人工智能在羽毛球訓(xùn)練中應(yīng)用的可行性及智慧訓(xùn)練平臺(tái)框架

中圖分類號(hào)：G80 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8902-（2025）-14-154-3-ZL

1、引言

在新一輪人工智能革命的推動(dòng)下，我國(guó)體育產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了新發(fā)展和新機(jī)遇。人工智能與體育產(chǎn)業(yè)深度融合，能夠提高體育產(chǎn)業(yè)的管理效率、生產(chǎn)效率和創(chuàng)新效率。國(guó)家體育總局發(fā)布的《“十四五”體育發(fā)展規(guī)劃》提出，支持大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)在體育領(lǐng)域的創(chuàng)新運(yùn)用。據(jù)中國(guó)體育用品業(yè)聯(lián)合會(huì)報(bào)告顯示，2022年全球體育科技投資總額達(dá)到73億美元，其中人工智能相關(guān)項(xiàng)目占比達(dá) 29% 這些數(shù)據(jù)表明，人工智能在體育領(lǐng)域應(yīng)用的巨大潛力。羽毛球作為一項(xiàng)深受大眾喜愛(ài)的運(yùn)動(dòng)，在中國(guó)有著廣泛的群眾基礎(chǔ)。據(jù)中國(guó)國(guó)家體育總局統(tǒng)計(jì)，截至2024年，我國(guó)經(jīng)常參與羽毛球運(yùn)動(dòng)的人數(shù)已高達(dá)2.5億，成為國(guó)內(nèi)參與人數(shù)最多的運(yùn)動(dòng)之一。在這一背景下，若將人工智能技術(shù)引入羽毛球訓(xùn)練領(lǐng)域，為羽毛球練習(xí)者提供更科學(xué)、更精準(zhǔn)的訓(xùn)練指導(dǎo)建議，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文通過(guò)探討人工智能技術(shù)特點(diǎn)，以及人工智能在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用現(xiàn)狀，分析其在羽毛球動(dòng)作分析、個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃的制定、戰(zhàn)術(shù)分析及虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練等方面的潛在價(jià)值。

2、人工智能與羽毛球訓(xùn)練的理論基礎(chǔ)

2.1、人工智能技術(shù)概述

人工智能是一門研究并開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新興技術(shù)科學(xué)。隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)的突破，人工智能已經(jīng)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、決策支持等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。在體育領(lǐng)域，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于動(dòng)作分析、訓(xùn)練優(yōu)化、戰(zhàn)術(shù)分析和傷病預(yù)防等方面。但在羽毛球訓(xùn)練方面人工智能的研究相對(duì)較弱。在其他運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：動(dòng)作識(shí)別與分析、個(gè)性化訓(xùn)練方案生成、戰(zhàn)術(shù)分析和預(yù)測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練環(huán)境構(gòu)建等。這些應(yīng)用不僅可以提高訓(xùn)練的精準(zhǔn)度和效率，還可以為教練和運(yùn)動(dòng)員提供更全面、客觀的數(shù)據(jù)支持，從而實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練方法的創(chuàng)新和突破。

