劉夢鑫　袁若薇

摘要：分析網球技術動作對更好的掌握網球運動技術意義重大，網球運動近年來備受人們的喜愛和追捧，但這是一項技術含量較高、運動量較大的項目。進行技術動作分析時，需要介入很多新的技術來完成，其中，人工智能技術就是一個很好的體現(xiàn)。對此，文章介紹了人工智能在網球技術動作分析中的應用，以期為有關研究者提供相應的見解和幫助。

關鍵詞：人工智能；網球；技術動作；分析應用

網球訓練和比賽中的動作主要是圍繞步態(tài)分析和技術動作分析展開，弄清楚了這種技術動作，對于運動員來說能夠更好的掌握網球的技術動作要領，進而在實戰(zhàn)中會變得更加游刃有余。信息化時代，很多復雜的難題都能夠迎刃而解，其中借助人工智能技術就可以網球技術動作進行分析，為攻克眾多難題而帶來幫助，為網球學習和技術動作的練習提供更多幫助。

1人工智能簡述

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一種模擬人類智能的技術，借助計算機系統(tǒng)模擬人類的思維和決策過程。其中包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等技術，有效處理大量的數(shù)據并從中學習和提取有用的信息。人工智能在各個領域都有廣泛應用，如智能助手、自動駕駛、醫(yī)療診斷等。它的發(fā)展對社會和經濟產生了深遠的影響，但也引發(fā)了一些爭議，如隱私保護和就業(yè)問題，人工智能的發(fā)展仍在不斷推進，未來將會有更多的創(chuàng)新和應用[1]。

2高校網球教學的目的分析

高校網球教學扮演著重要的角色，其目的是培養(yǎng)學生的體育素養(yǎng)、團隊合作精神和個人技能，同時提供一個全面發(fā)展的平臺。

首先，高校網球教學的目的之一是培養(yǎng)學生的體育素養(yǎng)。通過網球運動，學生能夠鍛煉身體，提高體能水平，增強身體協(xié)調性和靈活性，有助于學生保持健康的生活方式，并培養(yǎng)他們對體育運動的興趣和熱愛[2]。

其次，高校網球教學的目的是培養(yǎng)學生團隊合作精神，在網球比賽中，學生應與隊友合作，共同制定戰(zhàn)術和策略，相互配合以取得勝利。這有助于培養(yǎng)學生的團隊意識、溝通能力和合作精神，為他們未來的職業(yè)生涯做好準備。

再次，高校網球教學的目的還包括培養(yǎng)學生的個人技能。通過系統(tǒng)的訓練和指導，提高學生網球技術水平，包括發(fā)球、接球、擊球等方面的技能。這有助于學生在比賽中展現(xiàn)自己的實力，并提升他們的自信心和競爭力。總之，高校網球教學的目的是多方面的。它不僅培養(yǎng)學生的體育素養(yǎng)，還培養(yǎng)他們的團隊合作精神和個人技能。通過網球教學，學生可以獲得全面發(fā)展的機會，為他們的未來做好準備。

3人工智能在網球技術動作分析中運用方法

3.1圖像識別與分析

圖像識別和分析是人工智能技術的一種，通過對圖像或視頻的處理，提取出關鍵的動作特征，從而對網球運動員的步態(tài)和技術動作進行分析。以下是一種基于圖像識別的方法，用于評估運動員的技術工作。

