人工智能在网球技术动作分析中运用概述

刘梦鑫　袁若薇

摘要：分析网球技术动作对更好的掌握网球运动技术意义重大，网球运动近年来备受人们的喜爱和追捧，但这是一项技术含量较高、运动量较大的项目。进行技术动作分析时，需要介入很多新的技术来完成，其中，人工智能技术就是一个很好的体现。对此，文章介绍了人工智能在网球技术动作分析中的应用，以期为有关研究者提供相应的见解和帮助。

关键词：人工智能；网球；技术动作；分析应用

网球训练和比赛中的动作主要是围绕步态分析和技术动作分析展开，弄清楚了这种技术动作，对于运动员来说能够更好的掌握网球的技术动作要领，进而在实战中会变得更加游刃有余。信息化时代，很多复杂的难题都能够迎刃而解，其中借助人工智能技术就可以网球技术动作进行分析，为攻克众多难题而带来帮助，为网球学习和技术动作的练习提供更多帮助。

1人工智能简述

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能的技术，借助计算机系统模拟人类的思维和决策过程。其中包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，有效处理大量的数据并从中学习和提取有用的信息。人工智能在各个领域都有广泛应用，如智能助手、自动驾驶、医疗诊断等。它的发展对社会和经济产生了深远的影响，但也引发了一些争议，如隐私保护和就业问题，人工智能的发展仍在不断推进，未来将会有更多的创新和应用[1]。

2高校网球教学的目的分析

高校网球教学扮演着重要的角色，其目的是培养学生的体育素养、团队合作精神和个人技能，同时提供一个全面发展的平台。

首先，高校网球教学的目的之一是培养学生的体育素养。通过网球运动，学生能够锻炼身体，提高体能水平，增强身体协调性和灵活性，有助于学生保持健康的生活方式，并培养他们对体育运动的兴趣和热爱[2]。

其次，高校网球教学的目的是培养学生团队合作精神，在网球比赛中，学生应与队友合作，共同制定战术和策略，相互配合以取得胜利。这有助于培养学生的团队意识、沟通能力和合作精神，为他们未来的职业生涯做好准备。

再次，高校网球教学的目的还包括培养学生的个人技能。通过系统的训练和指导，提高学生网球技术水平，包括发球、接球、击球等方面的技能。这有助于学生在比赛中展现自己的实力，并提升他们的自信心和竞争力。总之，高校网球教学的目的是多方面的。它不仅培养学生的体育素养，还培养他们的团队合作精神和个人技能。通过网球教学，学生可以获得全面发展的机会，为他们的未来做好准备。

3人工智能在网球技术动作分析中运用方法

3.1图像识别与分析

图像识别和分析是人工智能技术的一种，通过对图像或视频的处理，提取出关键的动作特征，从而对网球运动员的步态和技术动作进行分析。以下是一种基于图像识别的方法，用于评估运动员的技术工作。

其一，准确收集有关网球运动员动作的图像或视频数据，借助摄像机或者从现有的比赛录像中提取图像帧。接下来，利用图像处理技术对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强和图像分割等步骤，以增强后续的图像识别效果。之后，借助深度学习模型展开图像识别，使用卷积神经网络（CNN）来训练一个分类器，用于识别不同的网球动作，训练数据集应涵盖不同运动员的动作样本，以便模型可以學习到不同运动员的特征。在识别阶段，将预处理后的图像输入到训准备好的模型中，模型将输出对应的动作类别，可通过softmax函数对输出进行归一化，以得到每个动作类别的概率分布。随后，按照识别结果提取关键的动作特征，使用特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或HOG（方向梯度直方图），来提取图像中的关键点或特征描述子。最后，基于提取的动作特征，评估运动员的技术水平，借助机器学习算法，如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest），构建一评估模型，该模型主要根据不同的动作特征，预测运动员的技术水平。总之，通过图像识别与分析技术，能够对网球运动员的步态和技术动作展开分析，此方法协助教练或运动员了解自己的技术水平，并提供针对性的训练建议，同时，也应用于其他运动项目的技术分析和评估[3]。

