本申請涉及人工智能，尤其涉及一種人工智能數據采集裝置。

背景技術：

1、網球運動中人工智能目前存在廣泛的應用，例如對擊球點的界內/界外的實時判定，擊球瞬間的彈跳分析等，極大程度地避免了比賽過程中的誤判情況的發生。

2、但對于網球運動過程中和賽后的技術統計環節還缺乏靈活性，對于運動員的擊球狀態和移動狀態的分析常常還是人工在后臺進行一邊觀賽一邊記錄，容易存在誤差和遺漏，因此，如何智能化地對網球運動過程中的運動狀態進行實時分析并給出對應策略是亟待解決的技術問題。

技術實現思路

1、為實現上述目的，本申請提供如下技術方案：

2、根據本發明第一方面，本發明請求保護一種人工智能數據采集裝置，包括：運動采集模塊，運動分析模塊，存儲模塊，智能問答模塊，運動策略模塊；

3、所述運動采集模塊采集網球場上的運動員的運動圖像數據；

4、所述運動分析模塊基于所述運動圖像數據對所述運動員的擊球動作進行聚類劃分；

5、所述存儲模塊存儲所述擊球動作的聚類信息并進行統計分析；

6、所述智能問答模塊接收針對所述運動員的擊球運動問題并搜索答案；

7、所述運動策略模塊基于所述答案構建針對所述運動員的擊球策略。

8、進一步地，所述運動采集模塊采集網球場上的運動員的運動圖像數據，還包括：

9、采集所述運動員的回合擊球動作圖像和結束擊球動作圖像；

10、所述運動員的回合擊球動作圖像和結束擊球動作圖像至少包括：

11、所述運動員的擊球手臂圖像；

12、所述運動員的擊球拍面圖像；

13、所述運動員的擊球腳步信息；

14、所述運動員的位置信息。

15、進一步地，所述運動分析模塊基于所述運動圖像數據對所述運動員的擊球動作進行聚類劃分，還包括：

16、基于所述運動圖像數據對所述運動員的擊球動作進行聚類劃分為正手中前場擊球、正手底線擊球、反手中前場擊球、反手底線擊球、發球；

17、當所述運動圖像數據對所述運動員的擊球動作進行聚類劃分為正手中前場擊球或正手底線擊球時，所述運動員的擊球動作進行二次聚類劃分為正手制勝分、正手非受迫性失誤、正手受迫性失誤；

18、對所述正手制勝分、正手非受迫性失誤、正手受迫性失誤的擊球進行三次聚類劃分為高壓球、平擊球、上旋球和截擊球；

19、當所述運動圖像數據對所述運動員的擊球動作進行聚類劃分為反手中前場擊球或反手底線擊球時，所述運動員的擊球動作進行二次聚類劃分為反手制勝分、反手非受迫性失誤、反手受迫性失誤；

20、對所述反手制勝分、反手非受迫性失誤、反手受迫性失誤進行三次聚類劃分為高壓球、平擊球、上旋球和截擊球；

21、當所述運動圖像數據對所述運動員的擊球動作進行聚類劃分為發球時，所述運動員的擊球動作進行二次聚類劃分為發球進區和發球失誤；

22、所述運動員的擊球動作為發球進區時，進行三次聚類劃分為發球值得和發球回合；

23、當所述運動員的擊球動作為發球失誤時，進行三次聚類劃分為發球出界和發球下網。

24、進一步地，所述存儲模塊存儲所述擊球動作的聚類信息并進行統計分析，還包括：

25、依據所述擊球動作的一級聚類信息，統計分析所述擊球動作的正手擊球數量、反手擊球數量和發球數量；

26、依據所述擊球動作的二級聚類信息，統計分析所述擊球動作的制勝分數量、非受迫性失誤數量、受迫性失誤數量、發球進區數量和發球失誤數量；

27、依據所述擊球動作的三級聚類信息，統計分析所述擊球動作的高壓球數量、平擊球數量、上旋球數量、截擊球數量、發球值得數量、發球回合數量、發球出界數量和發球下網數量。

