基于Python+YOLO姿态估计模型+Deepseek开发的一套能够贴合真实训练场景、提供量化评估与个性化语言指导的智能羽球教练系统(源码+模型)

上传者: m0_37302966 | 上传时间: 2026-01-14 11:13:51 | 文件大小: 5.96MB | 文件类型: ZIP
基于Python+YOLO姿态估计模型+Deepseek开发的一套能够贴合真实训练场景、提供量化评估与个性化语言指导的“智能羽球教练”系统(源码+模型) 系统攻克“多动作连续分析”这一技术难点,融合YOLOv8姿态估计、多动作分段识别算法与生成式AI,开发一套能够贴合真实训练场景、提供量化评估与个性化语言指导的“智能羽球教练”系统,探索人工智能技术在体育科学领域深度应用的新范式。 实现功能: 从羽毛球训练视频中提取运动员人体关键点(姿态识别 / Pose Estimation)。 计算关键技术指标(如:击球时刻身体姿态、步伐移动距离、手臂/膝盖角度等)。 将这些量化指标组织成结构化描述,发送给 DeepSeek 大模型 API,生成中文自然语言评价与改进建议。 在视频或单帧图像上可视化(骨架、关键角度、评分)。

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