型介绍

4.3 体育运动实时分类预测

用户上传图像后，系统将自动调用预先训练好的深度学习模型进行分析处理。模型会根据图像中的特征判断体育运动类型，并给出相应的分类结果。此外，系统还会提供模型对所有类别的预测概率分布，提升模型输出可解释性。

（1）balance beam 平衡木样本预测

（2）snowmobile racing 雪地摩托赛样本预测

（3）tennis 网球样本预测

（4）hockey 曲棍球样本预测

5. 总结

本系统利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架，以VGG16和 InceptionV3 为 base 模型构建卷积神经网络（CNN），利用体育运动项目数据集进行模型训练与验证，预测准确率达到 87.2%，使用Flask框架结合Bootstrap前端技术搭建了一个交互式的分析预测平台，能够从大量的图像数据中自动学习和提取特征，从而实现高效、准确的分类。

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