基于OpenPose和YOLO的乒乓球技术多维度联合定量评估方法 杨宇凯（Yukai Yang）、 史翰琪（Hanqi Shi）和 李宇强（Yuqiang Li）

《Applied Sciences》：A Multi-Dimensional Joint Quantitative Evaluation Method for Table Tennis Techniques Based on OpenPose and YOLO Yukai Yang, Hanqi Shi and Yuqiang Li

　　

摘要

传统乒乓球技术评估在很大程度上依赖于教练的主观判断，这限制了教学反馈的客观性、一致性和可扩展性。为了解决这个问题，本研究提出了一种基于OpenPose和YOLOv8的多维度联合定量评估方法，该方法使用消费级高帧率视频来评估乒乓球技术。共有50名参与者参与实验，并被分成高级组和低级组。使用同步双视图摄像设备记录了标准的前手击球和反手推球动作。OpenPose用于提取上肢的关键点轨迹以进行运动学分析，而YOLOv8则用于检测和跟踪球、球拍和网的位置，以提取与结果相关的特征。基于这些数据，选择了七个核心指标（包括动作稳定性、协调性、时机掌握、流畅性和击球效果），构建了一个定量评分模型。该模型通过岭回归进行了进一步优化，并经过了三位资深运动员/教练的评估验证。结果显示，在多个技术维度上，两组之间存在显著差异，包括击球准确性、流畅性、轨迹一致性和肢体协调性（）。模型评分与专家评分高度相关（、），并且具有较高的可靠性（）。这些发现表明，所提出的框架可以为智能乒乓球教学、技术诊断和技能水平评估提供一种低成本、非侵入式且实际有效的解决方案。