一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌的制作方法

1.本发明涉及体育器材技术领域，尤其涉及一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌。


背景技术：

2.当前的乒乓球桌大多数由球桌面、四个桌角支架以及网架组成，主要用于进行乒乓球比赛和训练，在实际应用过程中，乒乓球运动员和教练员主要依赖于观察和记忆来了解球员的技能表现、球路策略以及竞技水平。
3.然而，当前的乒乓球桌存在以下问题：
4.对球员技能表现的评估过于主观，容易受到观察者情绪、记忆等因素的影响，难以实现客观、准确的技能评估；缺乏对球路策略分析的有效手段，球员和教练员很难及时发现并改进球路策略问题，影响球员技能提升和竞技水平的进一步提高；数据展示分散，需要依靠多种设备如计时器、计分器等独立进行各项数据的记录和展示，操作繁琐，且难以实现数据之间的关联分析。
5.这些问题导致了乒乓球训练效果不明显、球员技能提升速度较慢、比赛中调整策略困难，限制了乒乓球运动员的竞技水平发展。
6.因此，急需一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，从而为球员和教练员提供更为客观和方便的训练和比赛辅助工具。


技术实现要素：

7.本发明提供了一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，以解决现有技术中存在的对球员技能表现的评估过于主观，容易受到观察者情绪、记忆等因素的影响，难以实现客观、准确的技能评估；缺乏对球路策略分析的有效手段，球员和教练员很难及时发现并改进球路策略问题，影响球员技能提升和竞技水平的进一步提高；数据展示分散，需要依靠多种设备如计时器、计分器等独立进行各项数据的记录和展示，操作繁琐，且难以实现数据之间的关联分析的上述问题。
8.为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
9.一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，包括：乒乓球桌主体、感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元和数据显示单元；
10.乒乓球桌主体包括球桌面，通过球桌面进行乒乓球比赛和训练；感应装置分布于乒乓球桌主体上，感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元、轨迹识别单元和数据显示单元依次通过无线传输装置进行连接；
11.感应装置用于实时获取乒乓球桌上的乒乓球运动轨迹的参数数据，参数数据包括乒乓球的位置、速度和旋转信息；轨迹识别单元用于根据机器学习算法对参数数据进行分析操作，获取轨迹分析结果；统计处理单元用于根据轨迹分析结果，获取对应的球路策略，再对球员的表现进行统计分析，获取统计结果；数据显示单元用于将乒乓球轨迹分析结果、
球路策略以及统计结果进行可视化形式的展示。
12.其中，感应装置包括：视觉传感器、速度传感器和陀螺仪；
13.将视觉传感器、速度传感器和陀螺仪设置于乒乓球桌主体的指定位置，该指定位置覆盖乒乓球在桌面运动的完整过程；
14.通过视觉传感器获取乒乓球在空中不同时刻的位置数据，通过速度传感器获取乒乓球在接触桌面时的速度数据，通过陀螺仪获取乒乓球在接触桌面时的旋转数据；
15.将位置数据、速度数据和旋转数据通过无线方式传输至轨迹识别单元。
16.其中，轨迹识别单元包括：数据处理模块、轨迹分析模块和轨迹数据存储库；
17.数据处理模块，用于接收来自感应装置的位置数据、速度数据和旋转数据，对位置数据、速度数据和旋转数据进行预处理操作，预处理操作包括去噪、插值和归一化的处理，获取第一参数数据；
18.轨迹分析模块，用于基于机器学习算法，对第一参数数据进行分析处理，提取轨迹特征并综合评估乒乓球的运动轨迹，获取轨迹分析结果，将轨迹分析结果传输至轨迹数据存储库；
19.轨迹数据存储库，用于存储乒乓球运动轨迹特征、历史数据、球员实时表现以及乒乓球轨迹分析结果，支持对历史分析结果的查询、检索和比较。
20.其中，统计处理单元包括：深度学习模块、训练策略存储库、训练策略推荐模块和球员技能评价模块；
21.深度学习模块用于利用轨迹数据存储库中的乒乓球运动轨迹的特征、球员历史数据和实时表现，学习和识别攻击性回球和防守性回球策略，获取球路策略；
22.训练策略存储库用于存储球路策略，支持对球路策略实时更新和优化；
23.训练策略推荐模块用于根据轨迹分析结果在训练策略数据库中调取对应的球路策略，为球员和教练员提供实时的策略建议；
24.球员技能评价模块，用于根据预设评分标准和评价指标，综合分析轨迹数据和球路策略，为球员的技能生成对应的评分和评价结果。
25.其中，数据显示单元包括：轨迹可视化模块、策略模拟模块、评分展示模块和交互界面模块；
26.轨迹可视化模块，用于将轨迹数据转换为乒乓球在乒乓球桌上的动态可视化运动情况，采用三维形式展示乒乓球的飞行过程、速度变化、旋转变化的信息；
27.策略模拟模块，用于根据球路策略生成对应的实施方案，将球员在给定策略下的运动情况进行模拟，并以动态可视化形式在轨迹可视化模块结果的基础上展示，包括预期击球位置、击球速度的击球角度；
28.评分展示模块，用于将评分和评价结果以图表形式展示，并结合球路策略和模拟结果进行实时更新，为球员和教练员提供实时数据参考和建议；
