人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中運用概述

劉夢鑫　袁若薇

摘要：分析網(wǎng)球技術(shù)動作對更好的掌握網(wǎng)球運動技術(shù)意義重大，網(wǎng)球運動近年來備受人們的喜愛和追捧，但這是一項技術(shù)含量較高、運動量較大的項目。進行技術(shù)動作分析時，需要介入很多新的技術(shù)來完成，其中，人工智能技術(shù)就是一個很好的體現(xiàn)。對此，文章介紹了人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中的應(yīng)用，以期為有關(guān)研究者提供相應(yīng)的見解和幫助。

關(guān)鍵詞：人工智能；網(wǎng)球；技術(shù)動作；分析應(yīng)用

網(wǎng)球訓(xùn)練和比賽中的動作主要是圍繞步態(tài)分析和技術(shù)動作分析展開，弄清楚了這種技術(shù)動作，對于運動員來說能夠更好的掌握網(wǎng)球的技術(shù)動作要領(lǐng)，進而在實戰(zhàn)中會變得更加游刃有余。信息化時代，很多復(fù)雜的難題都能夠迎刃而解，其中借助人工智能技術(shù)就可以網(wǎng)球技術(shù)動作進行分析，為攻克眾多難題而帶來幫助，為網(wǎng)球?qū)W習(xí)和技術(shù)動作的練習(xí)提供更多幫助。

1人工智能簡述

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一種模擬人類智能的技術(shù)，借助計算機系統(tǒng)模擬人類的思維和決策過程。其中包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)，有效處理大量的數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)和提取有用的信息。人工智能在各個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，如智能助手、自動駕駛、醫(yī)療診斷等。它的發(fā)展對社會和經(jīng)濟產(chǎn)生了深遠的影響，但也引發(fā)了一些爭議，如隱私保護和就業(yè)問題，人工智能的發(fā)展仍在不斷推進，未來將會有更多的創(chuàng)新和應(yīng)用[1]。

2高校網(wǎng)球教學(xué)的目的分析

高校網(wǎng)球教學(xué)扮演著重要的角色，其目的是培養(yǎng)學(xué)生的體育素養(yǎng)、團隊合作精神和個人技能，同時提供一個全面發(fā)展的平臺。

首先，高校網(wǎng)球教學(xué)的目的之一是培養(yǎng)學(xué)生的體育素養(yǎng)。通過網(wǎng)球運動，學(xué)生能夠鍛煉身體，提高體能水平，增強身體協(xié)調(diào)性和靈活性，有助于學(xué)生保持健康的生活方式，并培養(yǎng)他們對體育運動的興趣和熱愛[2]。

其次，高校網(wǎng)球教學(xué)的目的是培養(yǎng)學(xué)生團隊合作精神，在網(wǎng)球比賽中，學(xué)生應(yīng)與隊友合作，共同制定戰(zhàn)術(shù)和策略，相互配合以取得勝利。這有助于培養(yǎng)學(xué)生的團隊意識、溝通能力和合作精神，為他們未來的職業(yè)生涯做好準備。

再次，高校網(wǎng)球教學(xué)的目的還包括培養(yǎng)學(xué)生的個人技能。通過系統(tǒng)的訓(xùn)練和指導(dǎo)，提高學(xué)生網(wǎng)球技術(shù)水平，包括發(fā)球、接球、擊球等方面的技能。這有助于學(xué)生在比賽中展現(xiàn)自己的實力，并提升他們的自信心和競爭力?？傊咝＞W(wǎng)球教學(xué)的目的是多方面的。它不僅培養(yǎng)學(xué)生的體育素養(yǎng)，還培養(yǎng)他們的團隊合作精神和個人技能。通過網(wǎng)球教學(xué)，學(xué)生可以獲得全面發(fā)展的機會，為他們的未來做好準備。

3人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中運用方法

3.1圖像識別與分析

圖像識別和分析是人工智能技術(shù)的一種，通過對圖像或視頻的處理，提取出關(guān)鍵的動作特征，從而對網(wǎng)球運動員的步態(tài)和技術(shù)動作進行分析。以下是一種基于圖像識別的方法，用于評估運動員的技術(shù)工作。

