羽球小教練
AI 智慧擊球分析系統
羽球小教練AI智慧擊球分析系統
指導教授：林建華老師、郭珈妤老師
專題成員：潘欣妤、朱辰濰、鄭嘉怡、伍妡妮
摘要
羽球擊球動作包含揮拍、擊球位置、手腕發力及下肢重心等多項姿勢變化，練習時若缺乏教練或他人協助，使用者較難從影片中自行判斷動作是否正確。因此我們結合人體姿態估測技術與羽球動作特徵，建置了「羽球小教練 AI 智慧擊球分析系統」，讓使用者透過擊球影片了解自己的動作表現與需要改善的地方。
系統利用 YOLO Pose 擷取影片中的人體骨架關鍵點，依照平球、長遠球、殺球及小球四種球種的動作特性，計算關節角度、關鍵點位移、相對位置、速度及跨步距離等特徵，並根據各球種建立的姿勢規則進行判斷。使用者選擇球種與持拍手並上傳影片後，系統即可分析多次擊球，提供姿勢評分、規則判斷結果、改善建議及回饋影片。
系統測試以人工標註結果作為比對依據，平球、長遠球、殺球及小球的整體準確率分別為 83%、78%、71% 及 74%。測試結果顯示，姿勢規則能判斷多數測試影片，但仍會受到拍攝角度、動作速度及不同使用者動作差異等因素影響。整體系統已完成從影片上傳、人體姿態擷取、擊球分析到結果回饋的完整流程，可作為使用者自主練習時姿勢調整與動作改善的參考。
研究動機與目的
近年來，羽球運動逐漸普及，許多人透過社團、課程或自主練習學習羽球技巧。然而，初學者在練習過程中往往缺乏專業教練的即時指導，難以判斷自己的動作是否正確，容易因錯誤姿勢而影響擊球品質，甚至增加運動傷害的風險。此外，即使有教練協助，也難以針對每一次擊球提供完整且客觀的分析，因此我們想要解決如何運用科技協助動作分析，提升自主訓練效率的問題。
我們希望結合人體姿態估測與電腦視覺技術，開發一套智慧羽球動作分析系統，讓使用者在沒有教練陪同的情況下，也能了解自己的動作表現。系統以平球、長遠球、殺球及小球四種基本球種為分析對象，透過 YOLOv8 Pose 擷取擊球影片中的人體關鍵點，將動作轉換為可量化的姿勢資訊，再依據不同球種的技術特性，選取關節角度、相對位置、位移及速度等特徵，建立各球種的姿勢分析規則。