面向羽毛球比赛分析的击球帧自动检测
计算机视觉与模式识别
2023-08-03 v2
摘要
处于高水平竞技压力下的体育专业人员可从体育分析中受益，它使教练和运动员能够减少人工投入，并利用自动化工具系统评估其表现。本研究旨在推进羽毛球领域的体育分析，利用现代深度学习技术从比赛视频中系统自动检测击球帧。击球帧中包含的数据随后可用于合成运动员的击球动作与场上移动，以及用于其他下游应用，如分析训练任务与竞赛策略。本研究提出的方法包含若干自动化流程：回合级视频裁剪、运动员与场地关键点检测、羽毛球飞行方向预测以及击球帧检测。研究中，我们在视频裁剪的击球角度识别上达到 99% 准确率，在羽毛球飞行方向预测的运动员关键点序列应用上超过 92% 准确率，并报告了回合级视频裁剪与击球帧检测的评价结果。
引用
@article{arxiv.2307.16000,
title = {Automated Hit-frame Detection for Badminton Match Analysis},
author = {Yu-Hang Chien and Fang Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16000},
year = {2023}
}