其一，準確收集有關網球運動員動作的圖像或視頻數(shù)據，借助攝像機或者從現(xiàn)有的比賽錄像中提取圖像幀。接下來，利用圖像處理技術對圖像進行預處理，包括圖像去噪、圖像增強和圖像分割等步驟，以增強后續(xù)的圖像識別效果。之后，借助深度學習模型展開圖像識別，使用卷積神經網絡（CNN）來訓練一個分類器，用于識別不同的網球動作，訓練數(shù)據集應涵蓋不同運動員的動作樣本，以便模型可以學習到不同運動員的特征。在識別階段，將預處理后的圖像輸入到訓準備好的模型中，模型將輸出對應的動作類別，可通過softmax函數(shù)對輸出進行歸一化，以得到每個動作類別的概率分布。隨后，按照識別結果提取關鍵的動作特征，使用特征提取算法，如SIFT（尺度不變特征變換）或HOG（方向梯度直方圖），來提取圖像中的關鍵點或特征描述子。最后，基于提取的動作特征，評估運動員的技術水平，借助機器學習算法，如支持向量機（SVM）或隨機森林（Random Forest），構建一評估模型，該模型主要根據不同的動作特征，預測運動員的技術水平?？傊?，通過圖像識別與分析技術，能夠對網球運動員的步態(tài)和技術動作展開分析，此方法協(xié)助教練或運動員了解自己的技術水平，并提供針對性的訓練建議，同時，也應用于其他運動項目的技術分析和評估[3]。

3.2運動捕捉技術

運動捕捉技術結合人工智能能夠對網球運動員的步態(tài)進行分析，該技術通過在運動員身上安裝傳感器，實時捕捉運動員的關節(jié)角度、身體姿勢等數(shù)據，從而對其步態(tài)進行分析和評估[4]。首先，運動捕捉技術需要使用傳感器來收集運動員的數(shù)據，傳感器通過安裝在運動員的關節(jié)處，如膝蓋、腰部和手臂等位置，傳感器測量關節(jié)的角度和身體的姿勢，并將這些數(shù)據傳輸?shù)接嬎銠C系統(tǒng)中進行處理。其次，人工智能算法應用于運動捕捉技術中，對收集到的數(shù)據進行分析，通過訓練深度學習模型，將傳感器收集到的數(shù)據與已知的步態(tài)模式進行比較和匹配，這樣，系統(tǒng)能夠識別出運動員的步態(tài)特征，并對其進行分類和評估。在代碼實現(xiàn)方面，可以使用Python編程語言和相關的機器學習庫來開發(fā)運動捕捉系統(tǒng)。

3.3數(shù)據挖掘和分析

數(shù)據挖掘和分析在人工智能領域扮演著重要的角色，通過對大量的網球比賽數(shù)據進行挖掘和分析，能夠揭示不同技術動作之間的關聯(lián)性和規(guī)律性，以下是一些常用的方法：①數(shù)據收集。收集大量的網球比賽數(shù)據，包括運動員的擊球數(shù)據、得分情況等，這些數(shù)據可來自比賽記錄、傳感器、視頻分析等多種來源。②數(shù)據清洗。對收集到的數(shù)據進行清洗，去除重復、缺失或錯誤的數(shù)據，主要通過使用數(shù)據清洗算法和技術完成[5]。③特征提取。從清洗后的數(shù)據中提取有用的特征，例如，提取運動員的擊球速度、擊球角度、擊球位置等特征。④數(shù)據可視化。將提取的特征以可視化的方式呈現(xiàn)，例如繪制散點圖、柱狀圖等，這有助于直觀地理解數(shù)據之間的關系和規(guī)律。⑤數(shù)據挖掘算法，應用數(shù)據挖掘算法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的模式和規(guī)律，例如，使用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法來找出不同技術動作之間的關聯(lián)性。⑥機器學習模型，通過構建機器學習模型預測運動員的表現(xiàn)和提供個性化的技術指導及訓練建議，例如，使用決策樹、支持向量機等算法建立預測模型。