29.交互界面模块，用于提供用户与数据显示单元的交互功能，用户通过交互界面模块调整策略参数，同时实时观察策略修改后的模拟和评分结果。
30.其中，轨迹分析模块包括算法构建子模块、分析子模块和轨迹评估子模块；
31.模型训练子模块，用于通过将乒乓球位置数据、速度数据和旋转数据输入至机器学习模型中进行训练，通过训练获取用于乒乓球轨迹识别的机器学习算法；
32.分析子模块，用于通过机器学习算法，对输入的第一参数数据进行分析，识别该第一参数数据对应的运动轨迹特征，第一参数数据包括乒乓球的位置数据、速度数据和旋转数据；
33.轨迹评估子模块，用于根据对应的运动轨迹特征，对乒乓球的运动轨迹进行评估，获取轨迹分析结果，其中，轨迹分析结果包括运动轨迹预测数据、速度变化数据和旋转变化数据。
34.其中，深度学习模块包括：特征提取子模块、深度学习训练子模块和策略生成子模块；
35.特征提取子模块，用于将轨迹数据存储库中的乒乓球运动轨迹特征、历史数据和球员实时表现进行整合和标准化处理，提取与攻击性回球和防守性回球策略对应的特征信息，特征信息包括速度变化和旋转变化；
36.深度学习训练子模块，用于对提取的特征信息进行深度学习训练，利用卷积神经网络的算法，识别攻击性回球和防守性回球策略的特征；
37.策略生成子模块，基于攻击性回球和防守性回球策略的特征，对双方球员的实际情况进行分析，生成对应的球路策略，球路策略包括改变发球方式和调整击球角度。
38.其中，训练策略推荐模块包括：关联模型构建子模块；
39.对轨迹分析结果中的球路轨迹数据提取特征，特征包括球路方向、球路长度和球路弧度；
40.通过关联模型构建子模块训练轨迹分析结果与球路策略的关联模型，关联模型的输入为球路轨迹特征，输出为对应的球路策略类型和对应的可行度；
41.当球员进行实时比赛时，采集实时的球路轨迹数据，并进行数据预处理和特征提取，将提取的特征作为输入，通过建立的关联模型，从球路策略数据库中调取对应的球路策略，为球员和教练员提供实时的策略建议。
42.其中，球员技能评价模块包括：预设子模块；
43.基于轨迹数据存储库，调取球员在训练或比赛过程中的实时轨迹数据，轨迹数据包括乒乓球的运动轨迹、速度和旋转的信息；
44.分析球员实施球路策略的表现，表现包括攻防转换效果、观察对手规律及时机把握的情况；
45.预设子模块根据预设评分标准和评价指标，综合分析轨迹数据和球路策略，生成对应的评分和评价结果，预设评分标准和评价指标包括：轨迹稳定性、球速与旋转的协调性和应对对手策略的适应性；
46.将评分和评价结果与历史评价数据进行对比，分析球员的技能进步趋势，并为球员提供个性化的训练建议；
47.基于数据显示单元，将评价结果和训练建议以图表或文字形式进行展示。
48.其中，在通过轨迹可视化模块将乒乓球的轨迹数据转换为在乒乓球桌上的动态可视化运动情况时，轨迹可视化模块采用三维形式进行展示，并动态显示乒乓球飞行过程中对应的细节信息；
49.用户通过轨迹可视化模块进行可视化参数的调节，包括可视区域的大小、视角、光源的位置和强度；通过轨迹可视化模块对若干个乒乓球的轨迹进行同时展示，并对乒乓球
比赛进行实时可视化展示；轨迹可视化模块支持若干种数据格式的导入和导出。
50.与现有技术相比，本发明具有以下优点：
51.一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，包括：乒乓球桌主体、感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元和数据显示单元；乒乓球桌主体包括球桌面，通过球桌面进行乒乓球比赛和训练；感应装置分布于乒乓球桌主体上，感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元、轨迹识别单元和数据显示单元依次通过无线传输装置进行连接；感应装置用于实时获取乒乓球桌上的乒乓球运动轨迹的参数数据，参数数据包括乒乓球的位置、速度和旋转信息；轨迹识别单元用于根据机器学习算法对参数数据进行分析操作，获取轨迹分析结果；统计处理单元用于根据轨迹分析结果，获取对应的球路策略，再对球员的表现进行统计分析，获取统计结果；数据显示单元用于将乒乓球轨迹分析结果、球路策略以及统计结果进行可视化形式的展示。可对球员在训练过程中的表现进行精确评估，从而帮助球员了解实际技能水平和潜在盲点，有利于提高训练效果和球员的实战能力。
52.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
53.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
54.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
55.图1为本发明实施例中一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌的结构图；
56.图2为本发明实施例中感应装置的结构图；
57.图3为本发明实施例中轨迹识别单元的结构图。
具体实施方式
58.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
59.本发明实施例提供了一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，包括：乒乓球桌主体、感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元和数据显示单元；