3.2运动捕捉技术

运动捕捉技术结合人工智能能够对网球运动员的步态进行分析，该技术通过在运动员身上安装传感器，实时捕捉运动员的关节角度、身体姿势等数据，从而对其步态进行分析和评估[4]。首先，运动捕捉技术需要使用传感器来收集运动员的数据，传感器通过安装在运动员的关节处，如膝盖、腰部和手臂等位置，传感器测量关节的角度和身体的姿势，并将这些数据传输到计算机系统中进行处理。其次，人工智能算法应用于运动捕捉技术中，对收集到的数据进行分析，通过训练深度学习模型，将传感器收集到的数据与已知的步态模式进行比较和匹配，这样，系统能够识别出运动员的步态特征，并对其进行分类和评估。在代码实现方面，可以使用Python编程语言和相关的机器学习库来开发运动捕捉系统。

3.3数据挖掘和分析

数据挖掘和分析在人工智能领域扮演着重要的角色，通过对大量的网球比赛数据进行挖掘和分析，能够揭示不同技术动作之间的关联性和规律性，以下是一些常用的方法：①数据收集。收集大量的网球比赛数据，包括运动员的击球数据、得分情况等，这些数据可来自比赛记录、传感器、视频分析等多种来源。②数据清洗。对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失或错误的数据，主要通过使用数据清洗算法和技术完成[5]。③特征提取。从清洗后的数据中提取有用的特征，例如，提取运动员的击球速度、击球角度、击球位置等特征。④数据可视化。将提取的特征以可视化的方式呈现，例如绘制散点图、柱状图等，这有助于直观地理解数据之间的关系和规律。⑤数据挖掘算法，应用数据挖掘算法来发现数据中的模式和规律，例如，使用关联规则挖掘算法来找出不同技术动作之间的关联性。⑥机器学习模型，通过构建机器学习模型预测运动员的表现和提供个性化的技术指导及训练建议，例如，使用决策树、支持向量机等算法建立预测模型。

3.4技术动作模拟与仿真

人工智能通过组建模拟和仿真模型来对网球运动员的步态和技术动作进行模拟和分析，借助模拟不同的击球动作和步态评估运动员对球的控制能力和击球效果，从而为运动员提供技术改进的建议[6]。首先，使用运动捕捉技术来获取网球运动员的动作数据，通过将传感器放置在运动员的身体各个关键部位，实时获取运动员的姿势和动作信息。这些数据可用于构建运动模型，以模拟运动员的步态和技术动作。随后，使用机器学习算法来训练模型，使其能够按照输入的动作数据生成相应的模拟动作，通过训练模型，建立一个能够准确模拟运动员步态和技术动作的模型。然后，基于该模型来进行仿真实验，通过输入不同的击球动作和步态，观察模拟运动员的击球效果和球的控制能力。如此，可以评估不同动作对运动员技术的影响，并为运动员提供技术改进的建议。最后，使用实际的比赛数据来验证模拟和仿真模型的准确性，通过对比模拟结果与实际比赛数据，评估模型的可靠性和准确性，从而进一步改进模型，使其更加贴近实际情况。

3.5虚拟现实技术的应用

首先，运动员需要戴上虚拟现实设备，如头戴式显示器或VR眼镜，以进入虚拟场景中进行击球训练，虚拟场景设定成一个模拟的网球场地，具备真实的环境和视觉效果。其次，通过人工智能技术，系统实时分析运动员的步态和技术动作，为了实现这一点，使用计算机视觉技术来跟踪运动员的身体姿势和运动轨迹。例如，通过深度学习算法来检测和识别运动员的关键身体部位，如手臂、腿部和身体的位置和角度。在分析过程中，人工智能系统借助预先训练好的模型来识别和评估运动员的技术动作。该模型可以基于大量的网球运动员数据进行训练，以学习和理解正确的击球姿势和技巧。通过与这些模型展开比较，系统能够实时检测和纠正运动员的错误动作，并提供相应的反馈和指导。为了实现实时反馈和指导，人工智能系统利用虚拟现实设备向运动员提供视觉和听觉上的提示，例如，系统在虚拟场景中显示运动员的身体姿势和运动轨迹，以帮助他们更好地理解和调整自己的动作。

3.6机器学习和深度学习

机器学习和深度学习是人工智能领域中常用的算法，应用于对网球运动员的步态和技术动作进行学习和分析。通过大量的训练数据，人工智能自动识别和分析运动员的不同动作特征，为运动员提供个性化的技术指导和训练建议。在机器学习中，常用的方法是使用监督学习算法。首先，需要准备一个包含大量网球运动员步态和技术动作的训练数据集，每个数据样本包含运动员的动作特征以及对应的标签，例如正常动作或错误动作。然后，使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest），对训练数据进行学习和训练。通过学习，机器学习模型可以自动识别和分类不同的动作特征。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，能够精准、高效的处理复杂的数据和任务。在深度学习中，使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型来对网球运动员的步态和技术动作进行学习和分析。与机器学习相比，深度学习可以自动提取更高级别的特征表示，从而更准确地识别和分析运动员的动作特征。