2.2、人工智能在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用現(xiàn)狀

近年來(lái)，越來(lái)越多的智能體育裝備應(yīng)運(yùn)而生，人工智能技術(shù)在體育訓(xùn)練領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，涉及多個(gè)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目和訓(xùn)練環(huán)節(jié)，主要體現(xiàn)在動(dòng)作分析、個(gè)性化訓(xùn)練及傷病預(yù)防等方面。例如：WilsonXConnected籃球內(nèi)部設(shè)有多個(gè)傳感器，用來(lái)追蹤投籃射程和進(jìn)球的數(shù)據(jù)；UnderArmour的跑鞋安裝了感應(yīng)芯片，記錄追蹤使用者的跑步速度、節(jié)奏、距離，判斷肌肉疲勞程度，隨時(shí)監(jiān)測(cè)反饋訓(xùn)練強(qiáng)度，還可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員大腿肌肉受到的外部和內(nèi)部負(fù)荷，及時(shí)提示理療師避免運(yùn)動(dòng)員肌肉拉傷。結(jié)合ChatGPT的分析Sora能夠創(chuàng)建不同訓(xùn)練模式的視頻，對(duì)于“腳背內(nèi)側(cè)踢球”這類足球技能，ChatGPT能夠根據(jù)動(dòng)作特點(diǎn)提供相應(yīng)的訓(xùn)練模式建議，而Sora則生成符合這些訓(xùn)練模式的具體訓(xùn)練任務(wù)和視頻，使訓(xùn)練更具針對(duì)性和有效性。上海體育大學(xué)也將AR技術(shù)運(yùn)用于運(yùn)動(dòng)損傷的學(xué)習(xí)，學(xué)生可通過(guò)專用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備點(diǎn)擊設(shè)備中現(xiàn)實(shí)或虛擬的屏幕了解所要學(xué)習(xí)的知識(shí)。利用決策樹(shù)、樸素貝葉斯等機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效地提取診斷知識(shí)評(píng)價(jià)運(yùn)動(dòng)損傷；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法可以超前診斷運(yùn)動(dòng)員骨骼肌、評(píng)估各項(xiàng)身體機(jī)能。這些應(yīng)用案例表明，人工智能技術(shù)在體育訓(xùn)練中具有廣闊的應(yīng)用前景。在羽毛球訓(xùn)練領(lǐng)域，特別是針對(duì)羽毛球練習(xí)者的應(yīng)用仍相對(duì)有限。因此，探索人工智能技術(shù)在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用，具有重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)踐意義。

2.3、羽毛球訓(xùn)練的基本原理與方法

羽毛球訓(xùn)練是一個(gè)系統(tǒng)化、科學(xué)化的過(guò)程，目的是提高運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)水平、身體素質(zhì)和心理素質(zhì)等。羽毛球訓(xùn)練主要包括技術(shù)訓(xùn)練、體能訓(xùn)練、戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練和心理能力訓(xùn)練四個(gè)方面。技術(shù)訓(xùn)練包括基本握拍、擊球、步法等技術(shù)的練習(xí)；體能訓(xùn)練涉及速度、力量、耐力、靈敏、柔韌等身體素質(zhì)的提升；戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練則側(cè)重于單打、雙打戰(zhàn)術(shù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用；心理訓(xùn)練主要培養(yǎng)運(yùn)動(dòng)員的心理調(diào)節(jié)能力、抗壓能力和比賽心態(tài)。

羽毛球練習(xí)者想要提高自身羽毛球技術(shù)水平，訓(xùn)練必不可少，尋找一個(gè)“適合”自己的教練更是難上加難。根據(jù)中國(guó)羽毛球協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)，2022年我國(guó)注冊(cè)羽毛球教練員已超過(guò)10萬(wàn)人，但專業(yè)教練資源仍然難以滿足基數(shù)龐大的羽毛球練習(xí)者的需求。傳統(tǒng)訓(xùn)練在實(shí)施過(guò)程中往往存在以下問(wèn)題：（1）“一鍋燴”式教學(xué)，教練員難以兼顧每個(gè)學(xué)員的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化訓(xùn)練；（2）技術(shù)動(dòng)作糾正不夠及時(shí)精準(zhǔn)，過(guò)度依賴教練的主觀判斷及教練自身水平；（3）訓(xùn)練效果評(píng)估缺乏客觀數(shù)據(jù)支持，主觀評(píng)價(jià)占比太高；（4）高水平教練資源稀缺，費(fèi)用昂貴，難以滿足大眾需求。通過(guò)結(jié)合傳統(tǒng)訓(xùn)練方法和人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的動(dòng)作分析、更個(gè)性化的訓(xùn)練計(jì)劃制定、更客觀的效果評(píng)估，從而提高訓(xùn)練效率和效果。現(xiàn)代科技的發(fā)展，為人工智能在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，讓其不再遙遙無(wú)期，而是現(xiàn)實(shí)可行的。

3、人工智能在大眾羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用及智能平臺(tái)框架構(gòu)想

