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申请/专利权人：福建南亿智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于AI识别的体育运动轨迹数据分析系统，涉及数据分析的技术领域，器械中界分析模块通过分析构建风险系数Fxxs，初步判断球在传送过程中可能存在的网触风险，并通过优化安全范围为后期提供更精确的评估。器械出界分析模块在网触风险分析后，依据训练数据集构建轨迹影响系数Gyxs并结合训练分析模型，准确拟合出训练水平评估指数Sgzs，这帮助进一步评估运动员在训练中的表现，以确保训练效果和安全性。反馈模块通过预设的评估阈值U与训练水平评估指数Sgzs进行比对分析，综合判断训练状态，并根据比对结果提供针对性的反馈，帮助运动员及时了解训练效果，调整训练策略和目标。
主权项：1.一种基于AI识别的体育运动轨迹数据分析系统，其特征在于：包括图像模块、数据采集模块、器械中界分析模块、器械出界分析模块及反馈模块；所述图像模块用于利用图像采集仪器对运动员的乒乓球训练过程进行全程拍摄，以获取视频流，并从视频流中截取连续图像帧，对连续图像帧进行预处理，去除噪声和进行几何校正；所述数据采集模块用于结合AI识别技术，识别连续图像帧中的人物对象及运动轨迹，以记录相关器械运动数据信息和运动员接发球状态数据信息，并生成训练数据集；所述器械中界分析模块用于将运动员在训练的过程中的训练数据集进行特征提取，以分别获取击球角度Jqjd、落点距离Ldjz、飞行高度差值Fxgc及击球的初始速度Jcsz，通过将所述击球角度Jqjd及落点距离Ldjz相关联，构建相应击球状态下的风险系数Fxxs，若风险系数Fxxs未落入安全范围，初步判断球子在传送过程中存在网触风险，并通过连续图像帧，优化安全范围；所述器械出界分析模块用于在分析是否存在网触风险后，依据特征提取后的训练数据集，构建轨迹影响系数Gyxs，结合经过训练后的训练分析模型，拟合获取训练水平评估指数Sgzs；所述反馈模块用于预先设置评估阈值U，通过将所述训练水平评估指数Sgzs与所述评估阈值U进行比对分析，以综合判断出本次乒乓球训练状态。
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