60.乒乓球桌主体包括球桌面，通过球桌面进行乒乓球比赛和训练；感应装置分布于乒乓球桌主体上，感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元、轨迹识别单元和数据显示单元通过无线传输装置依次连接；
61.感应装置用于实时获取乒乓球桌上的乒乓球运动轨迹的参数数据，参数数据包括乒乓球的位置、速度和旋转信息；轨迹识别单元用于根据机器学习算法对参数数据进行分析操作，获取轨迹分析结果；统计处理单元用于根据轨迹分析结果，获取对应的球路策略，再对球员的表现进行统计分析，获取统计结果；数据显示单元用于将乒乓球轨迹分析结果、球路策略以及统计结果进行可视化形式的展示。
62.上述技术方案的工作原理为：在乒乓球比赛和训练中，乒乓球的轨迹和运动参数数据是关键因素。感应装置将实时获取乒乓球桌上乒乓球的运动轨迹参数数据，这些参数
数据包括乒乓球的位置、速度和旋转信息，这些数据将被通过无线传输装置传递给轨迹识别单元；在轨迹识别单元中，通过机器学习算法，对参数数据进行分析操作，通过机器学习算法，获取数据的轨迹分析结果；轨迹识别单元随后将分析结果传递给统计处理单元；统计处理单元根据轨迹分析结果，获取对应的球路策略，并对球员的表现进行统计分析处理，从而获得统计结果；数据显示单元将乒乓球的轨迹分析结果、球路策略及统计结果可视化展现。
63.传统的乒乓球训练和比赛，通常依赖用户的直觉、经验和观察来进行战术安排和对手分析，采用乒乓球轨迹分析技术，对比赛和训练过程中产生的丰富数据进行分析，提供乒乓球比赛中的战术安排和战术决策。通过对各种球的轨迹和运动参数的分析，建立相应的模型，并通过机器学习算法做出合理的决策。
64.感应装置通过传感器获取乒乓球桌上乒乓球的位置、速度和旋转信息；轨迹识别单元通过机器学习算法对参数数据进行分析，获取轨迹分析结果；统计处理单元根据轨迹分析结果，获取对应的球路策略，并对球员的表现进行统计分析处理，获得统计结果；数据显示单元将乒乓球的轨迹分析结果、球路策略及统计结果可视化展示，供球员和教练参考和学习。
65.例如，在一场乒乓球比赛中，感应装置通过传感器获取乒乓球桌上乒乓球的位置、速度和旋转信息；轨迹识别单元对这些数据进行机器学习算法分析，获得乒乓球的轨迹分析结果；统计处理单元将轨迹分析结果进行精细化的计算，从而得出针对不同球路的应对策略；最后，数据显示单元将球员的操作和得分情况展示出来，供教练和球员进行交流和学习。
66.上述技术方案的有益效果为：通过实时捕获数据，可对球员在训练过程中的表现进行精确评估，从而帮助球员了解实际技能水平和潜在盲点；采用机器学习算法分析轨迹数据，能够快速、可靠地提取出球员的击球动作和球路特征，有助于定制个性化训练方案；通过可视化展示实时数据反馈，增强了球员对训练过程的参与感和自身技能的认知度，有利于提高训练效果和球员的实战能力。
67.在另一实施例中，感应装置包括：视觉传感器、速度传感器和陀螺仪；
68.将视觉传感器、速度传感器和陀螺仪设置于乒乓球桌主体的指定位置，该指定位置覆盖乒乓球在桌面运动的完整过程；
69.通过视觉传感器获取乒乓球在空中不同时刻的位置数据，通过速度传感器获取乒乓球在接触桌面时的速度数据，通过陀螺仪获取乒乓球在接触桌面时的旋转数据；
70.将位置数据、速度数据和旋转数据通过无线方式传输至轨迹识别单元。
71.上述技术方案的工作原理为：感应装置采用视觉传感器、速度传感器和陀螺仪置于乒乓球桌主体的指定位置进行实时数据采集，具有较高的数据采集精度和系统简洁性，适用于智能化方案在乒乓球训练中的应用；
72.在桌面旁位置安置视觉传感器，捕获乒乓球在空中的运动轨迹，实时获取位置数据；例如，在桌面的四个角落安置视觉传感器，拍摄不同角度的乒乓球运动过程；在桌面周围安装速度传感器和陀螺仪，监测乒乓球与球桌接触时的速度和旋转变化，从而采集乒乓球在接触桌面时的速度数据和旋转数据；例如，在桌面的边缘或网柱处安放传感器，实现对乒乓球碰击过程的密切监测；将采集到的位置数据、速度数据和旋转数据通过无线方式传
输至轨迹识别单元，进行分析和处理，以实现对乒乓球运动过程的实时监测和个性化策略的制定；
73.通过实时获取乒乓球运动轨迹的参数数据，可以对球员的表现进行精确分析，制定个性化的训练策略，并为教练员提供数据支持，从而提高训练效果和球员的实战能力。
74.上述技术方案的有益效果为：实时数据采集及分析，为球员和教练员提供依据，帮助他们了解和改进技术水平，提高训练效果；通过无线传输方式，降低系统的复杂性，方便安装与使用；采集到的丰富数据有助于球员在训练中更好地调整策略和动作，有益于提高球员的实战水平。
75.在另一实施例中，轨迹识别单元包括：数据处理模块、轨迹分析模块和轨迹数据存储库；
76.数据处理模块，用于接收来自感应装置的位置数据、速度数据和旋转数据，对位置数据、速度数据和旋转数据进行预处理操作，预处理操作包括去噪、插值和归一化的处理，获取第一参数数据；
77.轨迹分析模块，用于根据预设的机器学习算法，对第一参数数据进行分析处理，提取轨迹特征并综合评估乒乓球的运动轨迹，获取轨迹分析结果，将轨迹分析结果传输至轨迹数据存储库；
78.轨迹数据存储库，用于存储乒乓球轨迹分析结果，支持对历史分析结果的查询、检索和比较。
79.上述技术方案的工作原理为：采用机器学习算法对乒乓球运动轨迹进行分析，从而实时评估球员的表现和提供技术指导，具有较高的数据挖掘准确性和实时性，使得球员能更好地改进技术、提高实战水平，同时为教练员提供了科学参考依据。
