基于触摸手套的羽毛球背手技巧分析初步研究

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
• 生物力学 生物力学

背景情况:

• 羽毛球业余运动员往往缺乏科学训练指导.
• 技术进步使得体育训练中的智能,定量方法成为可能.

研究的目的:

• 开发一种基于人工智能的方法来分析羽毛球背手技巧,使用触觉手套.
• 为了分类不同的背手冲击,并分析手指贡献.
• 为改善业余表现和预防伤害提供见解.

主要方法:

• 从四名高水平球员进行四项背手技巧创建了一组冲击触觉数据.
• 开发了一个神经网络模型来分类这些反手的冲击.
• 对不同的背手技巧进行了手指贡献分析.

主要成果:

• 神经网络在个人技能 (98.87%-99.87%) 和整体技能 (99.46%) 中取得了很高的分类准确率.
• 分析显示了指的显著贡献,例如,指和食指在主动直射中.
• 结果强调了特定指动对于技能执行的重要性.

结论:

• 使用触觉手套的基于人工智能的分析显示了增强羽毛球训练的巨大潜力.
• 这项技术可以指导业余爱好者提高技能和预防伤害.
• 这项研究为智能体育训练系统铺平了道路.