基于人工智能技术和传感器件数据融合的桌球运动员身体表现的系统训练

科学领域:

• 运动科学 运动科学 运动科学
• 人工智能的人工智能
• 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 对于乒乓球运动员来说,体育训练至关重要,因为它会影响球的速度,旋转率和伤害预防.
• 中国乒乓球运动员的双重角色需要全面培训才能发展.
• 目前的培训方法可以通过整合先进的技术来增强,以便更好地进行绩效分析.

研究的目的:

• 研究人工智能 (AI) 与乒乓球体育训练模型的整合.
• 通过人工智能驱动的特征提取和观众参与,改进乒乓球比赛的分析.
• 为了提高表网球中人类技术运动的识别精度.

主要方法:

• 开发了一个基于人工智能的体育训练模型,结合了智能摄像头和多角度广播.
• 利用深度学习和卷积神经网络从大规模的比赛录像中提取特征.
• 应用了一种增强的AM-Softmax分类算法用于技术运动识别.

主要成果:

• 在识别乒乓球人类技术动作方面获得了98.88%的准确性.
• 启用了诸如智能摄像机控制,多角度广播和3D场景再现等功能.
• 显著增强匹配信息提取,以改善观众体验.

结论:

• 人工智能在体育训练模型中的整合显著改善了乒乓球运动员的表现分析.
• 人工智能技术为观众提供了更有吸引力,更深入的观看体验.
• 精确的技术运动识别对于精英乒乓球的人才发展和性能优化至关重要.