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羽球小教練
AI 智慧擊球分析系統
Part 2 : 資料前處理
為了確保羽球姿勢分析的準確性，我們首先對拍攝影片進行篩選與裁切，確認影片畫面、拍攝角度及擊球動作皆符合分析條件，並將連續擊球影片切分為單次完整的擊球片段。接著依照各球種的動作特徵進行人工標註，區分正確與錯誤動作，並將正確動作資料依 8：2 分為訓練集與測試集。訓練資料用於建立姿勢特徵與判斷門檻，測試資料則用於驗證系統判斷結果。
影片確認與擊球片段裁切
首先檢視原始影片，確認畫面完整性、拍攝角度及擊球動作是否清晰，不符合分析需求的影片將予以排除。確認合格後，再依據每次擊球的起始與結束時間，手動裁切為獨立片段，確保每段影片僅包含一次完整擊球動作，以利後續分析。
人工標註
影片裁切完成後，由專題組員依據教練指導、球員標準動作及 VICTOR 勝利體育官方教學資料，針對平球、長遠球、殺球及小球進行人工標註，區分為正確與錯誤動作。正確動作影片用於建立姿勢特徵門檻，錯誤動作影片則納入測試資料，以評估系統的動作判斷能力。若影片因畫面模糊、遮擋或拍攝角度不符而無法判斷，則予以排除。
資料集切分
將人工標註為正確動作的影片依 8：2 比例切分為訓練集與測試集。訓練集用於分析姿勢特徵值分布，計算第一四分位數（Q1）與第三四分位數（Q3），建立各球種的姿勢判斷門檻；其餘 20% 作為正確動作測試集。錯誤動作影片則直接納入測試資料，最後將系統判斷結果與人工標註結果進行比對，以評估系統區分正確與錯誤動作的能力。
各球種之資料集配置包含訓練資料與測試資料，其中訓練資料僅包含正確動作影片，測試資料則同時包含正確與錯誤動作影片。各球種實際使用之資料數量如表一所示。
表一 : 各球種實際使用之資料數量
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