AI coach for badminton

在竞技体育领域中，最佳表现需要对营养和身体状况进行严格管理。具体来说，在羽毛球比赛中，所需的敏捷性和精度使其成为通过视频分析进行运动分析的理想选择。本研究利用先进的神经网络方法来剖析羽毛球比赛视频镜头，旨在提取关于球员动力学和生物力学的详细见解。通过对击球机制的分析，包括手臀协调、腿部定位和击球角度的执行，研究旨在推导出可以建议改进立场、技术和肌肉定位的预测模型。这些建议旨在减少错误技术、减少关节疲劳的风险，并提高整体表现。利用大量在线数据，本研究将球员的身体属性与比赛中的运动相结合，以识别比赛中的肌肉激活模式。目标是提供个性化的训练和营养策略，以符合羽毛球的特定生物力学要求，从而促进有针对性的表现提升。

论文旨在通过视频分析提取运动员动力学和生物力学的详细洞察，以识别运动技术中的错误和风险，并提供个性化的训练和营养策略，以促进针对性的性能提升。

通过先进的神经网络方法，对羽毛球比赛的视频镜头进行解剖，以提取关于运动员动力学和生物力学的详细见解，从而建立预测模型，为运动员提供个性化的训练和营养策略。

论文使用了大量的在线数据，将运动员的身体属性与比赛中的运动相结合，以识别运动时的肌肉激活模式，并提供个性化的训练和营养策略。此外，论文还设计了实验，使用了哪些数据集。

最近的相关研究包括：1.基于运动员动力学和生物力学的数据的个性化训练和营养策略研究；2.使用深度学习算法进行动作识别的研究。