本发明涉及网球训练的技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的网球训练方法，其无需人工教练指导即可针对运动员的个体差异性进行自动化训练，能够有效提高运动员训练效果和网球技能；方法包括：在训练前，对运动员进行试训，获取运动员试训数据；通过预先训练的第一循环神经网络，根据运动员试训数据确定运动员的技术水平；根据运动员技术水平确定训练强度；在训练中，实时获取运动员击球后网球运动状态以及场地环境因素；通过预先训练的第二循环神经网络根据网球运动状态和场地环境因素，确定网球的轨迹；结合网球的轨迹和训练强度，控制
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116421953 A (43)申请公布日 2023.07.14 (21)申请号 8.9 (22)申请日 2023.06.15 (71)申请人 苏州城市学院 地址 215000 江苏省苏州市吴中区吴中大 道1188号 (72)发明人 李秋梦张量李勇程广振 (74)专利代理机构 苏州市中南伟业知识产权代 理事务所(普通合伙) 32257 专利代理师 陈华红子 (51)Int.Cl. A63B 69/38 (2006.01) G06N 3/0442 (2023.01) G06N 3/047 (2023.01) G06N 3/048 (2023.01) G06N 3/08 (2023.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 (54)发明名称 基于深度学习的网球训练方法及系统 (57)摘要 本发明涉及网球训练的技术领域，特别是涉 及一种基于深度学习的网球训练方法，其无需人 工教练指导即可针对运动员的个体差异性进行 自动化训练，能够有效提高运动员训练效果和网 球技能 ；方法包括 ：在训练前 ，对运动员进行试 训，获取运动员试训数据；通过预先训练的第一 循环神经网络，根据运动员试训数据确定运动员 的技术水平 ；根据运动员技术水平确定训练强 度；在训练中 ，实时获取运动员击球后网球运动 状态以及场地环境因素；通过预先训练的第二循 环神经网络根据网球运动状态和场地环境因素， 确定网球的轨迹；结合网球的轨迹和训练强度， A 控制回球机进行回击。 3 5 9 1 2 4 6 1 1 N C CN 116421953 A 权利要求书 1/2 页 1.一种基于深度学习的网球训练方法，其特征在于，所述方法包括： 在训练前，对运动员进行试训，获取运动员试训数据； 通过预先训练的第一循环神经网络，根据运动员试训数据确定运动员的技术水平； 根据运动员技术水平确定训练强度； 在训练中，实时获取运动员击球后网球运动状态以及场地环境因素； 通过预先训练的第二循环神经网络根据网球运动状态和场地环境因素，确定网球的轨 迹； 结合网球的轨迹和训练强度，控制回球YY易游体育官方网站机进行回击。 2.如权利要求1所述的基于深度学习的网球训练方法，其特征在于，所述试训数据包括 发球速度、心率和移动速度，所述发球速度、心率和移动速度作为所述第一循环神经网络的 输入数据。 3.如权利要求2所述的基于深度学习的网球训练方法，其特征在于，所述第一循环神经 网络的构建及训练方法如下： 获取不同水平的运动员和不同比赛场景下的比赛数据，作为神经网络的训练数据； 对训练数据进行数据清洗； 将训练数据进行顺序切分，按照时间顺序切分成多个时间窗口，并将切分后的若干组 数据分成训练集、验证集和测试集； 选择适合判断运动员技术水平的第一循环神经网络； 使用训练集、验证集和测试集分别对第一循环神经网络进行模型训练、验证和测试。 4.如权利要求3所述的基于深度学习的网球训练方法，其特征在于，对所述训练数据的 清洗包括检查并处理数据缺失值、检查并删除数据异常值、检查并转换数据类型、检查并删 除数据重复值。 5.如权利要求3所述的基于深度学习的网球训练方法，其特征在于，将获取的所述试训 数据进行数据清洗和顺序切分，再代入至第一循环神经网络中，由第一循环神经网络输出 运动员的技术水平。 6.如权利要求3所述的基于深度学习的网球训练方法，其特征在于，所述第一循环神经 网络的运算公式为： ； ，其中x 是设定时间窗口内的 t 发球速度、心率和移动速度组成的输入层；o 是运动员的技术水平指导向量，U是输入层到 t 隐藏层的权重矩阵，V是隐藏层到输出层的权重矩阵 ,W是上一次隐藏层的值作为这一次的 输入的权重矩阵 ,s 是第一循环神经网络隐藏层的值，g和f是激活函数。 t 7.如权利要求1所述的基于深度学习的网球训练方法，其特征在于，所述第一循环神经 网络和第二循环神经网络采用基本循环神经网络、长短时记忆网络或门控循环单元网络。 8.