Badminton Coach AI：基於深度學習之羽球賽事資訊分析平台

緒論：科技結合體育是近年來的重要方向，其中透過大數據的蒐集與分析，可以有效瞭解運動員本身或對手的動作、跑位、戰術、以及比賽狀況等重要資訊，有效協助教練或運動員在訓練實務與競賽表現參考。然而，過去主要以人工標記分析方法進行羽球競賽資訊的蒐集，需要投入大量人力和時間成本，而無法有效且快速分析大量競賽影片，使得競賽資訊取得的立即性和精準度受到限制。因此，本研究目的為建構一套完整的大數據羽球分析平台Badminton Coach AI，進行賽局數據蒐集，進一步分析出客觀且具立即性的賽況資訊，供教練與運動員參考。方法：透過深度學習模組TrackNet、YOLOv3、OpenPose、影像處理技術與自行開發之演算法來偵測辨識球體、球員位置與球員骨架姿態等。結果：雛型系統包含四個模組：資料預處理模組、物件偵測與分割模組、數據分析與統計模組與視覺化模組，開發的技術能有效且精準的偵測到羽球飛行軌跡、擊球點、分割回合、得失分原因、主被動擊球與球種分類。結論：本研究已建置出一套具有效能的羽球競賽資訊分析平台Badminton Coach AI。據此研究結果，提出具體建議與研究方向，供實務訓練、競賽之運用與未來研究之參考。