80.数据处理模块接收来自感应装置的位置数据、速度数据和旋转数据，对其进行去噪、插值和归一化的预处理操作，确保后续分析的准确性，例如，对接收到的多个数据点进行平滑处理，消除异常数据带来的影响；轨迹分析模块根据预设的机器学习算法对第一参数数据进行分析处理，提取轨迹特征，通过深度学习算法识别关键信息点，如起飞点、落地点、转折点等，进而综合评估乒乓球的运动轨迹，以便获取轨迹分析结果；将轨迹分析结果传输至轨迹数据存储库，进行存储，轨迹数据存储库支持历史数据的查询、检索和比较，有助于球员和教练员进行长期的技术分析和训练策略制定；
81.其中，在运动数据采集过程中，常常会出现各种干扰和误差，例如传感器信号的漂移、机械振动、强烈气流冲击及各种系统故障等，这些都会导致数据的不准确和不稳定，因此，在进行后续数据处理前，首先要对采集到的数据进行去噪处理，以消除这些干扰和误差，从而获得更准确、更可靠的数据；在运动数据采样过程中，可能会存在采样间隔不均匀、采样缺失等问题，这会导致部分数据点缺失，从而影响后续的数据分析和处理，为了解决这个问题，需要进行插值操作，将缺失的数据点按照一定的规则进行估算，并补充到原先的数据序列中，以保证数据的完整性和连续性；在运动数据处理过程中，不同的运动数据可能会有不同的数据范围和单位，例如位置数据的取值可能在不同的量级之间，速度数据的单位可能也存在差异，为了避免这些差异对数据分析和处理产生不利影响，需要对数据进行归一化操作，将不同的数据值映射到同一个标准的数据范围内，并统一使用同一个单位，以方便数据的比较和分析。
82.对位置数据、速度数据和旋转数据进行去噪、插值和归一化的预处理操作过程中，去噪步骤包括：确定噪声来源和类型，包括信号漂移、乒乓球振动和乒乓球桌故障；选择适合的去噪方法，去噪方法包括加权平均、滑动平均、中值滤波和小波变换；设置对应的参数和阈值，以达到去噪效果最优化；验证去噪效果，评估去噪后数据的准确度和稳定性。
83.插值步骤包括：确定插值方法，常插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值和kriging插值；选择对应的插值规则，插值规则包括均匀插值、近邻插值和机械插值；设置插值参数，包括插值次数和插值精度；验证插值效果，评估插值后数据的连续性和误差范围；
84.归一化步骤包括：确定归一化方法包括最大最小归一化、z-score归一化和均值方差归一化；选择对应的归一化参数，包括最大值和最小值、均值和标准差；对数据进行归一化操作，映射到标准数据范围内；验证归一化效果，评估归一化后数据的变化范围和单位。
85.上述技术方案的有益效果为：实时性的数据分析，使球员在训练过程中能及时发现技术问题，快速调整和改进；采用深度学习等先进算法，提高了数据挖掘的精确性，为球员和教练员提供更科学的依据；轨迹数据存储库支持历史数据查询、检索和比较功能，有利于球员和教练员长期监控训练进度，调整训练策略。
86.在另一实施例中，统计处理单元包括：深度学习模块、训练策略存储库、训练策略推荐模块和球员技能评价模块；
87.深度学习模块用于利用轨迹数据存储库中的乒乓球运动轨迹的特征、球员历史数据和实时表现，学习和识别攻击性回球和防守性回球策略，获取球路策略；
88.训练策略存储库用于存储球路策略，支持对球路策略实时更新和优化；
89.训练策略推荐模块用于根据轨迹分析结果在训练策略数据库中调取对应的球路策略，为球员和教练员提供实时的策略建议；
90.球员技能评价模块，用于根据预设评分标准和评价指标，综合分析轨迹数据和球路策略，为球员的技能生成对应的评分和评价结果。
91.上述技术方案的工作原理为：统计处理单元采用深度学习方法为乒乓球球员和教练员提供实时高效的训练策略建议，结合球员实时表现、历史数据和乒乓球运动轨迹特征，使得推荐的策略更具针对性和有效性，有助于提高球员训练效果和实战能力。
92.深度学习模块利用乒乓球运动轨迹的特征、球员历史数据和实时表现进行训练，例如，采用卷积神经网络(cnn)的深度学习算法，结合大量的乒乓球参数数据和策略信息，优化模型权重，学习和识别攻击性回球和防守性回球策略；训练策略存储库将深度学习模块生成的球路策略进行存储，支持实时更新和优化，例如，在新的训练数据或比赛数据输入后，训练策略存储库能够根据模型权重更新策略信息，使得推荐的策略能够适应球员个体及对手变化；训练策略推荐模块根据轨迹分析结果，结合训练策略存储库中的策略信息，为球员和教练员提供实时的策略建议，例如，分析轨迹结果中的速度、角度、旋转和落点位置等数据，在训练策略存储库中调取与此相对应的攻击性回球和防守性回球策略。根据乒乓球运动的特点，预设一组评分标准和评价指标，例如，技术、速度、应变能力、攻击性回球和防守性回球等，这些指标可以量化球员在比赛中的表现，为后续分析提供基础；结合轨迹数据和球路策略，分析球员在比赛中的各项技能，例如，根据球员的击球速度、旋转、来球应对能力等数据，为球员的技术、速度和应变能力等技能生成对应的评分和评价结果；
93.通过深度学习方法为球员制定合适的球路策略，使球员在训练和比赛过程中能够应对各种场景，提高个人技术水平和团队整体实力；通过综合分析轨迹数据和球路策略，生成球员技能评分和评价结果。
94.上述技术方案的有益效果为：结合深度学习算法提高策略推荐的准确性，使推荐的策略更具针对性；实时推荐功能使球员和教练员能够快速调整策略，增强训练效果和应对能力；训练策略存储库能够存储大量历史数据和策略信息，便于长期分析、优化及回溯；预设评分标准和评价指标的应用，使球员技能的评估更具客观性和科学性；结合轨迹分析和球路策略的分析方法，有助于深入挖掘球员潜力，为策略调整提供更多依据。
95.在另一实施例中，数据显示单元包括：轨迹可视化模块、策略模拟模块、评分展示模块和交互界面模块；
96.轨迹可视化模块，用于将轨迹数据转换为乒乓球在乒乓球桌上的动态可视化运动情况，采用三维形式展示乒乓球的飞行过程、速度变化、旋转变化的信息；
