羽球運動訓練之智慧輔助系統--子計畫三：基於AI視覺的姿態分析於羽球運動之訓練輔助

本計畫預計以兩年的時程研究一套適用於羽球步法與擊球動作基礎訓練的輔助系統，主軸演算法是基於深度學習的人體姿態估測及關鍵點定位技術。根據技術前後關聯性與個子計畫之間的配合，本子計畫分為兩階段執行：第一階段先以計畫主軸技術內容及基礎的步法與動作偵測進行研究，包含：(1)建置半場監控的立體視覺系統並完成投影參數校正；(2)人體姿態估測方法的研究：與既有技術不同之處在於針對羽球運動額外加入球拍位置，將其融入於人體關鍵點的集合內，同時賦予該球拍節點一個拍面角度之資訊，如此可延伸至第二年的進階擊球動作之研究；(3)基礎與進階步法辨識分析：以重心描繪球員移動軌跡，視覺化顯示球員在前中後場移動的訓練過程，並在此時進行雙腳偵測與腳尖朝向估測；(4)基礎擊球動作辨識與分析：共計完成7種基礎動作的辨識，並計算球員與教練之間的動作差異性，以利調整至穩定的動作狀態。第二階段為延伸應用研究，包含：(1)完成全場監控系統與視訊同步優化研究；(2)完成進階步法與擊球動作之辨識分析，在此部分將結合其他子計畫之羽球軌跡追蹤與有利區域判定；(3)實場驗證與系統整合：在總計畫協調指導下，完成整體計畫目標—羽球運動訓練智慧輔助系統，讓羽球選手參與系統驗證，進行最後優化調整，以期能達到實用化的目標。