Browsing by Author "Lin, Sheng-Jie"

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    基於深度學習之羽球動作分析系統
    (2024) 林聖傑; Lin, Sheng-Jie
    近年來由於2020年東京奧運，台灣在羽球項目拿下一面金牌以及一面銀牌的好成績，隨著奪冠之後的聲浪，台灣的羽球人口也持續上升，因此本研究提出一套基於深度學習之羽球動作分析系統，能夠讓使用者輸入一段羽球動作影片，即可分析出動作的正確性，以避免造成傷害。也可以使得使用者剩下昂貴的教練費及場地費。羽球動作分析系統主要可以分成三個部分，分別為資料前處理、羽球動作辨識子系統及3D人體模型建構及分析子系統，羽球為世界上最快的球類運動，在拍攝時容易造成物件模糊的情形，因此本研究透過資料的前處理解決模糊影像，後續使用Frame Flexible Network架構，學習來自不同頻率的特徵圖，接著透過Temporal Shift Module位移部分通道的特徵圖，以達到時序融合。後續使用近年來新穎的3D人體模型技術，透過其中24個人體關鍵點，使用普式分析(Procrustes analysis)輸出容易受傷的關節點。本研究建立一個羽球動作資料集，命名為CVIU badminton datasets，該資料集包含7個常見的羽球動作，分別為反手擊球、正手擊球、右挑球、左挑球、低手發球、高手發球、防守動作，實驗結果顯示在CVIU badminton datasets中的Top-1準確度達到91.87%。類別準確度(Class accuracy)達到85.71%。後續實驗結果顯示本研究所提出改良都有提升效果。