基于视觉的移动端羽毛球网球速度实时估计系统

体育运动中的绩效指标，如击球速度和角度，为运动员的训练发展提供关键反馈。然而，过去用于捕捉这些绩效指标的技术往往昂贵、复杂且难以及早获得业余和休闲玩家的使用。本文针对羽毛球——世界上最流行的运动之一——的这一需求，提出了一种新颖的、具有成本效益且用户友好的 smash 速度测量系统。该系统利用针对羽毛球进行定制训练的 YOLOv5 模型进行检测，结合卡尔曼滤波实现稳健的轨迹跟踪。通过基于视频的运动学速度估计方法结合时空比例缩放，系统可从标准视频录制中自动计算羽毛球的速度。整个过程封装于直观的移动应用程序中， democratizing 高水平性能分析的准入，使各层次运动员都能分析和改进自己的比赛。