Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Sports Activity Recognition using Machine Learning | Human Action Recognition using Deep Learning

  • Techie Projects
  • 2025-01-13
  • 59
Sports Activity Recognition using Machine Learning | Human Action Recognition using Deep Learning
  • ok logo

Скачать Sports Activity Recognition using Machine Learning | Human Action Recognition using Deep Learning бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Sports Activity Recognition using Machine Learning | Human Action Recognition using Deep Learning или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Sports Activity Recognition using Machine Learning | Human Action Recognition using Deep Learning бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Sports Activity Recognition using Machine Learning | Human Action Recognition using Deep Learning

Sports Activity Recognition using Image Processing

☎️ Contact Us For More Queries:-
📲 Call/WhatsApp: +91-9460060699
📺 Instagram:   / pythonprojects_  
🌎 Website: https://techieprojects.com/
🌐 Blog: https://techieprojects.com/sports-act...

In this video will show how the sports activity is recognized from any input video. This project is trained on large dataset of video and images so that machine learning model can trained and it can identify the type of sports activity. ML model will try to analyze the human pose and predict the activity. Machine learning algorithm to recognize complex and simple sports activities such as playing basketball, tennis, cricket, etc. In this human activity recognition project user have to run python code through terminal and then it will open home page where user have to gave input any sports video and machine learning model first try to detect person or object and it analyze the activity.

Software Requirements :-
• Coding Language : Python
• Implementation: Software Framework.
• Operating system : Windows 10 / 11.
• Graphical User Interface : Tkinter

Hardware Requirement :-
• Input Devices : Keyboard, Mouse.
• System : Pentium i3 Processor.
• Hard Disk : 500 GB.
• Ram : 4 GB.

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

💡 Checkout Related Projects:-

1. OpenCV Projects:-
   • OpenCV Projects  

2. Database Management System:-
   • Database Management System  

3. Android App:-
   • Android App Projects  

4. Machine Learning Projects:-
   • Machine Learning Projects  

5. Deep Learning Projects:-
   • Deep Learning Projects  

6. Image Processing Projects:-
   • Image Processing Projects  

7. Artificial Intelligence Projects:-
   • Artificial Intelligence Projects  

8. Cyber Security Projects:-
   • Cyber Security Projects  

9. Game Development Projects:-
   • Game Development  

10. Web Development Projects:-
   • Web Development Projects  

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]