3.4技術動作模擬與仿真

人工智能通過組建模擬和仿真模型來對網球運動員的步態(tài)和技術動作進行模擬和分析，借助模擬不同的擊球動作和步態(tài)評估運動員對球的控制能力和擊球效果，從而為運動員提供技術改進的建議[6]。首先，使用運動捕捉技術來獲取網球運動員的動作數(shù)據，通過將傳感器放置在運動員的身體各個關鍵部位，實時獲取運動員的姿勢和動作信息。這些數(shù)據可用于構建運動模型，以模擬運動員的步態(tài)和技術動作。隨后，使用機器學習算法來訓練模型，使其能夠按照輸入的動作數(shù)據生成相應的模擬動作，通過訓練模型，建立一個能夠準確模擬運動員步態(tài)和技術動作的模型。然后，基于該模型來進行仿真實驗，通過輸入不同的擊球動作和步態(tài)，觀察模擬運動員的擊球效果和球的控制能力。如此，可以評估不同動作對運動員技術的影響，并為運動員提供技術改進的建議。最后，使用實際的比賽數(shù)據來驗證模擬和仿真模型的準確性，通過對比模擬結果與實際比賽數(shù)據，評估模型的可靠性和準確性，從而進一步改進模型，使其更加貼近實際情況。

3.5虛擬現(xiàn)實技術的應用

首先，運動員需要戴上虛擬現(xiàn)實設備，如頭戴式顯示器或VR眼鏡，以進入虛擬場景中進行擊球訓練，虛擬場景設定成一個模擬的網球場地，具備真實的環(huán)境和視覺效果。其次，通過人工智能技術，系統(tǒng)實時分析運動員的步態(tài)和技術動作，為了實現(xiàn)這一點，使用計算機視覺技術來跟蹤運動員的身體姿勢和運動軌跡。例如，通過深度學習算法來檢測和識別運動員的關鍵身體部位，如手臂、腿部和身體的位置和角度。在分析過程中，人工智能系統(tǒng)借助預先訓練好的模型來識別和評估運動員的技術動作。該模型可以基于大量的網球運動員數(shù)據進行訓練，以學習和理解正確的擊球姿勢和技巧。通過與這些模型展開比較，系統(tǒng)能夠實時檢測和糾正運動員的錯誤動作，并提供相應的反饋和指導。為了實現(xiàn)實時反饋和指導，人工智能系統(tǒng)利用虛擬現(xiàn)實設備向運動員提供視覺和聽覺上的提示，例如，系統(tǒng)在虛擬場景中顯示運動員的身體姿勢和運動軌跡，以幫助他們更好地理解和調整自己的動作。

3.6機器學習和深度學習

機器學習和深度學習是人工智能領域中常用的算法，應用于對網球運動員的步態(tài)和技術動作進行學習和分析。通過大量的訓練數(shù)據，人工智能自動識別和分析運動員的不同動作特征，為運動員提供個性化的技術指導和訓練建議。在機器學習中，常用的方法是使用監(jiān)督學習算法。首先，需要準備一個包含大量網球運動員步態(tài)和技術動作的訓練數(shù)據集，每個數(shù)據樣本包含運動員的動作特征以及對應的標簽，例如正常動作或錯誤動作。然后，使用機器學習算法，如支持向量機（SVM）或隨機森林（Random Forest），對訓練數(shù)據進行學習和訓練。通過學習，機器學習模型可以自動識別和分類不同的動作特征。深度學習是一種基于神經網絡的機器學習方法，能夠精準、高效的處理復雜的數(shù)據和任務。在深度學習中，使用卷積神經網絡（CNN）或循環(huán)神經網絡（RNN）等深度學習模型來對網球運動員的步態(tài)和技術動作進行學習和分析。與機器學習相比，深度學習可以自動提取更高級別的特征表示，從而更準確地識別和分析運動員的動作特征。

4人工智能在網球技術動作分析中應用的意義

4.1提供準確的技術動作分析

首先，人工智能能夠準確地識別球員的擊球動作，分析球員的姿勢、動作流暢度和擊球時的身體協(xié)調性等因素，從而評估球員的技術水平。例如，檢測到球員是否正確地使用身體力量來擊球，是否保持正確的擊球姿勢等。其次，借助人工智能測量球員擊球的力量和速度，通過分析球員擊球時的動作和球的軌跡，計算出球的速度和擊球的力量，這對于球員來說非常重要，因為他們能夠了解自己的擊球力量是否足夠，是否需要加強力量訓練等。再者，借助該技術分析球員擊球的角度和軌跡，識別球員擊球時的擊球點和球的落點，從而評估球員的擊球角度和準確性，了解自己的擊球角度是否正確，是否需要調整擊球的角度等。

