机器学习笔记 - 深度学习在网球运动分析上的应用

已于 2023-10-10 13:07:32 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 体育比赛 网球运行分析 运动轨迹 TrackNet
于 2023-07-13 11:03:42 首次发布
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本文探讨了深度学习在网球运动分析中的应用，包括球场和球的检测。首先介绍了传统视觉方法的局限性，然后详细阐述了使用深度学习方法检测球场的关键点，数据集收集、模型训练、后期处理和评估。此外，还讨论了球的检测和弹跳检测技术，以及可能的算法改进方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、简述

        观看网球比赛时，您可以根据中间或角落的发球次数、球的深度、向左或向右的偏好来自动丰富视图，具体取决于球员所处的位置。此类统计数据可以通过 Hawk-Eye、IBM Slamtracker 等工具提供。

        Hawk-Eye 是一个复杂的系统，由多达 10 个高速摄像头组成，能够高精度跟踪球、获取其真实位置并显示任何弹跳的重建。

        IBM Slamtracker，一个提供实时分数和统计数据（每个点 15 到 25 个参数）的应用程序，以增强球迷的体验。该系统极其精确，但也非常复杂，由 8 到 10 个高速摄像机（高达 1000

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