【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据分析，具体涉及一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法及系统。
技术介绍
1、匹克球是一项室内或室外球拍/球拍运动，两名球员（单打）或四名球员（双打）使用实心球拍在 36 英寸高（0.91 米）的球网上击打一个穿孔的空心聚合物球。球网两侧的对手来回击球，直到一方犯规为止。通过采集匹克球运动数据，用以分析运动员的动作轨迹和姿态，评估技术动作的规范性和效率，为运动员提供科学的训练建议，提升运动表现，是匹克球运动领域的重要发展方向。
2、现有的匹克球运动数据分析技术，存在如下缺陷：
3、1）分析效率和准确性低下：现有技术往往依赖于人工方式对匹克球运动数据进行分析，这种方式不仅效率低下，分析结果受到分析人员的专业程度限制，无法为匹克球运动员提供合理的训练建议，而且现有的自动化分析技术可能还不够成熟，无法准确捕捉匹克球运动中的快速动作和细微姿态变化，从而影响了分析的准确性；
4、2）分析结果价值低下：现有技术采集的匹克球运动数据往往基于单一的数据源，例如匹克球的运动视频数据或图像数据，没有考...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：使用人工智能算法，构建图像分割模型、人体关键点标注模型以及运动数据分析模型，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：所述的图像分割模型基于CNN-FPN-SAM算法构建，且图像分割模型包括基于CNN算法构建的第一图特征提取模块、基于FPN算法构建的特征融合模块以及SAM算法构建的图像分割模块；
4.根据权利要求3所述的一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：使用人工智能算法，构建图像分割模型、人体关键点标注模型以及运动数据分析模型，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：所述的图像分割模型基于cnn-fpn-sam算法构建，且图像分割模型包括基于cnn算法构建的第一图特征提取模块、基于fpn算法构建的特征融合模块以及sam算法构建的图像分割模块；
4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：采集匹克球运动员的实时运动视频数据和实时运动体征数据，并对实时运动视频数据进行帧截取，得到连续帧的实时运动图像数据，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的匹克球运动数据分析方法，其特征在于：根据连续帧的实时运动图像数据，使用图像分割模型，进行图像分割，得到连续帧的实时运动分割图像数据，包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的匹克球运...
【专利技术属性】
技术研发人员：任宇翔，郭哲滔，李明睿，沈寓实，
申请(专利权)人：北京电竞次元网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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