其一，準確收集有關(guān)網(wǎng)球運動員動作的圖像或視頻數(shù)據(jù)，借助攝像機或者從現(xiàn)有的比賽錄像中提取圖像幀。接下來，利用圖像處理技術(shù)對圖像進行預(yù)處理，包括圖像去噪、圖像增強和圖像分割等步驟，以增強后續(xù)的圖像識別效果。之后，借助深度學(xué)習(xí)模型展開圖像識別，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來訓(xùn)練一個分類器，用于識別不同的網(wǎng)球動作，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)涵蓋不同運動員的動作樣本，以便模型可以學(xué)習(xí)到不同運動員的特征。在識別階段，將預(yù)處理后的圖像輸入到訓(xùn)準備好的模型中，模型將輸出對應(yīng)的動作類別，可通過softmax函數(shù)對輸出進行歸一化，以得到每個動作類別的概率分布。隨后，按照識別結(jié)果提取關(guān)鍵的動作特征，使用特征提取算法，如SIFT（尺度不變特征變換）或HOG（方向梯度直方圖），來提取圖像中的關(guān)鍵點或特征描述子。最后，基于提取的動作特征，評估運動員的技術(shù)水平，借助機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機（SVM）或隨機森林（Random Forest），構(gòu)建一評估模型，該模型主要根據(jù)不同的動作特征，預(yù)測運動員的技術(shù)水平?？傊?，通過圖像識別與分析技術(shù)，能夠?qū)W(wǎng)球運動員的步態(tài)和技術(shù)動作展開分析，此方法協(xié)助教練或運動員了解自己的技術(shù)水平，并提供針對性的訓(xùn)練建議，同時，也應(yīng)用于其他運動項目的技術(shù)分析和評估[3]。

3.2運動捕捉技術(shù)

運動捕捉技術(shù)結(jié)合人工智能能夠?qū)W(wǎng)球運動員的步態(tài)進行分析，該技術(shù)通過在運動員身上安裝傳感器，實時捕捉運動員的關(guān)節(jié)角度、身體姿勢等數(shù)據(jù)，從而對其步態(tài)進行分析和評估[4]。首先，運動捕捉技術(shù)需要使用傳感器來收集運動員的數(shù)據(jù)，傳感器通過安裝在運動員的關(guān)節(jié)處，如膝蓋、腰部和手臂等位置，傳感器測量關(guān)節(jié)的角度和身體的姿勢，并將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C系統(tǒng)中進行處理。其次，人工智能算法應(yīng)用于運動捕捉技術(shù)中，對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，將傳感器收集到的數(shù)據(jù)與已知的步態(tài)模式進行比較和匹配，這樣，系統(tǒng)能夠識別出運動員的步態(tài)特征，并對其進行分類和評估。在代碼實現(xiàn)方面，可以使用Python編程語言和相關(guān)的機器學(xué)習(xí)庫來開發(fā)運動捕捉系統(tǒng)。

3.3數(shù)據(jù)挖掘和分析

數(shù)據(jù)挖掘和分析在人工智能領(lǐng)域扮演著重要的角色，通過對大量的網(wǎng)球比賽數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，能夠揭示不同技術(shù)動作之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性，以下是一些常用的方法：①數(shù)據(jù)收集。收集大量的網(wǎng)球比賽數(shù)據(jù)，包括運動員的擊球數(shù)據(jù)、得分情況等，這些數(shù)據(jù)可來自比賽記錄、傳感器、視頻分析等多種來源。②數(shù)據(jù)清洗。對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗，去除重復(fù)、缺失或錯誤的數(shù)據(jù)，主要通過使用數(shù)據(jù)清洗算法和技術(shù)完成[5]。③特征提取。從清洗后的數(shù)據(jù)中提取有用的特征，例如，提取運動員的擊球速度、擊球角度、擊球位置等特征。④數(shù)據(jù)可視化。將提取的特征以可視化的方式呈現(xiàn)，例如繪制散點圖、柱狀圖等，這有助于直觀地理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和規(guī)律。⑤數(shù)據(jù)挖掘算法，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，例如，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法來找出不同技術(shù)動作之間的關(guān)聯(lián)性。⑥機器學(xué)習(xí)模型，通過構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測運動員的表現(xiàn)和提供個性化的技術(shù)指導(dǎo)及訓(xùn)練建議，例如，使用決策樹、支持向量機等算法建立預(yù)測模型。