28、進一步地，所述智能問答模塊接收針對所述運動員的擊球運動問題并搜索答案，還包括：

29、接收針對所述運動員的擊球運動問題的問題語句；

30、對所述問題語句進行語義分析，獲得所述問題語句的擊球目標意圖；

31、基于所述擊球目標意圖從所述存儲模塊中搜索獲取對應的答案。

32、進一步地，所述智能問答模塊接收針對所述運動員的擊球運動問題并搜索答案，還包括：

33、當所述問題語句的關鍵詞包括目標意圖關鍵詞時，確認所述問題語句的擊球目標意圖；

34、分析所述擊球目標意圖的目標范圍，依據所述目標范圍從所述存儲模塊中搜索獲取對應目標范圍的擊球目標意圖答案。

35、進一步地，所述運動策略模塊基于所述答案構建針對所述運動員的擊球策略，還包括：

36、對從所述存儲模塊中搜索獲取對應的答案進行擊球質量分析，獲得所述運動員的擊球質量結果；

37、依據所述運動員的擊球質量結果構建針對所述運動員的擊球策略。

38、進一步地，所述運動策略模塊基于所述答案構建針對所述運動員的擊球策略，還包括：

39、對從所述存儲模塊中搜索獲取對應的答案進行正手擊球質量分析、反手擊球質量分析或發球質量分析，獲得所述運動員的正手擊球質量結果、反手擊球質量結果或發球質量結果；

40、依據所述運動員的正手擊球質量結果、反手擊球質量結果或發球質量結果構建針對所述運動員的擊球策略。

41、進一步地，所述依據所述運動員的正手擊球質量結果、反手擊球質量結果或發球質量結果構建針對所述運動員的擊球策略，還包括：

42、當所述運動員的正手擊球質量結果或反手擊球質量結果為非受迫性失誤最多時，針對所述運動員的擊球策略為正手中低速球或反手中低速球；

43、當所述運動員的正手擊球質量結果或反手擊球質量結果為受迫性失誤最多時，針對所述運動員的擊球策略為正手快速球或反手快速球；

44、當所述運動員的發球質量結果為發球失誤最多時，針對所述運動員的擊球策略為底線內接發球；

45、當所述運動員的發球質量結果為發球進區最多且發球直得數量大于發球回合數量時，針對所述運動員的擊球策略為底線外接發球。

46、本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種人工智能數據采集裝置，運動采集模塊采集網球場上的運動員的運動圖像數據；運動分析模塊基于運動圖像數據對運動員的擊球動作進行聚類劃分；存儲模塊存儲擊球動作的聚類信息并進行統計分析；智能問答模塊接收針對運動員的擊球運動問題并搜索答案；運動策略模塊基于答案構建針對運動員的擊球策略。本發明可以實時自動采集網球運動員的擊球數據，對擊球狀態做出判斷并針對相關問題給出有效地應對策略，極大提升了網球場的運動數據統計分析效果。

技術特征：

1.一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，包括：運動采集模塊，運動分析模塊，存儲模塊，智能問答模塊，運動策略模塊；

2.根據權利要求1所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述運動采集模塊采集網球場上的運動員的運動圖像數據，還包括：

3.根據權利要求2所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述運動分析模塊基于所述運動圖像數據對所述運動員的擊球動作進行聚類劃分，還包括：

4.根據權利要求3所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述存儲模塊存儲所述擊球動作的聚類信息并進行統計分析，還包括：

5.根據權利要求4所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述智能問答模塊接收針對所述運動員的擊球運動問題并搜索答案，還包括：

6.根據權利要求5所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述智能問答模塊接收針對所述運動員的擊球運動問題并搜索答案，還包括：

7.根據權利要求6所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述運動策略模塊基于所述答案構建針對所述運動員的擊球策略，還包括：

8.根據權利要求7所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述運動策略模塊基于所述答案構建針對所述運動員的擊球策略，還包括：

9.根據權利要求8所述的一種人工智能數據采集裝置，其特征在于，所述依據所述運動員的正手擊球質量結果、反手擊球質量結果或發球質量結果構建針對所述運動員的擊球策略，還包括：

技術總結
本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種人工智能數據采集裝置，運動采集模塊采集網球場上的運動員的運動圖像數據；運動分析模塊基于運動圖像數據對運動員的擊球動作進行聚類劃分；存儲模塊存儲擊球動作的聚類信息并進行統計分析；智能問答模塊接收針對運動員的擊球運動問題并搜索答案；運動策略模塊基于答案構建針對運動員的擊球策略。本發明可以實時自動采集網球運動員的擊球數據，對擊球狀態做出判斷并針對相關問題給出有效地應對策略，極大提升了網球場的運動數據統計分析效果。

技術研發人員：方偉鑒,廖紅富,譚曉玲
受保護的技術使用者：重慶三峽學院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28