发明

一种基于深度学习的乒乓球检测和信号反馈方法及系统2025

2023-11-05 07:42:57 发布于四川 5
  • 申请专利号:CN202310926688.5
  • 公开(公告)日:2025-11-11
  • 公开(公告)号:CN116983605A
  • 申请人:大连民族大学
摘要:本发明公开了一种基于深度学习的乒乓球检测和信号反馈方法及系统,涉及智能体育技术领域,包括:在多个场景下采集多种数量和质量的乒乓球运动数据,形成训练数据集和测试数据集;构建基于改进的YOLOv8的乒乓球检测模型,并利用所述训练数据集对所述乒乓球检测模型进行训练和调优;所述改进的YOLOv8包括:加入全局注意力机制和可变形卷积;利用训练好的所述乒乓球检测模型对所述测试数据集进行乒乓球检测,并根据检测结果建立反馈信号系统;利用所述反馈信号系统向选手提供相应的反馈信息。本发明采用深度学习算法对乒乓球进行实时检测和跟踪,利用计算机视觉技术判断球的轨迹和落点,然后通过信号反馈信息来提高用户的乒乓球水平。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116983605 A (43)申请公布日 2023.11.03 (21)申请号 202310926688.5 (22)申请日 2023.07.26 (71)申请人 大连民族大学 地址 116000 辽宁省大连市金州新区辽河 西路18号 (72)发明人 宁涛 付猛 王长城 段晓东  (74)专利代理机构 大连东方专利代理有限责任 公司 21212 专利代理师 陈丽 李洪福 (51)Int.Cl. A63B 67/04 (2006.01) A63B 24/00 (2006.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 (54)发明名称 一种基于深度学习的乒乓球检测和信号反 馈方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习的乒乓球 检测和信号反馈方法及系统,涉及智能体育技术 领域,包括 :在多个场景下采集多种数量和质量 的乒乓球运动数据,形成训练数据集和测试数据 集;构建基于改进的YOLOv8的乒乓球检测模型, 并利用所述训练数据集对所述乒乓球检测模型 进行训练和调优 ;所述改进的YOLOv8包括:加入 全局注意力机制和可变形卷积;利用训练好的所 述乒乓球检测模型对所述测试数据集进行乒乓 球检测,并根据检测结果建立反馈信号系统;利 用所述反馈信号系统向选手提供相应的反馈信 A 息。本发明采用深度学习算法对乒乓球进行实时 5 检测和跟踪,利用计算机视觉技术判断球的轨迹 0 6 3 和落点,然后通过信号反馈

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