論文の概要: AI coach for badminton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08956v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 20:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 22:27:10.614322
• Title: AI coach for badminton
• Title（参考訳）: バドミントンのためのAIコーチ
• Authors: Dhruv Toshniwal, Arpit Patil, Nancy Vachhani,
• Abstract要約: 本研究では,バドミントンマッチの映像を識別し,プレイヤーの運動学と生体力学の知見を抽出する。 この研究は、姿勢、技術、筋肉の向きの改善を示唆する予測モデルを導出することを目的としている。 これらの勧告は、誤ったテクニックを緩和し、関節疲労のリスクを低減し、全体的なパフォーマンスを向上させるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the competitive realm of sports, optimal performance necessitates rigorous management of nutrition and physical conditioning. Specifically, in badminton, the agility and precision required make it an ideal candidate for motion analysis through video analytics. This study leverages advanced neural network methodologies to dissect video footage of badminton matches, aiming to extract detailed insights into player kinetics and biomechanics. Through the analysis of stroke mechanics, including hand-hip coordination, leg positioning, and the execution angles of strokes, the research aims to derive predictive models that can suggest improvements in stance, technique, and muscle orientation. These recommendations are designed to mitigate erroneous techniques, reduce the risk of joint fatigue, and enhance overall performance. Utilizing a vast array of data available online, this research correlates players' physical attributes with their in-game movements to identify muscle activation patterns during play. The goal is to offer personalized training and nutrition strategies that align with the specific biomechanical demands of badminton, thereby facilitating targeted performance enhancements.
• Abstract（参考訳）: スポーツの競争領域では、最適なパフォーマンスは栄養と体調の厳格な管理を必要とする。 特にバドミントンでは、アジリティと精度が要求されるため、ビデオ分析によるモーション分析の理想的な候補となる。 本研究は,バドミントンの試合の映像を識別するために,先進的なニューラルネットワーク手法を活用し,プレイヤーの運動学と生体力学に関する詳細な知見を抽出することを目的とした。 この研究は、手足の調整、脚の位置決め、ストロークの実行角度などの脳卒中力学の分析を通じて、スタンス、テクニック、筋肉の向きの改善を示唆する予測モデルを導出することを目的としている。 これらの勧告は、誤ったテクニックを緩和し、関節疲労のリスクを低減し、全体的なパフォーマンスを向上させるように設計されている。 オンラインで利用可能な膨大なデータを利用して、この研究はプレイヤーの身体的特性とゲーム内の動きを関連付け、プレイ中に筋肉の活性化パターンを識別する。 目標は、バドミントンの特定の生体機械的要求に合わせた個別のトレーニングと栄養戦略を提供することで、パフォーマンスの向上を目標とする。

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