【技術實現步驟摘要】
所屬的技術人員知道，本專利技術可以實現為系統、方法或計算機程序產品，因此，本專利技術可以具體實現為以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的軟件(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，還可以是硬件和軟件結合的形式，本文一般稱為“電路”、“模塊”或“系統”。此外，在一些實施例中，本專利技術還可以實現為在一個或多個計算機可讀介質中的計算機程序產品的形式，該計算機可讀介質中包含計算機可讀的程序代碼。盡管上面已經示出和描述了本專利技術的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本專利技術的限制，本領域的普通技術人員在本專利技術的范圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
技術介紹
1、羽毛球運動屬于技戰術主導類的隔網對抗性項群，羽毛球球員的技術水平、戰術運用能力，很大程度上決定了球員能否贏得比賽。隨著世界羽毛球運動競技水平的持續進步，對球員在比賽中的技術、戰術運用情況研究越來越受到教練員和球員們的重視。優秀羽毛球球員的比賽技術、戰術運用特征研究，回合中各拍擊球銜接特征的研究在一定程度上豐富了球員訓練方法和手段，但運用計算機技術和軟件系統高效分析羽毛球技術、戰術的實踐還存在大量實際問題，仍有許多不足，還需要完善和補充。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題是針對現有技術的不足，具體提供了一種球員和球的追蹤檢測方法、系統、電子設備和存儲介質，具體如下：
2、1)第一方面，本專利技術提供一種球員和球的追蹤檢測方法，具體技術方案如下：
3、對預
4、對每個目標視頻片段進行分析，得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果和球追蹤檢測結果。
5、本專利技術提供的一種球員和球的追蹤檢測方法的有益效果如下：
6、能夠對預設球類運動視頻進行自動化分析，減少對人工操作的依賴，從而提高得到的球員追蹤檢測結果和球追蹤檢測結果的客觀性和準確性，以便于教練員和球員通過分析球員追蹤檢測結果和球追蹤檢測結果，優化訓練策略和比賽策略。
7、在上述方案的基礎上，本專利技術的一種球員和球的追蹤檢測方法還可以做如下改進。
8、進一步，還包括：
9、對所有的球員追蹤檢測結果和所有的球追蹤檢測結果進行統計分析，得到每個目標視頻片段對應的擊球落點分布、球員擊球技術動作和回球線路，并發送至預設智能終端。
10、采用上述進一步技術方案的有益效果是：通過對所有的球員追蹤檢測結果和所有的球追蹤檢測結果進行統計分析，能夠得到更多的數據，即每個目標視頻片段對應的擊球落點分布、球員擊球技術動作和回球線路，以便于教練員和球員等人員通過預設智能終端查看并分析，為優化訓練策略和比賽策略提供更多的數據支持。
11、進一步，還包括：
12、建立每個目標視頻片段與對應的擊球落點分布、球員擊球技術動作和回球線路之間的索引關系；
13、當用戶通過預設智能終端查看任一擊球落點分布、任一球員擊球技術動作或任一回球線路時，通過索引關系調用該擊球落點分布對應的目標視頻片段、該球員擊球技術動作對應的目標視頻片段或該回球線路對應的目標視頻片段。
14、采用上述進一步技術方案的有益效果是：更便于教練員和球員等人員通過索引關系，進行相關目標視頻片段的查看，靈活度高，且實用性強。
15、進一步，對每個目標視頻片段進行分析，包括：基于人工智能，對每個目標視頻片段進行分析。
16、采用上述進一步技術方案的有益效果是：利用人工智能，能夠準確進行球員追蹤檢測和球追蹤檢測，且效率高。
17、進一步，得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果的過程，包括：
18、利用訓練好的人檢測模型，對每個目標視頻片段進行人追蹤檢測，得到每個目標視頻片段對應的人追蹤檢測結果；
19、根據球場的場地范圍，對人追蹤檢測結果進行過濾，得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果。
20、采用上述進一步技術方案的有益效果是：過濾掉非球員的球員追蹤檢測結果，能夠準確得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果。
21、進一步，得到每個目標視頻片段對應的球追蹤檢測結果的過程，包括：
22、利用訓練好的球檢測追蹤模型，對每個目標視頻片段進行球檢測追蹤，得到每個目標視頻片段對應的球追蹤檢測結果。
23、進一步，預設球類運動視頻為：羽毛球的比賽視頻、羽毛球的訓練視頻、乒乓球的比賽視頻、乒乓球的訓練視頻、網球的比賽視頻或網球的訓練視頻。