97.策略模拟模块，用于根据球路策略生成对应的实施方案，将球员在给定策略下的运动情况进行模拟，并以动态可视化形式在轨迹可视化模块结果的基础上展示，包括预期击球位置、击球速度的击球角度；
98.评分展示模块，用于将评分和评价结果以图表形式展示，并结合球路策略和模拟结果进行实时更新，为球员和教练员提供实时数据参考和建议；
99.交互界面模块，用于提供用户与数据显示单元的交互功能，用户通过交互界面模块调整策略参数，同时实时观察策略修改后的模拟和评分结果。
100.上述技术方案的工作原理为：数据显示单元通过轨迹可视化模块、策略模拟模块、评分展示模块和交互界面模块，将乒乓球运动情况、策略模拟结果、评分评价以及用户交互进行整合，通过直观且互动的方式为球员和教练员进行数据分析和策略调整提供数据支持；
101.轨迹可视化模块通过将轨迹数据转换为乒乓球在乒乓球桌上的动态可视化运动情况，采用三维形式展示乒乓球的飞行过程、速度变化、旋转变化等信息，操作方法包括：运用计算机图形学技术绘制乒乓球桌、球拍等元素，并根据轨迹数据在三维空间中模拟乒乓球的飞行轨迹，同时可通过颜色、大小等视觉方式来展示速度、旋转等变化；
102.策略模拟模块根据球路策略生成对应的实施方案，将球员在给定策略下的运动情况进行模拟，并以动态可视化形式在轨迹可视化模块结果的基础上展示，包括预期击球位置、击球速度、击球角度等。例如，在球员尝试不同的发球方式或击球角度时，策略模拟模块可根据现有数据和策略预测球的轨迹和表现，从而在三维可视化界面中呈现模拟结果；
103.评分展示模块将评分和评价结果以图表形式展示，并结合球路策略和模拟结果进行实时更新，为球员和教练员提供实时数据参考和建议；例如，可以用雷达图展示各指标评分，根据改变的策略参数实时调整评分结果，从而为用户提供有针对性的数据参考；
104.交互界面模块提供用户与数据显示单元的交互功能，用户通过交互界面模块调整策略参数，同时实时观察策略修改后的模拟和评分结果；例如，用户可以通过界面滑块或输入框等方式调整发球方式、击球角度等参数，并立即查看对策略模拟和评分结果的影响。
105.上述技术方案的有益效果为：提供直观的数据展示和实时模拟，使球员和教练员能够更快地理解策略效果，有助于实现高质量的训练与竞赛；促进球员和教练员深入分析
乒乓球技术和策略，从而有针对性地制定训练计划和提高技能水平；增强用户在策略调整过程中的交互体验，提升观察和学习效果；广泛应用于乒乓球训练、比赛以及教学中，提高运动员和教练员的培训效果和对局竞争力。
106.在另一实施例中，轨迹分析模块包括算法构建子模块、分析子模块和轨迹评估子模块；
107.模型训练子模块，用于通过将乒乓球位置数据、速度数据和旋转数据输入至机器学习模型中进行训练，通过训练获取用于乒乓球轨迹识别的机器学习算法；
108.分析子模块，用于通过机器学习算法，对输入的第一参数数据进行分析，识别该第一参数数据对应的运动轨迹特征，第一参数数据包括乒乓球的位置数据、速度数据和旋转数据；
109.轨迹评估子模块，用于根据对应的运动轨迹特征，对乒乓球的运动轨迹进行评估，获取轨迹分析结果，其中，轨迹分析结果包括运动轨迹预测数据、速度变化和旋转变化。
110.上述技术方案的工作原理为：采用包括模型训练子模块、分析子模块和轨迹评估子模块的轨迹分析模块，通过机器学习算法对乒乓球位置数据、速度数据和旋转数据进行分析处理，识别运动轨迹特征，获取轨迹分析结果，以实现对乒乓球运动轨迹的智能分析；
111.通过输入已有的乒乓球位置数据、速度数据和旋转数据至机器学习模型中进行训练，训练过程包括数据预处理、特征提取和分类器训练，采用神经网络算法，根据已有数据学习轨迹模式，经过多次迭代训练，形成用于乒乓球轨迹识别的机器学习算法；将需要识别的第一参数数据输入至分析子模块，第一参数数据包括乒乓球的位置数据、速度数据和旋转数据，输入至经过训练的机器学习算法中进行分析，分析子模块识别第一参数数据对应的运动轨迹特征，包括轨迹路径、速度值和旋转值；根据分析子模块识别出的运动轨迹特征，对乒乓球的运动轨迹进行评估，获取轨迹分析结果，其中轨迹分析结果包括运动轨迹预测数据、速度变化和旋转变化，可通过数据存储库存储并提供给后续模块进行进一步分析和处理。
112.上述技术方案的有益效果为：采用基于机器学习的算法识别轨迹，提高轨迹识别准确性和实时性；轨迹分析模块可广泛应用于训练、比赛等各种场景，帮助球员和教练员全面深入分析球员的表现及潜力；通过分析运动轨迹特征，为球员和教练员提供科学依据，有助于优化培训方法和指导比赛策略；提高球员的比赛水平。
113.在另一实施例中，深度学习模块包括：特征提取子模块、深度学习训练子模块和策略生成子模块；
114.特征提取子模块，用于将轨迹数据存储库中的乒乓球运动轨迹特征、历史数据和球员实时表现进行整合和标准化处理，提取与攻击性回球和防守性回球策略对应的特征信息，特征信息包括速度变化和旋转变化；
115.深度学习训练子模块，用于对提取的特征信息进行深度学习训练，利用卷积神经网络的算法，识别攻击性回球和防守性回球策略的特征；
116.策略生成子模块，基于攻击性回球和防守性回球策略的特征，对双方球员的实际情况进行分析，生成对应的球路策略，球路策略包括改变发球方式和调整击球角度。
117.上述技术方案的工作原理为：通过特征提取子模块、深度学习训练子模块和策略生成子模块，对乒乓球运动轨迹特征、历史数据和球员实时表现进行整合和分析，通过提取
攻击性回球和防守性回球策略对应的特征信息，进而生成针对双方球员的实际情况的球路策略；
