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    人工智能在羽毛球訓(xùn)練中應(yīng)用的可行性及智慧訓(xùn)練平臺框架

    2025-08-18 00:00:00王智新彥秦佳慧
    文體用品與科技 2025年14期
    關(guān)鍵詞:羽毛球個性化運動員

    中圖分類號:G80 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1006-8902-(2025)-14-154-3-ZL

    1、引言

    在新一輪人工智能革命的推動下,我國體育產(chǎn)業(yè)迎來了新發(fā)展和新機遇。人工智能與體育產(chǎn)業(yè)深度融合,能夠提高體育產(chǎn)業(yè)的管理效率、生產(chǎn)效率和創(chuàng)新效率。國家體育總局發(fā)布的《“十四五”體育發(fā)展規(guī)劃》提出,支持大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等新技術(shù)在體育領(lǐng)域的創(chuàng)新運用。據(jù)中國體育用品業(yè)聯(lián)合會報告顯示,2022年全球體育科技投資總額達到73億美元,其中人工智能相關(guān)項目占比達 29% 這些數(shù)據(jù)表明,人工智能在體育領(lǐng)域應(yīng)用的巨大潛力。羽毛球作為一項深受大眾喜愛的運動,在中國有著廣泛的群眾基礎(chǔ)。據(jù)中國國家體育總局統(tǒng)計,截至2024年,我國經(jīng)常參與羽毛球運動的人數(shù)已高達2.5億,成為國內(nèi)參與人數(shù)最多的運動之一。在這一背景下,若將人工智能技術(shù)引入羽毛球訓(xùn)練領(lǐng)域,為羽毛球練習(xí)者提供更科學(xué)、更精準(zhǔn)的訓(xùn)練指導(dǎo)建議,具有重要的現(xiàn)實意義。本文通過探討人工智能技術(shù)特點,以及人工智能在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用現(xiàn)狀,分析其在羽毛球動作分析、個性化訓(xùn)練計劃的制定、戰(zhàn)術(shù)分析及虛擬現(xiàn)實訓(xùn)練等方面的潛在價值。

    2、人工智能與羽毛球訓(xùn)練的理論基礎(chǔ)

    2.1、人工智能技術(shù)概述

    人工智能是一門研究并開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新興技術(shù)科學(xué)。隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的突破,人工智能已經(jīng)在圖像識別、自然語言處理、決策支持等領(lǐng)域取得了顯著進展。在體育領(lǐng)域,人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于動作分析、訓(xùn)練優(yōu)化、戰(zhàn)術(shù)分析和傷病預(yù)防等方面。但在羽毛球訓(xùn)練方面人工智能的研究相對較弱。在其他運動項目中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要包括以下幾個方面:動作識別與分析、個性化訓(xùn)練方案生成、戰(zhàn)術(shù)分析和預(yù)測、虛擬現(xiàn)實訓(xùn)練環(huán)境構(gòu)建等。這些應(yīng)用不僅可以提高訓(xùn)練的精準(zhǔn)度和效率,還可以為教練和運動員提供更全面、客觀的數(shù)據(jù)支持,從而實現(xiàn)訓(xùn)練方法的創(chuàng)新和突破。

