[发明专利]一种基于深度学习的羽毛球运动员轨迹提取方法有效
| 申请号： | 202010607099.7 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111754549B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 罗嘉贝;李响 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/73 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的羽毛球运动员轨迹提取方法，其特点是羽毛球运动员轨迹的提取具体包括：空间数据模型与视频获取、利用faster R‑CNN进行模型训练与球鞋识别、构建像素坐标系和球场平面坐标系的映射模型，计算球鞋在平面坐标系中的坐标、球鞋匹配与双目定位和技术统计等步骤。本发明与现有技术相比具有准确地还原羽毛球运动员在比赛中的运动轨迹，提高了运动员的步法训练，方法简便，省时省力，经济、高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 羽毛球 运动员 轨迹 提取 方法 | ||
【主权项】：
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