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申请/专利权人：深圳市前海动竞体育科技有限公司
摘要：本发明提供一种网球赛事视频的分析系统、设备和方法，该方法包括：摄像头采集网球赛事视频；对视频图像进行预处理；利用深度学习算法实现网球的实时检测和追踪；分析网球状态；运用目标检测技术识别和追踪球员；分析球员姿态，评估技术动作和体能状态；基于网球和球员追踪数据，生成点位图；基于点位图，自动检测和追踪比赛场地边界；综合数据进行统计分析，最终展示于显示器。本发明使用单个普通摄像头替代传统系统中的8到10个高速摄像头，显著降低了硬件成本，简化了安装和维护流程，减少了对专业知识的需求，利用深度学习算法和图像预处理技术，系统能够精准地进行网球、球员的实时追踪和球场边界识别，提供更准确的比赛分析数据。
主权项：1.一种网球赛事视频分析系统，其特征在于，该系统包括：摄像头，用于捕捉网球比赛或训练视频；显示器，用于直观展示处理后的信息和统计数据给用户，包括教练员、运动员或观众；深度学习计算设备，分别与摄像头和显示器连接，用于运行机器学习和深度学习算法进行数据分析处理；所述深度学习计算设备包括：图像采集模块，用于获取摄像头捕捉的视频；图像预处理模块，对视频进行预处理，包括进行去噪、灰度转换、缩放、亮度调整；网球检测和追踪模块，利用算法识别并持续追踪网球的位置和运动轨迹；网球状态检测模块，用于分析网球特定状态，这些状态包括：击球瞬间、弹跳瞬间和飞行中；球员检测和追踪模块，用于识别并追踪场上球员的位置和动作；球员姿态分析模块，用于分析球员的身体姿态，用于评估技术动作或疲劳状态；点位图生成模块，用于在球场平面图上标注球员位置和网球落地点位置，基于球员和网球的追踪数据，生成运动轨迹图；球场检测和追踪模块，用于识别球场上的关键点，并通过这些关键点来来构建球场；数据统计模块，整合数据进行统计分析，包括得分统计、击球成功率、跑动距离；通过深度学习计算设备集成上述模块，实现网球赛事视频的实时分析与性能评估。
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百度查询： 深圳市前海动竞体育科技有限公司 一种网球赛事视频的分析系统、设备和方法
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