    2.2、人工智能在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用現(xiàn)狀

    近年來,越來越多的智能體育裝備應(yīng)運而生,人工智能技術(shù)在體育訓(xùn)練領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛,涉及多個運動項目和訓(xùn)練環(huán)節(jié),主要體現(xiàn)在動作分析、個性化訓(xùn)練及傷病預(yù)防等方面。例如:WilsonXConnected籃球內(nèi)部設(shè)有多個傳感器,用來追蹤投籃射程和進球的數(shù)據(jù);UnderArmour的跑鞋安裝了感應(yīng)芯片,記錄追蹤使用者的跑步速度、節(jié)奏、距離,判斷肌肉疲勞程度,隨時監(jiān)測反饋訓(xùn)練強度,還可實時監(jiān)測運動員大腿肌肉受到的外部和內(nèi)部負荷,及時提示理療師避免運動員肌肉拉傷。結(jié)合ChatGPT的分析Sora能夠創(chuàng)建不同訓(xùn)練模式的視頻,對于“腳背內(nèi)側(cè)踢球”這類足球技能,ChatGPT能夠根據(jù)動作特點提供相應(yīng)的訓(xùn)練模式建議,而Sora則生成符合這些訓(xùn)練模式的具體訓(xùn)練任務(wù)和視頻,使訓(xùn)練更具針對性和有效性。上海體育大學(xué)也將AR技術(shù)運用于運動損傷的學(xué)習(xí),學(xué)生可通過專用增強現(xiàn)實設(shè)備點擊設(shè)備中現(xiàn)實或虛擬的屏幕了解所要學(xué)習(xí)的知識。利用決策樹、樸素貝葉斯等機器學(xué)習(xí)算法可以有效地提取診斷知識評價運動損傷;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法可以超前診斷運動員骨骼肌、評估各項身體機能。這些應(yīng)用案例表明,人工智能技術(shù)在體育訓(xùn)練中具有廣闊的應(yīng)用前景。在羽毛球訓(xùn)練領(lǐng)域,特別是針對羽毛球練習(xí)者的應(yīng)用仍相對有限。因此,探索人工智能技術(shù)在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用,具有重要的研究價值和實踐意義。

    2.3、羽毛球訓(xùn)練的基本原理與方法

    羽毛球訓(xùn)練是一個系統(tǒng)化、科學(xué)化的過程,目的是提高運動員的技術(shù)水平、身體素質(zhì)和心理素質(zhì)等。羽毛球訓(xùn)練主要包括技術(shù)訓(xùn)練、體能訓(xùn)練、戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練和心理能力訓(xùn)練四個方面。技術(shù)訓(xùn)練包括基本握拍、擊球、步法等技術(shù)的練習(xí);體能訓(xùn)練涉及速度、力量、耐力、靈敏、柔韌等身體素質(zhì)的提升;戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練則側(cè)重于單打、雙打戰(zhàn)術(shù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用;心理訓(xùn)練主要培養(yǎng)運動員的心理調(diào)節(jié)能力、抗壓能力和比賽心態(tài)。

    羽毛球練習(xí)者想要提高自身羽毛球技術(shù)水平,訓(xùn)練必不可少,尋找一個“適合”自己的教練更是難上加難。根據(jù)中國羽毛球協(xié)會的數(shù)據(jù),2022年我國注冊羽毛球教練員已超過10萬人,但專業(yè)教練資源仍然難以滿足基數(shù)龐大的羽毛球練習(xí)者的需求。傳統(tǒng)訓(xùn)練在實施過程中往往存在以下問題:(1)“一鍋燴”式教學(xué),教練員難以兼顧每個學(xué)員的特點,實現(xiàn)個性化訓(xùn)練;(2)技術(shù)動作糾正不夠及時精準(zhǔn),過度依賴教練的主觀判斷及教練自身水平;(3)訓(xùn)練效果評估缺乏客觀數(shù)據(jù)支持,主觀評價占比太高;(4)高水平教練資源稀缺,費用昂貴,難以滿足大眾需求。通過結(jié)合傳統(tǒng)訓(xùn)練方法和人工智能技術(shù),可以實現(xiàn)更精準(zhǔn)的動作分析、更個性化的訓(xùn)練計劃制定、更客觀的效果評估,從而提高訓(xùn)練效率和效果。現(xiàn)代科技的發(fā)展,為人工智能在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ),讓其不再遙遙無期,而是現(xiàn)實可行的。