118.特征提取子模块：首先将轨迹数据存储库中的乒乓球运动轨迹特征、历史数据和球员实时表现进行整合和标准化处理，以便于特征提取，例如，对各类数据进行归一化处理，将轨迹特征、历史数据和实时表现转化为相同的数值范围，然后提取与攻击性回球和防守性回球策略对应的特征信息，特征信息包括速度变化、旋转变化；
119.深度学习训练子模块：对特征提取子模块提取出的特征信息进行深度学习训练。利用卷积神经网络(cnn)算法分析数据，捕捉复杂的特征模式，从而识别出攻击性回球和防守性回球策略的特征；
120.策略生成子模块：基于识别出的攻击性回球和防守性回球策略的特征，分析双方球员的实际情况，结合球员的技术特点、身体状况等因素，生成适用于实际比赛的球路策略，球路策略包括改变发球方式、调整击球角度等，以提高比赛竞争力。
121.上述技术方案的有益效果为：通过深度学习模型获取针对性的球路策略，提高攻防策略的准确性和实时性，有助于赢得比赛；对比分析球员历史数据和实时表现，有针对性地调整训练和比赛策略，提高球员的个人表现；基于攻击性回球和防守性回球策略特征，有效地分析对手的技术特点，从而为教练员提供决策依据，增强比赛竞争力；可以广泛应用于乒乓球训练和比赛，提高运动员和教练员的训练效果，为乒乓球运动的普及和提高带来积极推动作用。
122.在另一实施例中，训练策略推荐模块包括：关联模型构建子模块；
123.对轨迹分析结果中的球路轨迹数据提取特征，特征包括球路方向、球路长度和球路弧度；
124.通过关联模型构建子模块训练轨迹分析结果与球路策略的关联模型。模型的输入为球路轨迹特征，输出为对应的球路策略类型和对应的可行度；
125.当球员进行实时比赛时，采集实时的球路轨迹数据，并进行数据预处理和特征提取，将提取的特征作为输入，通过建立的关联模型，从球路策略数据库中调取对应的球路策略，为球员和教练员提供实时的策略建议。
126.上述技术方案的工作原理为：通过采集乒乓球桌上的实时球路轨迹数据，提取轨迹特征，通过关联模型训练得到球路轨迹特征和对应的可行度和策略类型，并结合球路策略数据库，为球员和教练员提供实时策略建议。
127.采集实时的球路轨迹数据，进行数据预处理，包括去噪、平滑的过程，去除不必要的干扰，提高数据的准确度；提取轨迹特征，包括球路方向、球路长度和球路弧度的特征，以便于后续的分析和处理；构建训练轨迹分析结果与球路策略的关联模型，该模型的输入为轨迹特征，输出为对应的球路策略类型和对应的可行度，该模型可以采用机器学习算法进行训练和优化，包括决策树、神经网络；结合球路策略数据库，调取对应的球路策略，为球员和教练员提供实时的策略建议，包括推进、防守等策略，根据比赛情况，选择合适的策略方案；针对不同比赛场景，不断优化和更新关联模型和训练策略存储库，提高实时策略建议的准确度和实用性。
128.上述技术方案的有益效果为：通过采集实时的球路轨迹数据，进行数据预处理和特征提取，并综合考虑球路策略数据库中的策略方案，为球员和教练员提供实时的策略建
议，球员和教练员可以根据当前比赛场景，选择最合适的策略方案，提高比赛胜率和球员表现；通过对球路轨迹数据的分析和处理，提取球路方向、球路长度和球路弧度的特征，利用关联模型构建子模块训练轨迹分析结果与球路策略的关联模型，从而挖掘数据价值，为乒乓球技术研究提供更加科学、准确和有效的数据支撑；通过实时分析、处理和对策略的调配，更加准确地预测球路轨迹和下一步动作，提高球员的反应速度和比赛效率，提高比赛胜率和球员表现；采用数据驱动的方法，为乒乓球运动的发展和普及提供更好的技术支持，有助于推动乒乓球运动的发展和普及。
129.在另一实施例中，球员技能评价模块包括：预设子模块；
130.基于轨迹数据存储库，调取球员在训练或比赛过程中的实时轨迹数据，轨迹数据包括乒乓球的运动轨迹、速度和旋转的信息；
131.分析球员实施球路策略的表现，表现包括攻防转换效果、观察对手规律及时机把握的情况；
132.预设子模块根据预设评分标准和评价指标，综合分析轨迹数据和球路策略，生成对应的评分和评价结果，预设评分标准和评价指标包括：轨迹稳定性、球速与旋转的协调性和应对对手策略的适应性；
133.将评分和评价结果与历史评价数据进行对比，分析球员的技能进步趋势，并为球员提供个性化的训练建议；
134.将评价结果和训练建议以图表或文字形式展示。
135.上述技术方案的工作原理为：通过对乒乓球球员在训练或比赛过程中的实时轨迹数据和球路策略表现的分析，为球员生成客观的技能评分和评价结果，从而有针对性地提高球员的训练效果和竞技水平。
136.首先，利用轨迹数据存储库，实时收集并存储球员在训练或比赛过程中的乒乓球运动轨迹数据，包括速度、旋转等信息，如在击球时，乒乓球桌上的感应装置会实时检测乒乓球的相关参数，并将这些数据上传至轨迹数据存储库中；
137.接下来，分析球员在比赛或训练过程中的球路策略表现，例如攻防转换能力、观察对手规律的准确性和及时调整战术的能力，该分析可以通过球员与教练员的交流或对历史战术数据的分析来实现；
138.预设子模块将在此基础上，根据预设评分标准和评价指标，对轨迹数据和球路策略进行综合分析，例如，通过对比球员击球的轨迹稳定性、球速与旋转的协调性，以及应对对手策略的适应性等指标，为球员生成相应的评分和评价结果；
139.之后，将球员的当前评分和评价结果与历史评价数据进行对比，分析球员的技能进步趋势，若发现球员在某一方面存在明显的改进或退步，可以为球员提供针对性的训练建议，如加强发球稳定性训练、提高应对对方攻击能力等。
140.最后，将评价结果和训练建议以图表或文字形式展示，以便球员和教练员实时查看和分析，及时对训练计划和竞技策略进行调整。