4.2輔助教練和球員的訓練

工智能在輔助教練和球員的訓練中具有重要意義，通過分析球員的技術動作數(shù)據，人工智能可深入了解球員的表現(xiàn)，并提供個性化的訓練建議和指導，這種個性化的訓練方案可按照球員的弱點和優(yōu)勢進行定制，幫助球員改善技術并提高比賽水平。首先，人工智能通過對球員的技術動作數(shù)據進行分析，準確地識別出球員的弱點和優(yōu)勢，檢測出球員在技術動作中存在的問題，如動作不準確、力量不足或反應速度慢等。同時，它也能夠發(fā)現(xiàn)球員的優(yōu)勢，如靈活性、速度或力量等。通過了解球員的個人特點，人工智能技術為球員制定針對性的訓練計劃。其次，人工智能按照球員的弱點和優(yōu)勢制定個性化的訓練計劃。根據球員的技術數(shù)據，分析出球員需要改進的方面，并提供相應的訓練建議。

4.3促進技術創(chuàng)新和進步

人工智能在網球技術動作分析中的應用能夠協(xié)助教練和球員發(fā)現(xiàn)新的技術趨勢和創(chuàng)新。通過對大量的數(shù)據進行分析和比較，人工智能會發(fā)現(xiàn)一些之前未被發(fā)現(xiàn)或被低估的技術動作，從而促進技術的創(chuàng)新和進步。例如，借助人工智能分析球員的擊球姿勢、力量傳遞和擊球軌跡等關鍵因素，從而提供個性化的技術改進建議。此外，人工智能通過模擬和預測球員的表現(xiàn)，幫助他們在比賽中做出更明智的決策。這種技術的應用不僅提高了球員的競爭力，還推動了整個網球運動的發(fā)展。通過將人工智能與網球技術相結合，能夠透徹的理解和利用網球技術，從而推動網球運動向前發(fā)展[7]。

5結語

總之，人工智能在網球技術動作分析中的應用為運動員和教練提供了更準確和個性化的訓練指導。通過深度學習和計算機視覺技術，人工智能能夠自動識別和分析運動員的動作，幫助運動員改善擊球姿勢、步伐和力量控制。這種技術的潛力巨大，能夠提高運動員的技術水平，并為他們提供實時反饋和建議。人工智能在網球技術動作分析中的應用不僅提高了訓練效果，還節(jié)省了時間和成本，使訓練更加高效和智能化。

參考文獻：

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[3]高明光;付欣欣;徐青玲.人工智能賦能學校體育教學的價值、困境與對策[J].文體用品與科技，2022（16）：133-134.

[4]宋潔.人工智能視頻反饋系統(tǒng)在高校網球教學中的應用[J].文體用品與科技，2022，16（16）：218-220.

[5]鮑勤，周靜秋，霍倩文.論人工智能在網球技術動作分析中的應用[J].南京體育學院學報，2020，19（11）：47-51.

[6]徐春寧，王藝.人工智能球場對網球運動的促進作用[J].中國冶金教育，2020（1）：114-116.

[7]徐成博，宋怡諾.網球技術的訓練與競賽實踐敘事——與中國網球領軍人物吳迪訓練學對話[J].體育與科學，2023，44（05）：9-14+21.

基金項目：安徽三聯(lián)學院校級項目“安徽省高校網球發(fā)展現(xiàn)狀及對策研究（ SKYB2021001）。

作者簡介：劉夢鑫（1987—），女，大學本科，中級-講師; 研究方向為運動訓練。 袁若薇（1989—），女，碩士研究生，初級-助教; 研究方向為體育教學。