3.4技術(shù)動作模擬與仿真

人工智能通過組建模擬和仿真模型來對網(wǎng)球運動員的步態(tài)和技術(shù)動作進行模擬和分析，借助模擬不同的擊球動作和步態(tài)評估運動員對球的控制能力和擊球效果，從而為運動員提供技術(shù)改進的建議[6]。首先，使用運動捕捉技術(shù)來獲取網(wǎng)球運動員的動作數(shù)據(jù)，通過將傳感器放置在運動員的身體各個關(guān)鍵部位，實時獲取運動員的姿勢和動作信息。這些數(shù)據(jù)可用于構(gòu)建運動模型，以模擬運動員的步態(tài)和技術(shù)動作。隨后，使用機器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練模型，使其能夠按照輸入的動作數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的模擬動作，通過訓(xùn)練模型，建立一個能夠準確模擬運動員步態(tài)和技術(shù)動作的模型。然后，基于該模型來進行仿真實驗，通過輸入不同的擊球動作和步態(tài)，觀察模擬運動員的擊球效果和球的控制能力。如此，可以評估不同動作對運動員技術(shù)的影響，并為運動員提供技術(shù)改進的建議。最后，使用實際的比賽數(shù)據(jù)來驗證模擬和仿真模型的準確性，通過對比模擬結(jié)果與實際比賽數(shù)據(jù)，評估模型的可靠性和準確性，從而進一步改進模型，使其更加貼近實際情況。

3.5虛擬現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用

首先，運動員需要戴上虛擬現(xiàn)實設(shè)備，如頭戴式顯示器或VR眼鏡，以進入虛擬場景中進行擊球訓(xùn)練，虛擬場景設(shè)定成一個模擬的網(wǎng)球場地，具備真實的環(huán)境和視覺效果。其次，通過人工智能技術(shù)，系統(tǒng)實時分析運動員的步態(tài)和技術(shù)動作，為了實現(xiàn)這一點，使用計算機視覺技術(shù)來跟蹤運動員的身體姿勢和運動軌跡。例如，通過深度學(xué)習(xí)算法來檢測和識別運動員的關(guān)鍵身體部位，如手臂、腿部和身體的位置和角度。在分析過程中，人工智能系統(tǒng)借助預(yù)先訓(xùn)練好的模型來識別和評估運動員的技術(shù)動作。該模型可以基于大量的網(wǎng)球運動員數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)和理解正確的擊球姿勢和技巧。通過與這些模型展開比較，系統(tǒng)能夠?qū)崟r檢測和糾正運動員的錯誤動作，并提供相應(yīng)的反饋和指導(dǎo)。為了實現(xiàn)實時反饋和指導(dǎo)，人工智能系統(tǒng)利用虛擬現(xiàn)實設(shè)備向運動員提供視覺和聽覺上的提示，例如，系統(tǒng)在虛擬場景中顯示運動員的身體姿勢和運動軌跡，以幫助他們更好地理解和調(diào)整自己的動作。

3.6機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中常用的算法，應(yīng)用于對網(wǎng)球運動員的步態(tài)和技術(shù)動作進行學(xué)習(xí)和分析。通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，人工智能自動識別和分析運動員的不同動作特征，為運動員提供個性化的技術(shù)指導(dǎo)和訓(xùn)練建議。在機器學(xué)習(xí)中，常用的方法是使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。首先，需要準備一個包含大量網(wǎng)球運動員步態(tài)和技術(shù)動作的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)樣本包含運動員的動作特征以及對應(yīng)的標簽，例如正常動作或錯誤動作。然后，使用機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機（SVM）或隨機森林（Random Forest），對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。通過學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)模型可以自動識別和分類不同的動作特征。深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，能夠精準、高效的處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù)。在深度學(xué)習(xí)中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型來對網(wǎng)球運動員的步態(tài)和技術(shù)動作進行學(xué)習(xí)和分析。與機器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)可以自動提取更高級別的特征表示，從而更準確地識別和分析運動員的動作特征。

4人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中應(yīng)用的意義

4.1提供準確的技術(shù)動作分析

首先，人工智能能夠準確地識別球員的擊球動作，分析球員的姿勢、動作流暢度和擊球時的身體協(xié)調(diào)性等因素，從而評估球員的技術(shù)水平。例如，檢測到球員是否正確地使用身體力量來擊球，是否保持正確的擊球姿勢等。其次，借助人工智能測量球員擊球的力量和速度，通過分析球員擊球時的動作和球的軌跡，計算出球的速度和擊球的力量，這對于球員來說非常重要，因為他們能夠了解自己的擊球力量是否足夠，是否需要加強力量訓(xùn)練等。再者，借助該技術(shù)分析球員擊球的角度和軌跡，識別球員擊球時的擊球點和球的落點，從而評估球員的擊球角度和準確性，了解自己的擊球角度是否正確，是否需要調(diào)整擊球的角度等。

