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基于神经网络的单视角 2D 视频棒球投球轨迹跟踪与三维重建
本文介绍了一种基于神经网络的方法，用于从 2D 视频片段到 3D 坐标的跟踪和重构棒球投球轨迹。该方法利用 OpenCV 的 CSRT 算法准确跟踪 2D 视频帧中的棒球和固定参考点，然后使用跟踪的像素坐标作为我们的神经网络模型的输入特征，
PDFa month ago
基于运动员追踪和姿态估计的多模态和多视角传感器的体育分析和 VR 观赛系统
本研究首次提出了一种基于虚拟现实和增强现实平台的运动比赛分析和实时可视化系统，通过多视角激光雷达和摄像机采集多模态比赛数据，并利用有限的监督数据进行多参与者跟踪和姿势估计，提取准确的球员位置和运动信息，进一步进行球员三维建模并在虚拟现实和增
PDF2 months ago
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。
PDFa year ago
AAAI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。
PDF2 years ago
团队运动中的光学追踪
本文总结了最近光学跟踪的方法，并提供了传统和深度学习方法的综合分类法。同时，还讨论了跟踪数据的预处理步骤、该领域中最常见的挑战以及跟踪数据在运动队中的应用。最后，通过对成本和限制的比较，突出了可能的未来研究方向。
PDF2 years ago
AAAIShuttleNet: 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。
PDF3 years ago