141.通过使用这种技能评价方法，可以精确地衡量和评估乒乓球球员在训练和比赛过程中的表现，辅助教练员判断球员在各个方面的技能水平和进步趋势，进而有针对性地制定训练计划，提高球员的整体训练效果和竞技水平，实现个性化辅助教学的目的。
142.上述技术方案的有益效果为：提高球员与教练员对训练和比赛中技能水平的客观
评价，有助于避免主观因素的干扰；有针对性地为球员制定训练计划，改进训练方法，提高训练品质和效果；实时监控球员的技能进步趋势，对球员的技能提升提供及时反馈和调整方向；有助于球员和教练员深入分析和理解运动技能的构成要素，探寻提高竞技水平的有效途径。
143.在另一实施例中，在通过轨迹可视化模块将乒乓球的轨迹数据转换为在乒乓球桌上的动态可视化运动情况时，轨迹可视化模块采用三维形式进行展示，并动态显示乒乓球飞行过程中对应的细节信息；
144.用户通过轨迹可视化模块进行可视化参数的调节，包括可视区域的大小、视角、光源的位置和强度；通过轨迹可视化模块对若干个乒乓球的轨迹进行同时展示，并对乒乓球比赛进行实时可视化展示；轨迹可视化模块支持若干种数据格式的导入和导出。
145.上述技术方案的工作原理为：采用轨迹可视化模块将乒乓球的轨迹数据转换为在乒乓球桌上的动态可视化运动情况的三维形式，其原因在于三维形式相较于二维形式能更为直观地展示乒乓球的运动状态，动态显示乒乓球飞行过程中对应的细节信息有助于球员和教练员准确地分析球路及其对技能提升的影响。
146.用户通过轨迹数据存储库调取乒乓球在训练或比赛过程中的实时轨迹数据，包括乒乓球的运动轨迹、速度和旋转信息；用户将轨迹数据输入到轨迹可视化模块，轨迹可视化模块对该数据进行处理并以三维动态形式展示在乒乓球桌上，其中包括乒乓球飞行过程的细节信息；用户根据需求调整轨迹可视化模块的可视化参数，如可视区域大小、视角和光源位置等，以改善观察效果；用户可通过轨迹可视化模块同时展示多个乒乓球的轨迹，或实时地展示比赛过程，这有助于球员和教练员更细致地分析行为和策略；轨迹可视化模块支持若干种数据格式的导入和导出，方便用户进行数据交换和使用。
147.假设一个乒乓球教练希望分析球员在比赛中的技能表现，他可以输入该球员比赛过程中的轨迹数据(包括运动轨迹、速度和旋转等信息)，然后观察三维动态可视化结果以研究球员的技能和策略。他还可以调整视角、光源等以便更清晰地观察，并与其他球员的表现进行对比。
148.上述技术方案的有益效果为：对比分析乒乓球运动轨迹和细节信息，有助于球员发现自己的优势和不足之处，提高受训效率；三维动态模型使得教练员更准确地了解球员的技巧及战术，能根据观察结果制定更有效的训练方案；多角度、实时观察轨迹和比赛过程，有助于持续改进与优化球员的技能表现和竞技水平；轨迹可视化模块的数据导入导出功能方便用户进行数据交换和使用，提高分析效率。
149.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，包括：乒乓球桌主体、感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元和数据显示单元；乒乓球桌主体包括球桌面，通过球桌面进行乒乓球比赛和训练；感应装置分布于乒乓球桌主体上，感应装置、轨迹识别单元、统计处理单元、轨迹识别单元和数据显示单元依次通过无线传输装置进行连接；感应装置用于实时获取乒乓球桌上的乒乓球运动轨迹的参数数据，参数数据包括乒乓球的位置、速度和旋转信息；轨迹识别单元用于根据机器学习算法对参数数据进行分析操作，获取轨迹分析结果；统计处理单元用于根据轨迹分析结果，获取对应的球路策略，再对球员的表现进行统计分析，获取统计结果；数据显示单元用于将乒乓球轨迹分析结果、球路策略以及统计结果进行可视化形式的展示。2.根据权利要求1所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，感应装置包括：视觉传感器、速度传感器和陀螺仪；将视觉传感器、速度传感器和陀螺仪设置于乒乓球桌主体的指定位置，该指定位置覆盖乒乓球在桌面运动的完整过程；通过视觉传感器获取乒乓球在空中不同时刻的位置数据，通过速度传感器获取乒乓球在接触桌面时的速度数据，通过陀螺仪获取乒乓球在接触桌面时的旋转数据；将位置数据、速度数据和旋转数据通过无线方式传输至轨迹识别单元。3.根据权利要求1所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，轨迹识别单元包括：数据处理模块、轨迹分析模块和轨迹数据存储库；数据处理模块，用于接收来自感应装置的位置数据、速度数据和旋转数据，对位置数据、速度数据和旋转数据进行预处理操作，预处理操作包括去噪、插值和归一化的处理，获取第一参数数据；轨迹分析模块，用于基于机器学习算法，对第一参数数据进行分析处理，提取轨迹特征并综合评估乒乓球的运动轨迹，获取轨迹分析结果，将轨迹分析结果传输至轨迹数据存储库；轨迹数据存储库，用于存储乒乓球运动轨迹特征、历史数据、球员实时表现以及乒乓球轨迹分析结果，支持对历史分析结果的查询、检索和比较。4.根据权利要求1所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，统计处理单元包括：深度学习模块、训练策略存储库、训练策略推荐模块和球员技能评价模块；深度学习模块用于利用轨迹数据存储库中的乒乓球运动轨迹的特征、球员历史数据和实时表现，学习和识别攻击性回球和防守性回球策略，获取球路策略；训练策略存储库用于存储球路策略，支持对球路策略实时更新和优化；训练策略推荐模块用于根据轨迹分析结果在训练策略数据库中调取对应的球路策略，为球员和教练员提供实时的策略建议；球员技能评价模块，用于根据预设评分标准和评价指标，综合分析轨迹数据和球路策略，为球员的技能生成对应的评分和评价结果。5.根据权利要求1所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，数据显示单元包括：轨迹可视化模块、策略模拟模块、评分展示模块和交互界面模块；
