May, 2024

基于反事实解释的佩戴式传感器生成羽毛球运动引导

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TL;DR本研究提出了一种通过生成个性化运动指南来提高羽毛球球员击球质量的框架，利用多模态可穿戴数据集。这些指南基于反事实算法，旨在减小初学者与专家之间的表现差距。我们的方法通过可视化数据提供关节级别的指导，以帮助球员改善动作，而无需专家知识。通过度量指标对该方法与传统算法进行了评估，包括算术度量和动作特定度量，以评估其有效性、接近性和合理性。我们的评估表明，所提出的框架能够生成保持原始动作精髓的动作，同时提高击球质量，相较于直接复制专家动作，提供更贴近的指导。结果凸显了我们的方法在通过为羽毛球击球的任意输入样本生成反事实运动指导的个性化体育运动指南方面的潜力。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 实时分析广播羽毛球视频

    我们提出了一个用于解析羽毛球比赛直播录像中球员移动的端到端框架，通过使用可视化输入和仅使用视觉线索来计算球员在球场上所走的距离，通过移除重播和冗余部分，我们聚焦于比赛过程，并对每一帧进行球员追踪，最后计算每位球员的移动距离和平均速度，同时为球场上球员的区域绘制热力图，以分析比赛过程。

    Aug, 2023

  • 基于人工智能的乒乓球运动员运动技能识别与评估系统设计

    通过改进可穿戴设备对乒乓球运动的识别和分析，本文实现了对乒乓球运动员运动技能的模式识别和评估，采用特征工程构建运动特征，在维度降低后为不同模型识别鉴定运动技能，结果表明，相较于传统的卷积神经网络，本文提出的基于特征的 BP 神经网络在乒乓球运动员运动技能识别中具有更高的识别准确性和更强的泛化能力。

    Sep, 2023

  • 通过两台摄像机在羽毛球场上追踪运动员

    提出了一种简单的方法来进行羽毛球场上的多目标追踪，利用两台即插即用摄像机，一台位于场地顶部，一台位于场地侧面。利用顶部摄像机追踪选手的轨迹，而侧面摄像机分析选手的像素特征。通过计算相邻帧之间的相关性并利用两台摄像机的信息，可以实现羽毛球选手的多目标追踪，解决了场上选手遮挡和重叠的挑战，提供了选手轨迹跟踪和多角度分析。该系统揭示了羽毛球选手的位置和动作，可作为教练或自我训练工具，帮助羽毛球选手提高比赛策略。

    Aug, 2023

  • 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

  • 基于上下文多特征融合的羽毛球识别与跟踪系统

    本文介绍了一种用于检测和跟踪羽毛球的方法，该方法通过特性判断和结合背景信息解决羽毛球不易检测的挑战，并且能够达到 100% 的准确度和 84.1% 的 F1 平均值。

    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • VideoBadminton：一个用于羽毛球动作识别的视频数据集

    通过对高质量羽毛球镜头的全面评估，本研究旨在推进动作识别领域，尤其是在羽毛球运动中。引入 VideoBadminton 数据集不仅可以用于羽毛球动作识别，还可以提供一个识别细粒度动作的数据集。从这些评估中获得的见解有望催生更多在运动背景下的动作理解研究。

    Mar, 2024