Volleyball

本文介绍了排球运动中的两种基本技术——有球技术和无球技术,并详细解析了传球和垫球的技术要点。传球需准确判断球的落点,采用正确的手型和击球点,并协调用力。垫球用于接发球等多种情况,要求手臂夹紧,小臂打开以增大接触面,同时做好移动准备。

排球技术有两种:一种是有球技术,包括传球、垫球、扣球、发球和拦网;另一种是无球技术,包括准备姿势、移动、起跳及各种掩护动作等。排球技术主要由步法和手法组成,同时与视野活动、躯干活动和意识活动相配合为一体。

下面就简单的说下基本的传球、垫球。。。。

传球是排球的基础,首先是判断球的落点。只有准确的判断出球的落点,才能传出更好更高质量的球。而要能够准确判断出球的落点则需通过多次练习的积累,形成自己的经验。传球的手型一般成“一”字或“八”字型,接触球的面积大,容易控球,增加传球的准确性。其次掌握好击球点也十分重要,击球点在额前上方一米距离处。最后是协调用力,借助伸腿蹬地、伸臂、手指手腕的力量以及球的反弹力,根据球的具体情况,完成传球动作。

垫球是排球比赛中运用较多的一项技术,主要用于接发球、接扣球以及防守和处理各种球。技术要领是手臂夹紧,小臂尽力向外打开以保证与球的接触面积最大,脚后跟稍稍提起,不能战死,随时准备移动,膝盖微微弯曲,不能是直立状态,控制好身体与球的距离,找准击球点和击球部位,在击球的瞬间腿部要有向上提的动作。

最后,希望更多人能尝试排球,喜欢排球~~

排球和篮球目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:排球和篮球目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:471张图片 验证集:138张图片 测试集:42张图片 总计:651张图片 • 训练集:471张图片 • 验证集:138张图片 • 测试集:42张图片 • 总计:651张图片 • 分类类别: Volleyball(排球):球类运动中的排球物体。 Basketball(篮球):球类运动中的篮球物体。 • Volleyball(排球):球类运动中的排球物体。 • Basketball(篮球):球类运动中的篮球物体。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于运动场景,内容清晰。 二、适用场景 • 运动分析系统开发:用于构建AI模型检测排球和篮球在图像或视频中的位置,支持体育比赛实时分析、训练辅助工具开发。 • 体育智能应用研发:集成至移动应用或平台,提供球类检测功能,帮助运动员、教练进行动作优化和战术分析。 • 计算机视觉学术研究:支持目标检测算法的创新与优化,推动运动AI领域的技术突破。 • 智能监控解决方案:应用于体育场馆监控系统,自动识别球的位置以提升事件响应效率。 三、数据集优势 • 精准标注与任务适配:数据采用YOLO格式标注,边界框定位准确,可直接用于主流目标检测框架训练。 • 类别聚焦且实用:专注于排球和篮球两个运动球类,覆盖多样运动场景,提升模型在体育环境中的泛化能力。 • 数据质量可靠:图片来源于实际运动场景,细节丰富,支持模型高效学习球类特征。 • 应用价值突出:为体育科技、智能训练和监控系统提供高质量基础数据,助力AI模型在实时检测任务中的表现。
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