BST：用于球拍运动基于骨架动作识别的羽毛球击球类型 Transformer

羽毛球以在所有运动中拥有最快的球速而闻名，给计算机视觉领域带来了重大挑战，包括球员识别、球场线检测、羽毛球轨迹跟踪和球员击球类型分类。在本文中，我们引入了一种新颖的视频剪辑策略，以提取羽毛球转播比赛中每位球员挥拍的视频帧。这些剪辑后的帧随后由三个现有模型处理：一个用于人体姿态估计以获取人体骨架关节，另一个用于羽毛球轨迹跟踪，还有一个用于球场线检测以确定球员在球场上的位置。利用这些数据作为输入，我们提出了羽毛球击球类型 Transformer (BST) 来对单打中的球员击球类型进行分类。据我们所知，实验结果表明，我们的方法在最大公开可用羽毛球视频数据集上超越了先前的 state-of-the-art，这些数据集包括 ShuttleSet、另一个羽毛球数据集 以及一个网球数据集。这些结果表明，有效利用球的轨迹是球拍运动动作识别的一个有前景的方向。