轨迹可视化模块，用于将轨迹数据转换为乒乓球在乒乓球桌上的动态可视化运动情况，采用三维形式展示乒乓球的飞行过程、速度变化、旋转变化的信息；策略模拟模块，用于根据球路策略生成对应的实施方案，将球员在给定策略下的运动情况进行模拟，并以动态可视化形式在轨迹可视化模块结果的基础上展示，包括预期击球位置、击球速度的击球角度；评分展示模块，用于将评分和评价结果以图表形式展示，并结合球路策略和模拟结果进行实时更新，为球员和教练员提供实时数据参考和建议；交互界面模块，用于提供用户与数据显示单元的交互功能，用户通过交互界面模块调整策略参数，同时实时观察策略修改后的模拟和评分结果。6.根据权利要求3所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，轨迹分析模块包括算法构建子模块、分析子模块和轨迹评估子模块；模型训练子模块，用于通过将乒乓球位置数据、速度数据和旋转数据输入至机器学习模型中进行训练，通过训练获取用于乒乓球轨迹识别的机器学习算法；分析子模块，用于通过机器学习算法，对输入的第一参数数据进行分析，识别该第一参数数据对应的运动轨迹特征，第一参数数据包括乒乓球的位置数据、速度数据和旋转数据；轨迹评估子模块，用于根据对应的运动轨迹特征，对乒乓球的运动轨迹进行评估，获取轨迹分析结果，其中，轨迹分析结果包括运动轨迹预测数据、速度变化数据和旋转变化数据。7.根据权利要求4所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，深度学习模块包括：特征提取子模块、深度学习训练子模块和策略生成子模块；特征提取子模块，用于将轨迹数据存储库中的乒乓球运动轨迹特征、历史数据和球员实时表现进行整合和标准化处理，提取与攻击性回球和防守性回球策略对应的特征信息，特征信息包括速度变化和旋转变化；深度学习训练子模块，用于对提取的特征信息进行深度学习训练，利用卷积神经网络的算法，识别攻击性回球和防守性回球策略的特征；策略生成子模块，基于攻击性回球和防守性回球策略的特征，对双方球员的实际情况进行分析，生成对应的球路策略，球路策略包括改变发球方式和调整击球角度。8.根据权利要求4所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，训练策略推荐模块包括：关联模型构建子模块；对轨迹分析结果中的球路轨迹数据提取特征，特征包括球路方向、球路长度和球路弧度；通过关联模型构建子模块训练轨迹分析结果与球路策略的关联模型，关联模型的输入为球路轨迹特征，输出为对应的球路策略类型和对应的可行度；当球员进行实时比赛时，采集实时的球路轨迹数据，并对球路轨迹数据进行数据预处理和特征提取，将提取的特征作为输入，通过建立的关联模型，从球路策略数据库中调取对应的球路策略，为球员和教练员提供实时的策略建议。9.根据权利要求4所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，球员技能评价模块包括：预设子模块；基于轨迹数据存储库，调取球员在训练或比赛过程中的实时轨迹数据，轨迹数据包括
乒乓球的运动轨迹、速度和旋转的信息；分析球员实施球路策略的表现，表现包括攻防转换效果、观察对手规律及时机把握的情况；预设子模块根据预设评分标准和评价指标，综合分析轨迹数据和球路策略，生成对应的评分和评价结果，预设评分标准和评价指标包括：轨迹稳定性、球速与旋转的协调性和应对对手策略的适应性；将评分和评价结果与历史评价数据进行对比，分析球员的技能进步趋势，并为球员提供个性化的训练建议；基于数据显示单元，将评价结果和训练建议以图表或文字形式进行展示。10.根据权利要求5所述的一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，其特征在于，在通过轨迹可视化模块将乒乓球的轨迹数据转换为在乒乓球桌上的动态可视化运动情况时，轨迹可视化模块采用三维形式进行展示，并动态显示乒乓球飞行过程中对应的细节信息；用户通过轨迹可视化模块进行可视化参数的调节，包括可视区域的大小、视角、光源的位置和强度；通过轨迹可视化模块对若干个乒乓球的轨迹进行同时展示，并对乒乓球比赛进行实时可视化展示；轨迹可视化模块支持若干种数据格式的导入和导出。

技术总结
本发明公开了一种具有乒乓球轨迹识别及统计功能的乒乓球桌，包括：乒乓球桌主体包括球桌面，通过球桌面进行乒乓球比赛和训练；感应装置分布于乒乓球桌主体上；感应装置用于实时获取乒乓球桌上的乒乓球运动轨迹的参数数据，参数数据包括乒乓球的位置、速度和旋转信息；轨迹识别单元用于根据机器学习算法对参数数据进行分析操作，获取轨迹分析结果；统计处理单元用于根据轨迹分析结果，获取对应的球路策略，再对球员的表现进行统计分析，获取统计结果；数据显示单元用于将乒乓球轨迹分析结果、球路策略以及统计结果进行可视化形式的展示。有利于提高训练效果和球员的实战能力。示。有利于提高训练效果和球员的实战能力。示。有利于提高训练效果和球员的实战能力。


技术研发人员：王旭升 汤小庆 陈亮 高焱 许鸿祥
受保护的技术使用者：江苏艾斯特体育集团有限公司
技术研发日：2023.07.12
技术公布日：2023/10/5