24、采用上述進一步技術方案的有益效果是：本專利技術適用于多種球類的運動視頻，適用性強。
25、2)第二方面，本專利技術還提供一種球員和球的追蹤檢測系統，具體技術方案如下：
26、包括視頻預處理模塊和視頻分析模塊；
27、視頻預處理模塊用于：對預設球類運動視頻進行預處理，得到多個目標視頻片段；
28、視頻分析模塊用于：對每個目標視頻片段進行分析，得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果和球追蹤檢測結果。
29、在上述方案的基礎上，本專利技術的一種球員和球的追蹤檢測系統還可以做如下改進。
30、進一步，還包括數據分析模塊，數據分析模塊用于：對所有的球員追蹤檢測結果和所有的球追蹤檢測結果進行統計分析，得到每個目標視頻片段對應的擊球落點分布、球員擊球技術動作和回球線路，并發送至預設智能終端。
31、進一步，還包括索引模塊，索引模塊用于：
32、建立每個目標視頻片段與對應的擊球落點分布、球員擊球技術動作和回球線路之間的索引關系；
33、當用戶通過預設智能終端查看任一擊球落點分布、任一球員擊球技術動作或任一回球線路時，通過索引關系調用該擊球落點分布對應的目標視頻片段、該球員擊球技術動作對應的目標視頻片段或該回球線路對應的目標視頻片段。
34、進一步，視頻分析模塊用于：基于人工智能，對每個目標視頻片段進行分析。
35、進一步，視頻分析模塊還具體用于：
36、利用訓練好的人檢測模型，對每個目標視頻片段進行人追蹤檢測，得到每個目標視頻片段對應的人追蹤檢測結果；
37、根據球場的場地范圍，對人追蹤檢測結果進行過濾，得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果。
38、進一步，視頻分析模塊還具體用于：
39、利用訓練好的球檢測追蹤模型，對每個目標視頻片段進行球檢測追蹤，得到每個目標視頻片段對應的球追蹤檢測結果。
40、進一步，預設球類運動視頻為：羽毛球的比賽視頻、羽毛球的訓練視頻、乒乓球的比賽視頻、乒乓球的訓練視頻、網球的比賽視頻或網球的訓練視頻。
41、3)第三方面，本專利技術還提供一種電子設備，電子設備包括處理器，處理器與存儲器耦合，存儲器中存儲有至少一條計算機程序，至少一條計算機程序由處理器加載并執行，以使電子設備實現上述任一項球員和球的追蹤檢測本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，還包括：
3.根據權利要求2所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，還包括：
4.根據權利要求1至3任一項所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，對每個目標視頻片段進行分析，包括：基于人工智能，對每個目標視頻片段進行分析。
5.根據權利要求4所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果的過程，包括：
6.根據權利要求4所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，得到每個目標視頻片段對應的球追蹤檢測結果的過程，包括：
7.根據權利要求1至3任一項所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，所述預設球類運動視頻為：羽毛球的比賽視頻、羽毛球的訓練視頻、乒乓球的比賽視頻、乒乓球的訓練視頻、網球的比賽視頻或網球的訓練視頻。
8.一種球員和球的追蹤檢測系統，其特征在于，包括視頻預處理模塊和視頻分析模塊；
9.一種電子設備，其
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7任一項所述的一種球員和球的追蹤檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，還包括：
3.根據權利要求2所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，還包括：
4.根據權利要求1至3任一項所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，對每個目標視頻片段進行分析，包括：基于人工智能，對每個目標視頻片段進行分析。
5.根據權利要求4所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，得到每個目標視頻片段對應的球員追蹤檢測結果的過程，包括：
6.根據權利要求4所述的一種球員和球的追蹤檢測方法，其特征在于，得到每個目標視頻片段對應的球追蹤檢測結果的過程，包括：
7.根...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。