Jul, 2023

IJCAI CoachAI 羽毛球挑战赛 2023：多层多输入 Transformer 网络（MuLMINet）与加权损失的 Team Badminseok

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TL;DR本研究利用 MuLMINet 多层多输入变压器网络来预测未来拍击类型和区域坐标，从而在社区研究领域做出贡献。
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发现论文，激发创造
  • 2023 年 CoachAI 羽毛球挑战赛 AI 团队 8 号：先进的 ShuttleNet 技术用于球技预测

    通过利用过去的击球，本研究旨在提高现有框架 ShuttleNet 在预测羽毛球击球类型和位置方面的性能。我们参加了 IJCAI 2023 的 CoachAI 羽毛球挑战赛，并取得了与基准相比显著更好的结果。最终，我们的团队在比赛中获得了第一名，并提供了我们的代码。

    Jul, 2023

  • 一种用于羽毛球比赛分析的全深度系统

    CoachAI Badminton 2023 Track1 项目旨在自动检测羽毛球比赛视频中的事件，特别是对羽毛球的检测具有重要性和高精度的要求，然而，尽管我们对著名的 shuttlecock 检测模型 TrackNet 进行了修改，但我们的目标检测模型仍然没有达到所期望的准确度，为解决这个问题，我们实现了多种深度学习方法来应对因噪声数据而出现的问题，并利用多样的数据类型来提高精度，本报告详细介绍了我们对检测模型进行的修改以及处理 11 个任务的方法，值得一提的是，我们的系统在挑战中获得了 0.78 的分数（满分为 1.0）。

    Aug, 2023

  • 羽毛球人工智能教练

    通过分析球员运动学和生物力学，运用先进的神经网络方法，从羽毛球比赛的视频镜头中提取细致洞察，旨在推导出能够提供姿态、技术和肌肉定向改进建议的预测模型，以提高整体性能。

    Mar, 2024

  • 使用集合变换器和分层双向长短时记忆网络从多智能体运动环境中推断球轨迹

    该论文提出了一种基于 Set Transformer 和层次结构的推理框架，用于通过球员轨迹推断足球的轨迹，实现了自然且准确的轨迹预测，并提出了几种实用的应用包括缺失轨迹计算与自动放映。

    Jun, 2023

  • 探究长短时记忆依赖关系以推断羽毛球比赛中的击球影响力

    本文介绍了一种用于分析羽毛球比赛表现的深度学习模型，该模型通过一个新颖的短期提取器和长期编码器，以预测比赛结果为目标，将一场羽毛球比赛的每一个击球过程进行描述，并应用了注意力机制，使羽毛球专家能够解释预测结果，实验结果表明该模型胜过强基线结果。

    Sep, 2021

  • ShuttleNet: 羽毛球击球预测的位置感知式混合模型 —— 结合比赛进度和球员风格

    介绍了一种新的用于击球预测的模型 ——ShuttleNet，该模型结合了比赛进展和运动员风格方面的信息，利用数据融合的方法提高击球预测的准确性，并在羽毛球数据集上取得了比较好的结果。

    Dec, 2021

  • 运用可解释模型预测排球比赛结果的案例研究

    本文探讨了一种两阶段的可解释的人工智能方法，用于预测巴西排球联赛中比赛的结果。该方法使用支持向量机和深度神经网络来获得预测性能，并使用 ProtoDash 和 SHAP 构建数据实例的后处理解释说明模型的预测。结果表明，模型预测的解释有效。

    Jun, 2022

  • 通过体验背景和布朗运动进行羽毛球选手的离线仿真行为

    提出了一种新的用于模拟羽毛球运动员行为的层次化离线模仿学习模型 RallyNet，它能够捕捉决策依赖关系，并通过引入几何布朗运动（GBM）来模拟球员之间的交互，提供了对体育分析的交互模型的理解，验证结果表明 RallyNet 在模仿球员行为方面优于离线模仿学习方法和现有的逐回合方法，规则化代理得分至少比它们高出 16% 以上，并且讨论了 RallyNet 的各种实际应用案例。

    Mar, 2024

  • 利用 Transformer 进行羽毛球击中区域检测中的飞行方向预测

    本研究旨在通过运用现代深度学习技术，自动从比赛视频中系统地检测羽毛球比赛中的击打帧，以提高运动员和教练员的表现评估能力，并进一步利用包含在击打帧中的数据来合成运动员的击球和场上运动，以及进行其他下游应用，如分析训练任务和竞争策略等。

    Jul, 2023

  • 模拟球员战术的强化学习羽毛球环境（学生摘要）

    通过模拟不同视角下的羽毛球回球并设计态势、动作和训练过程，实现了一个模拟器，可用于模拟过去的比赛进行战术研究，也可用于研究人员快速评估其新算法。

    Nov, 2022