基于编辑码器的乒乓运动状态及轨迹预测研究

内容概要：该硕士论文聚焦于乒乓球的动态检测与轨迹预测。文中通过结合YOLOv5与FrameSORT算法开发出YOLO-FS系统用于准确高效地识别视频中的运动乒乓球。利用该模型解决了乒乓球检测中常见的遮挡与小目标问题，并在此基础上运用双目视觉建立了一个三维轨迹提取平台以构造三维运动数据库；另外，还基于编码—解码架构提出了改善Informer模型用于预测乒乓球的轨迹，此方法提高了实时性和精确性。 适用人群：计算机科学家、研究人员及运动科学家。 使用场景及目标：实现高效的运动目标检测及高精度的轨迹预测，可用于乒乓球训练与赛事分析等方面。 阅读建议：此资料特别适合那些希望理解和实施先进深度学习和视觉感知技术的人士参照学习，尤其是在体育领域的动态监控与数据分析上有具体应用需求的专业人士将从中受益。