一种基于深度学习的网球训练系统，其特征在于，所述系统包括： 数据监测模块，通过传感器和高速摄像机获取训练前运动员的试训数据和训练中实时 网球运动状态数据以及场地环境因素数据，并发送； 水平判断模块，用于接收数据监测模块发送的试训数据，并利用预先存储的第一循环 神经网络，对试训数据进行分析计算，确定运动员的技术水平，并发送； 强度调整模块，用于接收水平判断模块发送的运动员技术水平，并根据运动员技术水 2 2 CN 116421953 A 权利要求书 2/2 页 平设定与之相对应的训练强度，所述训练强度可根据实际情况进行手动设定训练强度； 轨迹预判模块，用于接收数据监测模块发送的训练中的实时网球运动状态数据以及场 地环境因素数据，并利用预先存储的第二循环神经网络根据发球数据和场地环境因素确定 网球的轨迹，同时读取强度调整模块中设定的训练强度，并根据训练强度和网球轨迹生成 回球机控制信号，并发送； 回球机，用于接收轨迹预判模块发送的控制信号，并根据控制信号对网球进行回击。 9.一种基于深度学习的网球训练电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储 在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述 处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利 要求1‑7中任一项所述方法中的步骤。 10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述方法中的步骤。 3 3 CN 116421953 A 说明书 1/8 页 基于深度学习的网球训练方法及系统 技术领域 [0001] 本发明涉及网球训练的技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的网球训练方法 及系统。 背景技术 [0002] 当前网球训练模式多是人为供球给运动员，此外也有利用回球机供球给运动员， 利用回球机进行训练存在难以针对运动员的个体差异性进行训练的问题。 [0003] 回球机的供球方式和速度等参数是固定的，无法根据不同技术水平的运动员进行 调整，因此，现有的利用回球机进行网球训练只能作为一种辅助训练手段，而不能完全替代 人工教练的指导训练。 发明内容 [0004] 为解决上述技术问题，本发明提供一种无需人工教练指导即可针对运动员的个体 差异性进行自动化训练，能够有效提高运动员训练效果和网球技能的基于深度学习的网球 训练方法。 [0005] 第一方面，本发明提供了基于深度学习的网球训练方法，所述方法包括： 在训练前，对运动员进行试训，获取运动员试训数据； 通过预先训练的第一循环神经网络，根据运动员试训数据确定运动员的技术水 平； 根据运动员技术水平确定训练强度； 在训练中，实时获取运动员击球后网球运动状态以及场地环境因素； 通过预先训练的第二循环神经网络根据网球运动状态和场地环境因素，确定网球 的轨迹； 结合网球的轨迹和训练强度，控制回球机进行回击。 [0006] 另一方面，本申请还提供了基于深度学习的网球训练系统，所述系统包括： 数据监测模块，通过传感器和高速摄像机获取训练前运动员的试训数据和训练中 实时网球运动状态数据以及场地环境因素数据，并发送； 水平判断模块，用于接收数据监测模块发送的试训数据，并利用预先存储的第一 循环神经网络，对试训数据进行分析计算，确定运动员的技术水平，并发送； 强度调整模块，用于接收水平判断模块发送的运动员技术水平，并根据运动员技 术水平设定与之相对应的训练强度，所述训练强度可根据实际情况进行手动设定训练强 度； 轨迹预判模块，用于接收数据监测模块发送的训练中的实时网球运动状态数据以 及场地环境因素数据，并利用预先存储的第二循环神经网络根据发球数据和场地环境因素 确定网球的轨迹，同时读取强度调整模块中设定的训练强度，并根据训练强度和网球轨迹 生成回球机控制信号，并发送； 4 4 CN 116421953 A 说明书 2/8 页 回球机，用于接收轨迹预判模块发送的控制信号，并根据控制信号对网球进行回 击。 [0007] 第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储 在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述 处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方 法中的步骤。 [0008] 第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所 述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。 [0009] 进一步地，所述试训数据包括发球速度、心率和移动速度，所述发球速度、心率和 移动速度作为所述第一循环神经网络的输入数据。 [0010] 进一步地，所述第一循环神经网络的构建及训练方法如下： 获取不同水平的运动员和不同比赛场景下的比赛数据，作为神经网络的训练数 据； 对训练数据进行数据清洗； 将训练数据进行顺序切分，按照时间顺序切分成多个时间窗口，并将切分后的若 干组数据分成训练集、验证集和测试集； 选择适合判断运动员技术水平的第一循环神经网络； 使用训练集、验证集和测试集分别对第一循环神经网络进行模型训练、验证和测 试。 [0011] 进一步地，对所述训练数据的清洗包括检查并处理数据缺失值、检查并删除数据 异常值、检查并转换数据类型、检查并删除数据重复值。 [0012] 进一步地，将获取的所述试训数据进行数据清洗和顺序切分，再代入至第一循环 神经网络中，由第一循环神经网络输出运动员的技术水平。 [0013] 进一步地，所述第一循环神经网络的运算公式为： ； ， 其中x 是设定时间窗口内的发球速度、心率和移动速度组成的输入层;o 是运动员的技术水 t t 平指导向量，U是输入层到隐藏层的权重矩阵 ，V是隐藏层到输出层的权重矩阵 ,W是上一次 隐藏层的值作为这一次的输入的权重矩阵,s 是第一循环神经网络隐藏层的值,g和f是激 t 活函数。 [0014] 进一步地，所述第一循环神经网络和第二循环神经网络采用基本循环神经网络、 长短时记忆网络或门控循环单元网络。 [0015] 与现有技术相比本发明的有益效果为：在正式训练前，通过第一循环神经网络能 够精准的判断运动员的技术水平，从而确定后续的训练强度；在训练过程中，通过第二循环 神经网络能够对运动员发出的网球进行轨迹预判，并结合已设定的训练强度来控制回球机 进行回击；无需人工教练指导即可针对运动员的个体差异性进行自动化训练，能够有效提 高运动员训练效果和网球技能。 附图说明 [0016] 图1是本发明的逻辑流程图； 图2是第一循环神经网络的构建流程图； 5 5 CN 116421953 A 说明书 3/8 页 图3是第一循环神经网络的结构示意图； 图4是第一循环神经网络的结构展开图； 图5是第二循环神经网络的构建流程图。 具体实施方式 [0017] 在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、 装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬 件、完全的软件 （包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实 施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计YY易游体育官方网站算机可读存储介质中的计算机程序产品的形 式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。 [0018] 上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。 计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任 意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存 储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁 存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序 的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。 [0019] 本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规 定。 [0020] 本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。 [0021] 应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组 合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、 专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读 程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中 的方框规定的功能/操作的装置。 [0022] 也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理 装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指 令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。 [0023] 也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设 备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生 计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供 实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。 [0024] 下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。 实施例一 [0025] 如图1至图5所示，本发明的基于深度学习的网球训练方法，包括以下步骤： S1、在训练前，对运动员进行试训，获取运动员试训数据； 其中，试训数据包括网球运动员一定时间内的发球速度、心率和移动速度等能够 反映网球运动员体能和技术的指标； 具体的，通过让运动员与教练或其他陪训人员进行一定时间内的比赛训练，通过 6 6 CN 116421953 A 说明书 4/8 页 运动员佩戴的心率监测器以及运动传感器分别对运动员的心率和移动速度进行监测，其中 心率监测器和运动传感器采用智能手环或智能手表，同时还可以采用智能鞋垫来对移动速 度的监测。而在比赛过程中，运动员每次发球时网球初速度的监测则依靠安装在运动员一 侧的高速摄像机进行监测；同时也可使用特殊标记的网球，并利用雷达测速仪对被标记的 网球进行初速度监测。 [0026] S2、通过预先训练的第一循环神经网络，根据运动员试训数据确定运动员的技术 水平； 在判断网球运动员技术水平的应用中，第一循环神经网络可以将网球运动员一段 时间内的发球速度、心率和移动速度等数据作为输入，经过多个时间步的处理和学习，得到 一个输出结果，用于判断该运动员的技术水平。具体来说，由某一时刻的实时数据来判断运 动员的技术水平比较片面，而第一循环神经网络可以通过学习和记忆网球运动员的历史数 据，从而能够更好地判断该运动员的表现和技术水平。 [0027] 具体的，在将第一循环神经网络应用于实际场景之前，需要对第一循环神经网络 进行训练，通过反复调整模型参数和优化算法，使第一循环神经网络能够准确地判断网球 运动员的技术水平，具体的第一循环神经网络训练步骤如下： S21、获取训练数据；对第一循环神经网络进行训练需要大量的训练数据，具体的， 通过以下方法获取数据： 实验室实验：可以在实验室环境下对网球运动员进行实验，记录其发球速度、心率 和移动速度等数据，作为训练数据； 现场比赛：可以在网球比赛现场对选手进行数据采集，记录其发球速度、心率和移 动速度等数据，作为训练数据； 开放数据集：可以使用已有的开放数据集，如UCI Machine Learning Repository 中的数据集，作为训练数据； 仿真数据：可以使用仿真软件生成虚拟的网球比赛数据，作为训练数据； 需要注意的是，训练数据应该具有代表性，涵盖不同水平的网球运动员和不同比 赛场景。 [0028] S22、对训练数据进行数据清洗，以确保数据的准确性和一致性；具体包括以下内 容：检查数据中是否存在缺失值，如果有，可以通过填充缺失值或者删除缺失值的方法来处 理；检查数据中是否存在异常值，如果有，可以通过删除异常值或者替换异常值的方法来处 理；检查数据类型是否正确，如果不正确，需要进行数据类型转换，例如，将文本数据转换为 数字数据；检查数据中是否存在重复值，如果有，可以通过删除重复值的方法来处理；检查 数据格式是否统一，如果不统一，需要进行格式统一，例如，将日期格式统一为一种格式；检 查数据采集时间的一致性，确保数据采集时间的格式和时区一致；数据清洗是数据分析的 重要步骤，能够提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析提供可靠的基础。 [0029] S23、将经过数据清洗的训练数据按照时间顺序切分成多个时间窗口，每个时间窗 口包含一定时间内的发球速度、心率和移动速度等数据，并将切分后的若干组数据分成训 练集、验证集和测试集，一般采用7:2:1的比例进行划分；具体的，首先需要确定每个时间窗 口的长度，可以根据数据的采集频率和分析需求来确定，例如，每个时间窗口的长度可以为 5秒、10秒、30秒等；根据时间窗口的长度，确定每个时间窗口的起始时间；例如，第一个时间 7 7 CN 116421953 A 说明书 5/8 页 窗口的起始时间可以为数据采集的第一个时间点，第二个时间窗口的起始时间可以为第一 个时间窗口的结束时间 ；将训练数据按照时间顺序切分成多个时间窗口 ，每个时间窗口包 含一定时间内的发球速度、心率和移动速度等数据，可以使用Python等编程语言来实现数 据的切分；对于每个时间窗口的数据，可以计算其平均值、最大值、最小值、标准差等统计指 标来作为该时间窗口的数据。 [0030] S24、选择适合判断网球运动员技术水平的第一循环神经网络； 在选择第一循环神经网络时，需要考虑其网络结构、激活函数、损失函数等方面； 常用的第一循环神经网络包括基本循环神经网络、长短时记忆网络和门控循环单元网络 等；其中，长短时记忆网络和门控循环单元网络具有更好的记忆性和防止梯度消失的能力， 因此在处理长序列数据时表现更好； 根据选择的第一循环神经网络类型，构建网络结构，并确定输入层、输出层和隐藏 层的神经元数量，同时，可以使用softmax函数作为输出层的激活函数，将输出结果转化为 概率值，并选择适合该任务的损失函数和优化器，常用的损失函数包括交叉熵、均方误差 等，常用的优化器包括Adam、SGD等；最终，选择哪种第一循环神经网络需要根据具体的数据 集和实验结果进行评估和选择。 [0031] S25、使用S23划分的训练集、验证集和测试集分别对S24选择的第一循环神经网络 进行模型训练、验证和测试；使用训练集对网络进行训练，不断调整网络参数，直到达到预 设的停止条件；使用验证集对训练好的模型进行验证，评估模型的性能和泛化能力；使用测 试集对模型进行测试，评估模型的实际效果；通过反复调整模型参数和优化算法，使模型能 够准确地判断网球运动员的技术水平。 [0032] S26、将S1中获取的试训数据进行与S22和S23相同的处理；再代入至训练后的第一 循环神经网络中，从而能够准确地判断网球运动员的技术水平，为后续的训练奠定基础。 [0033] 具体的，第一循环神经网络如图3所示，其中x为输入层向量即设定时间窗口内的 发球速度、心率和移动速度;o为输出层的向量即运动员的技术水平指导向量，U是输入层到 隐藏层的权重矩阵，V是隐藏层到输出层的权重矩阵 ；第一循环神经网络的隐藏层的值s不 仅取决于当前的这次输入x，还取决于上一次隐藏层的值s；权重矩阵W就是隐藏层上一次的 值作为这一次的输入权重，将第一循环神经网络的展开过程如图4所示。 [0034] 更为具体的，在第一循环神经网络接收到第t个时间窗口内的发球速度、心率和移 动速度之后，具体计算过程如下： 公式1； 公式2，公 式1是输出层的计算公式，输出层是一个全连接层，也就是它的每个节点都和隐藏层的每个 节点相连；V是输出层的权重矩阵 ，g是激活函数； 公式2是隐藏层的计算公式，它是循环层，U是输入x的权重矩阵 ，W是上一次隐藏层 的值作为这一次的输入的权重矩阵，f是激活函数。 [0035] 隐藏层有两个输入，第一是U与x 向量的乘积，第二是上一隐藏层输出的值s 和W t t‑1 的乘积，等于前一次计算输出的s 需要缓存一下，在本次输入x 一起计算，共同输出最后 t‑1 t 的o 。 t [0036] 如果反复把公式2带入公式1，我们将得到： 8 8 CN 116421953 A 说明书 6/8 页 ，从上面可以看 出，第一循环神经网络的输出值O 是受前面历次输入值X 、X 、X 、X 、…影响的，相较于 t t t−1 t−2 t−3 由某一时刻的实时数据来判断运动员的技术水平，第一循环神经网络的输出值o 是受前面 t 历次输入值x 、x 、x 、x 、…影响的，相较于由某一时刻的实时数据来判断运动员的技 t t‑1 t‑2 t‑3 术水平，第一循环神经网络可以通过学习和记忆网球运动员的历史数据，由不同时间段的 数据进行递交分析，因此能够精准地判断该运动员的表现和技术水平。 [0037] S3、根据运动员技术水平确定训练强度； 具体的，训练强度应该根据运动员的实际情况进行调整，以确保训练的效果最大 化，同时也要避免运动员受伤；对于技术水平较高的运动员，训练强度可以适当提高，增加 训练强度和时间，以挑战他们的极限；而对于技术水平较低的运动员，训练强度应该适当降 低，避免过度训练导致受伤或者失去兴趣。 [0038] 同时，训练计划也应该根据运动员的实际情况进行调整，以确保训练的效果最大 化，因此训练强度也可根据运动员的自我评价进行手动设置。 [0039] S4、在训练中，实时获取运动员击球后网球运动状态数据以及场地环境因素数据； 具体的，要想发球机能够对网球运动员进行同水平训练，还需要对网球运动员发 出的网球轨迹进行预判；这里就需要结合场地环境以及运动员击球后的网球运动状态来进 行网球路线] 更为具体的，场地环境因素包括场地硬度、场地湿度和实时风向 ；网球运动状态是 指网球运动的空间向量，包括初始速度、发球点高度、旋转、初始高度以及初始方向。 [0041] 其中场地硬度和湿度等因素会影响球的反弹和滚动，进而影响球的落点和路线， 可以使用传感器等设备来监测这些因素；实时风向会影响球的飞行轨迹和空气阻力，进而 影响球的落点和路线，可以使用风速计等设备来监测风向和风速。 [0042] 关于网球的初始速度、发球点高度、旋转、初始高度以及初始方向等运动状态向 量，可以通过高速摄影或其他传感器进行监测；例如，可以使用高速摄影来记录网球的运动 轨迹和旋转情况，然后通过分析图像来计算出这些参数，另外，也可以使用雷达、加速度计 等传感器来监测网球的运动情况。 [0043] S5、通过预先训练的第二循环神经网络根据网球运动状态和场地环境因素，确定 网球的轨迹； 介于循环神经网络在处理序列数据方面的出色表现，对于网球轨迹这种连续的转 移问题，第二循环神经网络可以通过学习网球飞行过程中连续帧之间的关系，对网球的轨 迹进行预测。 [0044] 在将第二循环神经网络应用于实际场景之前 ，需要对第二循环神经网络进行训 练，通过反复调整模型参数和优化算法，使第二循环神经网络能够准确地预判网球的轨迹， 第二循环神经网络训练步骤如下： 9 9 CN 116421953 A 说明书 7/8 页 S51、收集网球运动状态和场地环境因素的过往数据； S52、对数据进行预处理，例如数据清洗，平滑处理和标准化等； S53、将数据划分为训练数据集和测试数据集； S54、选择适合预判网球的轨迹的第二循环神经网络； S55、使用训练数据集和测试数据集依次对第二循环神经网络模型进行训练和测 试； S56、将S4中获取的数据代入至训练好的第二循环神经网络中，第二循环神经网络 通过数据计算出网球的轨迹，并预测出网球的落点位置。 [0045] 第二循环神经网络具体的训练方法、结构与第一循环神经网络相似，这里不再进 行赘述。 [0046] 另一方面，计算网球轨迹和落点还可以采用以下方法： 运动学模型：基于S4获取的数据，可以建立网球的运动学模型；网球的运动可以被 视为一个二维平面上的自由落体运动，但是需要考虑到空气阻力和旋转等因素的影响； 计算轨迹：通过运动学模型，可以计算出网球在空中的轨迹，通过数值计算方法、 解析解法或者数值仿真等方法实现； 预测落点：通过计算出的轨迹，可以预测出网球的落点位置；这里可以通过计算机 视觉技术来实现，例如将场地分割成若干个网格，然后在每个网格中计算网球可能的落点 的概率，概率最大的网格即为预测的网球落点位置。 [0047] S6、结合网球的轨迹和训练强度，控制回球机进行回击； 根据第一循环神经网络给出的训练强度和第二循环神经网络给出的网球轨迹，可 以控制回球机进行回击；具体来说，将第一循环神经网络和第二循环神经网络的输出作为 回球机的输入，然后根据这些输入控制回球机的发球速度、发球方向和发球旋转等参数，以 使回球机能够匹配运动员的技术水平进行准确地回击网球。 [0048] 当然，上述参数仅仅是较为典型的部分参数，其他能够被获取及利用的参数也均 在本发明的保护范围内。 实施例二 [0049] 一种基于深度学习的网球训练系统，系统包括： 数据监测模块，通过传感器和高速摄像机获取训练前运动员的试训数据和训练中 实时网球运动状态数据以及场地环境因素数据，并发送； 水平判断模块，用于接收数据监测模块发送的试训数据，并利用预先存储的第一 循环神经网络，对试训数据进行分析计算，确定运动员的技术水平，并发送； 强度调整模块，用于接收水平判断模块发送的运动员技术水平，并根据运动员技 术水平设定与之相对应的训练强度，训练强度可根据实际情况进行手动设定训练强度； 轨迹预判模块，用于接收数据监测模块发送的训练中的实时网球运动状态数据以 及场地环境因素数据，并利用预先存储的第二循环神经网络根据发球数据和场地环境因素 确定网球的轨迹，同时读取强度调整模块中设定的训练强度，并根据训练强度和网球轨迹 生成回球机控制信号，并发送； 回球机，用于接收轨迹预判模块发送的控制信号，并根据控制信号对网球进行回 10 10 CN 116421953 A 说明书 8/8 页 击。 [0050] 前述图1实施例一中的基于深度学习的网球训练方法的各种变化方式和具体实施 例同样适用于本实施例的基于深度学习的网球训练系统,通过前述对基于深度学习的网球 训练方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中基于深度学习的网球训 练系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。 [0051] 此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在 存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线 相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能 达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。 [0052] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型 也应视为本发明的保护范围。 11 11 CN 116421953 A 说明书附图 1/5 页 图 1 12 12 CN 116421953 A 说明书附图 2/5 页 图 2 13 13 CN 116421953 A 说明书附图 3/5 页 图 3 14 14 CN 116421953 A 说明书附图 4/5 页 图 4 15 15 CN 116421953 A 说明书附图 5/5 页 图 5 16 16
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