自动服务高度故障检测使用计算机视觉和机器学习进行羽毛球比赛
Guo Liang Goh1, Guo Dong Goh1, Jing Wen Pan2,3
1School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 23, 2023
概括
这项研究介绍了一种人工智能驱动的羽毛球服务故障检测系统. 计算机视觉系统显著提高了检测服务高度的准确性,提高了体育运动中的公平性.
科学领域:
- 运动技术技术 运动技术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 准确的服务高度检测对于保持羽毛球公平性至关重要.
- 现有的服务故障检测方法可能是主观和不一致的.
研究的目的:
- 开发和评估一种自动化系统,用于通过计算机视觉和机器学习检测羽毛球的服务故障.
- 提高羽毛球比赛中服务高度判断的准确性和一致性.
主要方法:
- 使用了带有两个摄像头和工作站的计算机视觉系统,采用了YOLOv5物体检测模型.
- 开发了一种算法,以精确确定飞撞击事件,以精确测量高度.
- 与高样本率的运动捕捉系统和人类评审员对比系统的准确性.
主要成果:
- 该自动化系统在检测1.150至1.155米之间的服务高度方面实现了58%的准确率.
- 在比较测试中表现比人类评委高3.5倍,人类准确率为16%.
- 与人类判断相比,在准确性和一致性方面取得了实质性的改进.
结论:
- 开发的自动化系统为羽毛球服务故障检测提供了高度可靠的解决方案.
- 显著提高了羽毛球裁判的准确性和完整性.
- 代表了利用技术为体育官员提供有意义的进步.