    3、人工智能在大眾羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用及智能平臺框架構(gòu)想

    3.1、人工智能輔助羽毛球動作分析與糾正

    羽毛球是技能主導(dǎo)類的運動項目,技術(shù)的好壞、是否標(biāo)準(zhǔn)對該項運動產(chǎn)生巨大的影響,通過計算機視覺和深度學(xué)習(xí)算法,人工智能系統(tǒng)配合高像素相機可以精確捕捉和分析運動員的動作細節(jié),為其技術(shù)改進提供客觀、全面的數(shù)據(jù)支持,具體而言,人工智能輔助的動作分析系統(tǒng)可以實現(xiàn)以下功能:首先,通過高速攝像頭和3D動作捕捉技術(shù),系統(tǒng)可以精確記錄運動員的每個動作細節(jié),包括關(guān)節(jié)角度、擊球點位置、揮拍軌跡等。其次,人工智能算法可以將這些數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)動作模型進行比對,識別出動作中的不足之處。例如,系統(tǒng)可以分析擊球時手腕的翻轉(zhuǎn)角度是否合理,腳步移動是否到位等。最后,基于分析結(jié)果,系統(tǒng)可以為運動員提供個性化的改進建議,甚至通過可視化技術(shù)直觀展示正確動作和個人動作的差異。對于羽毛球練習(xí)者而言,這項技術(shù)不僅可以彌補專業(yè)教練資源不足的問題,還可以為他們提供專業(yè)水準(zhǔn)的技術(shù)分析和指導(dǎo),從而加速技能提升。

    3.2、基于人工智能的個性化訓(xùn)練計劃制定

    鐘亞平等學(xué)者提出了“數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)訓(xùn)練”模式,認(rèn)為該模式是通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與運動訓(xùn)練實踐的深度融合,使其訓(xùn)練負荷精準(zhǔn)量化、提高訓(xùn)練效率、增強運動員的訓(xùn)練動機及實現(xiàn)精英運動員的精確個性化訓(xùn)練。人工智能技術(shù)在制定個性化羽毛球訓(xùn)練計劃方面具有顯著優(yōu)勢。通過機器學(xué)習(xí)算法,人工智能系統(tǒng)可以綜合分析運動員的身體狀況、技術(shù)水平、訓(xùn)練目標(biāo)等多維度數(shù)據(jù),從而生成最優(yōu)的訓(xùn)練方案。

    人工智能系統(tǒng)制定個性化訓(xùn)練計劃的過程主要包括以下幾個步驟:系統(tǒng)收集運動員的基礎(chǔ)信息,如年齡、身高、體重、運動史等,通過智能穿戴設(shè)備采集實時生理數(shù)據(jù),如心率、血氧、疲勞指數(shù)等。系統(tǒng)分析運動員的技術(shù)水平,包括各項基本技術(shù)的掌握程度、比賽表現(xiàn)等。然后,結(jié)合運動員的訓(xùn)練目標(biāo)和時間安排,人工智能算法會生成一套個性化的訓(xùn)練計劃,包括技術(shù)訓(xùn)練、體能訓(xùn)練和恢復(fù)安排等。人工智能系統(tǒng)不僅能制定初始訓(xùn)練計劃,還能根據(jù)運動員的主觀訓(xùn)練反饋、智能穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)反饋,對訓(xùn)練進展情況進行分析,實時調(diào)整計劃。例如,系統(tǒng)檢測到運動員的某項技術(shù)進步較快,則會相應(yīng)增加訓(xùn)練強度;如果發(fā)現(xiàn)運動員疲勞指數(shù)較高,則會適當(dāng)降低訓(xùn)練強度。這種動態(tài)優(yōu)化的特性使得訓(xùn)練計劃始終保持最佳效果。對于大眾羽毛球練習(xí)者而言,人工智能輔助的個性化訓(xùn)練計劃可以幫助他們在有限時間內(nèi)最大化提升訓(xùn)練效果,同時降低過度訓(xùn)練或訓(xùn)練不足的風(fēng)險。