4.2輔助教練和球員的訓(xùn)練

工智能在輔助教練和球員的訓(xùn)練中具有重要意義，通過分析球員的技術(shù)動作數(shù)據(jù)，人工智能可深入了解球員的表現(xiàn)，并提供個性化的訓(xùn)練建議和指導(dǎo)，這種個性化的訓(xùn)練方案可按照球員的弱點和優(yōu)勢進行定制，幫助球員改善技術(shù)并提高比賽水平。首先，人工智能通過對球員的技術(shù)動作數(shù)據(jù)進行分析，準確地識別出球員的弱點和優(yōu)勢，檢測出球員在技術(shù)動作中存在的問題，如動作不準確、力量不足或反應(yīng)速度慢等。同時，它也能夠發(fā)現(xiàn)球員的優(yōu)勢，如靈活性、速度或力量等。通過了解球員的個人特點，人工智能技術(shù)為球員制定針對性的訓(xùn)練計劃。其次，人工智能按照球員的弱點和優(yōu)勢制定個性化的訓(xùn)練計劃。根據(jù)球員的技術(shù)數(shù)據(jù)，分析出球員需要改進的方面，并提供相應(yīng)的訓(xùn)練建議。

4.3促進技術(shù)創(chuàng)新和進步

人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中的應(yīng)用能夠協(xié)助教練和球員發(fā)現(xiàn)新的技術(shù)趨勢和創(chuàng)新。通過對大量的數(shù)據(jù)進行分析和比較，人工智能會發(fā)現(xiàn)一些之前未被發(fā)現(xiàn)或被低估的技術(shù)動作，從而促進技術(shù)的創(chuàng)新和進步。例如，借助人工智能分析球員的擊球姿勢、力量傳遞和擊球軌跡等關(guān)鍵因素，從而提供個性化的技術(shù)改進建議。此外，人工智能通過模擬和預(yù)測球員的表現(xiàn)，幫助他們在比賽中做出更明智的決策。這種技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了球員的競爭力，還推動了整個網(wǎng)球運動的發(fā)展。通過將人工智能與網(wǎng)球技術(shù)相結(jié)合，能夠透徹的理解和利用網(wǎng)球技術(shù)，從而推動網(wǎng)球運動向前發(fā)展[7]。

5結(jié)語

總之，人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中的應(yīng)用為運動員和教練提供了更準確和個性化的訓(xùn)練指導(dǎo)。通過深度學(xué)習(xí)和計算機視覺技術(shù)，人工智能能夠自動識別和分析運動員的動作，幫助運動員改善擊球姿勢、步伐和力量控制。這種技術(shù)的潛力巨大，能夠提高運動員的技術(shù)水平，并為他們提供實時反饋和建議。人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中的應(yīng)用不僅提高了訓(xùn)練效果，還節(jié)省了時間和成本，使訓(xùn)練更加高效和智能化。

參考文獻：

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[3]高明光;付欣欣;徐青玲.人工智能賦能學(xué)校體育教學(xué)的價值、困境與對策[J].文體用品與科技，2022（16）：133-134.

[4]宋潔.人工智能視頻反饋系統(tǒng)在高校網(wǎng)球教學(xué)中的應(yīng)用[J].文體用品與科技，2022，16（16）：218-220.

[5]鮑勤，周靜秋，霍倩文.論人工智能在網(wǎng)球技術(shù)動作分析中的應(yīng)用[J].南京體育學(xué)院學(xué)報，2020，19（11）：47-51.

[6]徐春寧，王藝.人工智能球場對網(wǎng)球運動的促進作用[J].中國冶金教育，2020（1）：114-116.

[7]徐成博，宋怡諾.網(wǎng)球技術(shù)的訓(xùn)練與競賽實踐敘事——與中國網(wǎng)球領(lǐng)軍人物吳迪訓(xùn)練學(xué)對話[J].體育與科學(xué)，2023，44（05）：9-14+21.

基金項目：安徽三聯(lián)學(xué)院校級項目“安徽省高校網(wǎng)球發(fā)展現(xiàn)狀及對策研究（ SKYB2021001）。

作者簡介：劉夢鑫（1987—），女，大學(xué)本科，中級-講師; 研究方向為運動訓(xùn)練。 袁若薇（1989—），女，碩士研究生，初級-助教; 研究方向為體育教學(xué)。