4人工智能在网球技术动作分析中应用的意义

4.1提供准确的技术动作分析

首先，人工智能能够准确地识别球员的击球动作，分析球员的姿势、动作流畅度和击球时的身体协调性等因素，从而评估球员的技术水平。例如，检测到球员是否正确地使用身体力量来击球，是否保持正确的击球姿势等。其次，借助人工智能测量球员击球的力量和速度，通过分析球员击球时的动作和球的轨迹，计算出球的速度和击球的力量，这对于球员来说非常重要，因为他们能够了解自己的击球力量是否足够，是否需要加强力量训练等。再者，借助该技术分析球员击球的角度和轨迹，识别球员击球时的击球点和球的落点，从而评估球员的击球角度和准确性，了解自己的击球角度是否正确，是否需要调整击球的角度等。

4.2辅助教练和球员的训练

工智能在辅助教练和球员的训练中具有重要意义，通过分析球员的技术动作数据，人工智能可深入了解球员的表现，并提供个性化的训练建议和指导，这种个性化的训练方案可按照球员的弱点和优势进行定制，帮助球员改善技术并提高比赛水平。首先，人工智能通过对球员的技术动作数据进行分析，准确地识别出球员的弱点和优势，检测出球员在技术动作中存在的问题，如动作不准确、力量不足或反应速度慢等。同时，它也能够发现球员的优势，如灵活性、速度或力量等。通过了解球员的个人特点，人工智能技术为球员制定针对性的训练计划。其次，人工智能按照球员的弱点和优势制定个性化的训练计划。根据球员的技术数据，分析出球员需要改进的方面，并提供相应的训练建议。

4.3促进技术创新和进步

人工智能在网球技术动作分析中的应用能够协助教练和球员发现新的技术趋势和创新。通过对大量的数据进行分析和比较，人工智能会发现一些之前未被发现或被低估的技术动作，从而促进技术的创新和进步。例如，借助人工智能分析球员的击球姿势、力量传递和击球轨迹等关键因素，从而提供个性化的技术改进建议。此外，人工智能通过模拟和预测球员的表现，帮助他们在比赛中做出更明智的决策。这种技术的应用不仅提高了球员的竞争力，还推动了整个网球运动的发展。通过将人工智能与网球技术相结合，能够透彻的理解和利用网球技术，从而推动网球运动向前发展[7]。

5结语

总之，人工智能在网球技术动作分析中的应用为运动员和教练提供了更準确和个性化的训练指导。通过深度学习和计算机视觉技术，人工智能能够自动识别和分析运动员的动作，帮助运动员改善击球姿势、步伐和力量控制。这种技术的潜力巨大，能够提高运动员的技术水平，并为他们提供实时反馈和建议。人工智能在网球技术动作分析中的应用不仅提高了训练效果，还节省了时间和成本，使训练更加高效和智能化。

参考文献：

[1]蒋宇琨;王训诚.人工智能在体育测评中的应用[J].数字技术与应用，2023（02）：79-81.

[2]张大巍.人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用[J].电子技术与软件工程，2018（11）：2.

[3]高明光;付欣欣;徐青玲.人工智能赋能学校体育教学的价值、困境与对策[J].文体用品与科技，2022（16）：133-134.

[4]宋洁.人工智能视频反馈系统在高校网球教学中的应用[J].文体用品与科技，2022，16（16）：218-220.

[5]鲍勤，周静秋，霍倩文.论人工智能在网球技术动作分析中的应用[J].南京体育学院学报，2020，19（11）：47-51.

[6]徐春宁，王艺.人工智能球场对网球运动的促进作用[J].中国冶金教育，2020（1）：114-116.

[7]徐成博，宋怡诺.网球技术的训练与竞赛实践叙事——与中国网球领军人物吴迪训练学对话[J].体育与科学，2023，44（05）：9-14+21.

基金项目：安徽三联学院校级项目“安徽省高校网球发展现状及对策研究（ SKYB2021001）。

作者简介：刘梦鑫（1987—），女，大学本科，中级-讲师; 研究方向为运动训练。 袁若薇（1989—），女，硕士研究生，初级-助教; 研究方向为体育教学。