    3.3、基于人工智能的羽毛球戰(zhàn)術(shù)分析應(yīng)用

    人工智能技術(shù)在羽毛球戰(zhàn)術(shù)分析方面展現(xiàn)出強大的潛力。通過機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析,人工智能系統(tǒng)可以從海量比賽數(shù)據(jù)中提取學(xué)習(xí)不同的戰(zhàn)術(shù)信息,為教練和運動員提供深度洞察。根據(jù)國際羽聯(lián)的統(tǒng)計,一場頂級羽毛球比賽平均包含500一700拍回合,每個回合又涉及多個擊球點和移動軌跡。傳統(tǒng)的人工分析方法難以全面把握這些復(fù)雜的數(shù)據(jù),而人工智能系統(tǒng)則可以輕松處理并發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律。利用YOL0算法分析羽毛球運動員的移動軌跡和移動熱區(qū),了解運動員在場上的移動偏好;研究運動員在接對方回球時的站位偏好,分析他們在接球時是更偏向于前場還是后場。這些數(shù)據(jù)為技戰(zhàn)術(shù)研究和訓(xùn)練策略制定提供了重要的量化支持,也為羽毛球領(lǐng)域的研究提供了更多可能。

    4、人工智能應(yīng)用于大眾羽毛球訓(xùn)練的挑戰(zhàn)與對策

    4.1、技術(shù)挑戰(zhàn)及解決方案

    人工智能在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用雖然前景廣闊,但仍面臨著一些技術(shù)挑戰(zhàn)。羽毛球運動的高速性和復(fù)雜性對人工智能系統(tǒng)的實時性和準(zhǔn)確性提出了較高要求。球速可達到300km/h ,且動作變化快速,這對圖像識別和動作分析技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)。不同場地環(huán)境、光線條件和拍攝角度都可能影響人工智能系統(tǒng)的識別效果。個體差異性大,如身高、體型、技術(shù)風(fēng)格等,使得人工智能系統(tǒng)難以建立統(tǒng)一的評估標(biāo)準(zhǔn)。

    為應(yīng)對這些挑戰(zhàn),我們提出以下解決方案:開發(fā)高幀率、高分辨率的專業(yè)攝像設(shè)備,結(jié)合多角度拍攝,提高動作捕捉的精度。利用深度學(xué)習(xí)算法,提高系統(tǒng)對復(fù)雜動作的識別能力。通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù),包括不同環(huán)境、不同水平運動員的動作視頻,增強人工智能系統(tǒng)的適應(yīng)性。將傳感器技術(shù)與視覺分析相結(jié)合,提供更精確的動作數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)可建立個性化訓(xùn)練模型,依據(jù)運動員的身體特征和技術(shù)特點,制定更符合個體需求的訓(xùn)練建議。

    4.2、降低成本與促進普及的策略

    將人工智能技術(shù)應(yīng)用于羽毛球訓(xùn)練面臨的另一大挑戰(zhàn)是成本問題,這直接影響了其普及程度。高端的AI訓(xùn)練系統(tǒng)通常需要昂貴的硬件設(shè)備、復(fù)雜的軟件系統(tǒng)和專業(yè)的技術(shù)支持,這對于普通羽毛球愛好者和小型俱樂部來說可能難以承受。根據(jù)市場調(diào)研,一套完整的AI羽毛球訓(xùn)練系統(tǒng)的成本可能高達數(shù)十萬元,遠超大多數(shù)消費者的預(yù)算。

    為了降低成本、提高普及率,我們建議采取以下策略:(1)開發(fā)基于智能手機的輕量級AI應(yīng)用。利用手機攝像頭和內(nèi)置傳感器,結(jié)合云端AI算法,可以實現(xiàn)基本的動作分析和訓(xùn)練指導(dǎo)功能,降低硬件成本。(2)采用共享經(jīng)濟模式,在公共體育場所或羽毛球俱樂部設(shè)置AI訓(xùn)練站,用戶可按次付費使用,分?jǐn)傇O(shè)備成本。(3)探索AI訓(xùn)練系統(tǒng)的租賃模式,使中小型俱樂部能夠以可承受的價格享受高端訓(xùn)練設(shè)備的服務(wù)。通過這些措施,可以顯著降低AI訓(xùn)練系統(tǒng)的使用門檻,推動其在大眾羽毛球訓(xùn)練中的廣泛應(yīng)用。

