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申请/专利权人：恒鸿达(福建)体育科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于视觉技术判断羽毛球击球训练的方法及装置，涉及羽毛球训练技术领域。所述方法包括区域标定过程、击球前判断过程、静态球干扰过滤过程、正反手击球判断过程以及球落地有效判断过程。本发明提供的一种基于视觉技术判断羽毛球击球训练的方法及装置，采用深度卷积神经网络模型识别出人、球、拍以及人体关键点位置，并基于计算机视觉技术，包括矩形框IOU算法、二维平面的向量叉积、羽毛球落地帧判断以及地面静态干扰球过滤等，实现羽毛球击球训练过程的智能判断，使羽毛球击球训练考核更加高效、智能、客观。
主权项：1.一种基于视觉技术判断羽毛球击球训练的方法，其特征在于，包括：区域标定过程：通过第一摄像头实时获取第一半场的第一图像，标定击球前准备区域；通过第二摄像头实时获取第二半场的第二图像，标定击球得分有效区域；击球前判断过程：通过深度卷积神经网络模型检测脚部矩形框box，将box与击球前准备区域做IOU计算，大于第一阈值则判断在准备区域内；静态球干扰过滤过程：初始化一列表，用于保存最近N帧检测到的羽毛球检测框坐标信息，后续每一帧检测到的羽毛球检测框，都与列表中每一帧的每个羽毛球检测框的坐标信息进行比较，根据比较结果判断为静态球还是运动中的球；判断完毕后将当前帧羽毛球检测框坐标信息保存到列表，同时删除列表中的第一帧数据；正反手击球判断过程：通过深度卷积神经网络模型检测球拍的面积A与球的面积B，并计算A和B的面积交集I，判断IB是否大于第二阈值，如果是则为击球；通过深度卷积神经网络模型检测大拇指、小拇指、手腕和手肘；如果大拇指的点在手腕上方且在小拇指的指定侧则判断为正手击球；手腕与手肘距离大于第三阈值则判断为反手击球；球落地有效判断过程：当检测到运动中的球至少连续两帧的纵坐标不变或者变化小于指定值，则判断球已经着地，将着地后的球坐标记为P点，然后利用二维平面的向量叉积判断P点是否在击球得分有效区域内，是则认定球落地有效。
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权利要求：
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