基于ACLNet的网球挥拍动作分析：专业/业余分类、对比学习特征提取、RKHS相似度评估与关节差异可视化及RAG智能教练反馈

news2026/3/22 5:58:12

基于ACLNet的网球挥拍动作分析：专业/业余分类、对比学习特征提取、RKHS相似度评估与关节差异可视化及RAG智能教练反馈1. 引言网球挥拍动作是网球运动中最核心的技术环节，其规范与否直接影响击球效果和运动损伤风险。传统上，动作评估依赖于教练的目测和经验，主观性强且难以量化。近年来，计算机视觉和深度学习技术的发展为动作分析和智能反馈提供了可能。本文提出一套完整的解决方案：首先构建一个基于骨骼关键点的动作分类网络ACLNet（Action Classification Learning Network），用于区分专业与业余网球挥拍动作；接着利用对比学习提取具有判别力的特征；然后基于再生核希尔伯特空间（RKHS）核函数评估动作相似度；并可视化关节角度或轨迹的差异；最后，结合检索增强生成（RAG）思想构建知识库，为新动作提供智能教练反馈。该方法无需大型语言模型，仅通过检索相似样本和预定义规则即可生成反馈，具有高效、可解释的特点。2. 数据集准备与预处理2.1 数据集描述我们使用自建的网球挥拍动作数据集，包含200个视频样本，其中专业运动员100个，业余爱好者100个。每个视频经过OpenPose提取人体25个关键点的2D坐标，关键点顺序采用COCO格式（鼻子、脖子、右肩、右肘、右腕、左肩、左肘、左腕、右髋、右膝、右踝、左髋、左膝、左踝、右眼、左眼、右耳、左耳等），但为了简化，我们只关注上半身及手臂的关键点（如肩、肘、腕）。视频帧率30fps，每个动作持续时间约2秒（60帧）。数据以numpy数组形式存储，形状为

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