    4.3、數(shù)據(jù)安全與隱私保護

    在人工智能應(yīng)用于羽毛球訓(xùn)練的過程中,數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護是不容忽視的重要問題。人工智能系統(tǒng)需要收集和分析大量用戶數(shù)據(jù),包括個人信息、訓(xùn)練視頻、身體數(shù)據(jù)等,這些信息如果泄露或被濫用,將會嚴(yán)重侵犯用戶隱私。為保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私,我們建議采取以下措施:采用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù),對敏感信息進行加密處理,確保即使數(shù)據(jù)泄露也不會直接暴露用戶隱私。實施嚴(yán)格的訪問控制和權(quán)限管理,確保只有授權(quán)人員能夠訪問用戶數(shù)據(jù)。同時,建立完善的數(shù)據(jù)銷毀機制,對不再需要的數(shù)據(jù)及時進行安全刪除。采用區(qū)塊鏈技術(shù)保護數(shù)據(jù)的完整性和可追溯性,防止數(shù)據(jù)被篡改。定期進行安全審計和漏洞檢測,及時修復(fù)潛在的安全隱患。加強用戶教育,提高其數(shù)據(jù)安全意識,鼓勵使用強密碼和雙因素認(rèn)證等安全措施。通過這些全面的數(shù)據(jù)安全和隱私保護措施,可以有效降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險,增強用戶對AI訓(xùn)練系統(tǒng)的信任度。

    5、結(jié)論

    人工智能在羽毛球技術(shù)分析、個性化訓(xùn)練方案制定、動作糾正和損傷預(yù)防等方面具有巨大潛力,能夠為羽毛球愛好者提供精準(zhǔn)的技術(shù)診斷和個性化訓(xùn)練建議,這不僅能提高訓(xùn)練效率,還能減少因錯誤動作導(dǎo)致的運動損傷風(fēng)險。由于專業(yè)教練資源有限,人工智能可以在很大程度上彌補這一缺陷,為更多練習(xí)者提供專業(yè)水平的指導(dǎo)。還需重視優(yōu)化人機協(xié)作模式的重要性,這種協(xié)作模式不僅能提高訓(xùn)練質(zhì)量,還能促進教練員的專業(yè)發(fā)展,推動整個行業(yè)的技術(shù)進步。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,其在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用前景廣闊,本研究對人工智能在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用可行性及智慧訓(xùn)練平臺的構(gòu)建進行了全面分析。結(jié)果表明,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于羽毛球訓(xùn)練中構(gòu)建智慧訓(xùn)練平臺具有較高的可行性和應(yīng)用價值,有望顯著提升訓(xùn)練效果,推動羽毛球運動的普及和發(fā)展。

    參考文獻:

    [1]廖粵生,王先亮.人工智能助推體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展:時代機遇、現(xiàn)實挑戰(zhàn)與應(yīng)對方略[].中國體育科技,2024,60(7).

    [2]羅予,肖海彬,范永召,等.從ChatGPT到Sora:競技體育教練系統(tǒng)建構(gòu)與發(fā)展的再思考[].成都體育學(xué)院學(xué)報,2024,50(5).

    [3]焦?jié)捎?,徐星爍,唐婉瑩.智能化訓(xùn)練系統(tǒng)在羽毛球運動員技戰(zhàn)術(shù)提升中的應(yīng)用研究[J].文體用品與科技,2024(16).

    [4]鐘亞平,吳彰忠,陳小平.數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)訓(xùn)練:理論內(nèi)涵、實現(xiàn)框架與推進路徑[].體育科學(xué),2021,41(12).

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