AI 羽球分析

AI 羽球分析系統是一款基於電腦視覺與深度學習技術的運動分析系統。系統能即時偵測並追蹤羽球與球員的位置，透過改良的 TrackNet 模型對羽球軌跡進行預測，並結合場地偵測與人物姿態分析模組，分析球員的動作、揮拍類型及羽球速度方向，進而提升運動數據分析的精確度。

動機

隨著人工智慧與電腦視覺技術在體育分析中的應用逐漸普及，傳統的比賽紀錄與技術分析方式難以即時、精確地捕捉比賽中的複雜動作與羽球軌跡。因此，我們希望設計一套基於 AI 技術的羽球分析系統，能自動追蹤羽球運動軌跡，並結合人物姿態辨識技術，為運動員提供即時、精確的比賽技術數據。

負責項目

• 球場場地偵測識別：設計並實作場地偵測與標定模組，準確辨識球場邊界與分區，提供精確的場地座標系統作為後續分析的基礎。
• TrackNet 模型改進：改良羽球追蹤模型，引入速度與方向預測特徵，提升了羽球追蹤的穩定性與準確度。針對多球干擾情況，進行干擾排除策略優化，能在多球場景中有效辨識目標羽球。
• 人物與球場座標矯正變形：設計座標變形矯正演算法，解決不同攝影角度下的透視變形問題，實現人物座標與球場座標的精準對應，提高各種角度下影像資料的定位準確性。

成果

• 球場場地偵測模組的實現：設計了場地邊界偵測與標定演算法，能準確識別並標定球場四個角點及邊界線，為後續的球場座標變形矯正提供了參考點。
• 改良 TrackNet 模型的羽球追蹤：引入多變量特徵（速度、方向）提升追蹤精度，並通過加入多球干擾排除策略，解決了多球場景下的干擾問題。
• 人物與球場座標矯正技術：透過透視變形矯正技術，能在不同視角下準確定位球員位置，並與球場座標系統對接。
• 技術統計與戰術分析：系統能自動識別球員揮拍類型、羽球運動軌跡與速度變化，並生成比賽中各類技術指標與戰術分析報告，能夠有效協助教練與球員進行技術診斷與戰術規劃。

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