3.1、人工智能輔助羽毛球動(dòng)作分析與糾正

羽毛球是技能主導(dǎo)類的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目，技術(shù)的好壞、是否標(biāo)準(zhǔn)對(duì)該項(xiàng)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生巨大的影響，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法，人工智能系統(tǒng)配合高像素相機(jī)可以精確捕捉和分析運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作細(xì)節(jié)，為其技術(shù)改進(jìn)提供客觀、全面的數(shù)據(jù)支持，具體而言，人工智能輔助的動(dòng)作分析系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)以下功能：首先，通過(guò)高速攝像頭和3D動(dòng)作捕捉技術(shù)，系統(tǒng)可以精確記錄運(yùn)動(dòng)員的每個(gè)動(dòng)作細(xì)節(jié)，包括關(guān)節(jié)角度、擊球點(diǎn)位置、揮拍軌跡等。其次，人工智能算法可以將這些數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作模型進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別出動(dòng)作中的不足之處。例如，系統(tǒng)可以分析擊球時(shí)手腕的翻轉(zhuǎn)角度是否合理，腳步移動(dòng)是否到位等。最后，基于分析結(jié)果，系統(tǒng)可以為運(yùn)動(dòng)員提供個(gè)性化的改進(jìn)建議，甚至通過(guò)可視化技術(shù)直觀展示正確動(dòng)作和個(gè)人動(dòng)作的差異。對(duì)于羽毛球練習(xí)者而言，這項(xiàng)技術(shù)不僅可以彌補(bǔ)專業(yè)教練資源不足的問(wèn)題，還可以為他們提供專業(yè)水準(zhǔn)的技術(shù)分析和指導(dǎo)，從而加速技能提升。

3.2、基于人工智能的個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃制定

鐘亞平等學(xué)者提出了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)訓(xùn)練”模式，認(rèn)為該模式是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練實(shí)踐的深度融合，使其訓(xùn)練負(fù)荷精準(zhǔn)量化、提高訓(xùn)練效率、增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練動(dòng)機(jī)及實(shí)現(xiàn)精英運(yùn)動(dòng)員的精確個(gè)性化訓(xùn)練。人工智能技術(shù)在制定個(gè)性化羽毛球訓(xùn)練計(jì)劃方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能系統(tǒng)可以綜合分析運(yùn)動(dòng)員的身體狀況、技術(shù)水平、訓(xùn)練目標(biāo)等多維度數(shù)據(jù)，從而生成最優(yōu)的訓(xùn)練方案。

人工智能系統(tǒng)制定個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃的過(guò)程主要包括以下幾個(gè)步驟：系統(tǒng)收集運(yùn)動(dòng)員的基礎(chǔ)信息，如年齡、身高、體重、運(yùn)動(dòng)史等，通過(guò)智能穿戴設(shè)備采集實(shí)時(shí)生理數(shù)據(jù)，如心率、血氧、疲勞指數(shù)等。系統(tǒng)分析運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)水平，包括各項(xiàng)基本技術(shù)的掌握程度、比賽表現(xiàn)等。然后，結(jié)合運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練目標(biāo)和時(shí)間安排，人工智能算法會(huì)生成一套個(gè)性化的訓(xùn)練計(jì)劃，包括技術(shù)訓(xùn)練、體能訓(xùn)練和恢復(fù)安排等。人工智能系統(tǒng)不僅能制定初始訓(xùn)練計(jì)劃，還能根據(jù)運(yùn)動(dòng)員的主觀訓(xùn)練反饋、智能穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)反饋，對(duì)訓(xùn)練進(jìn)展情況進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)調(diào)整計(jì)劃。例如，系統(tǒng)檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)員的某項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步較快，則會(huì)相應(yīng)增加訓(xùn)練強(qiáng)度；如果發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員疲勞指數(shù)較高，則會(huì)適當(dāng)降低訓(xùn)練強(qiáng)度。這種動(dòng)態(tài)優(yōu)化的特性使得訓(xùn)練計(jì)劃始終保持最佳效果。對(duì)于大眾羽毛球練習(xí)者而言，人工智能輔助的個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃可以幫助他們?cè)谟邢迺r(shí)間內(nèi)最大化提升訓(xùn)練效果，同時(shí)降低過(guò)度訓(xùn)練或訓(xùn)練不足的風(fēng)險(xiǎn)。

3.3、基于人工智能的羽毛球戰(zhàn)術(shù)分析應(yīng)用

人工智能技術(shù)在羽毛球戰(zhàn)術(shù)分析方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，人工智能系統(tǒng)可以從海量比賽數(shù)據(jù)中提取學(xué)習(xí)不同的戰(zhàn)術(shù)信息，為教練和運(yùn)動(dòng)員提供深度洞察。根據(jù)國(guó)際羽聯(lián)的統(tǒng)計(jì)，一場(chǎng)頂級(jí)羽毛球比賽平均包含500一700拍回合，每個(gè)回合又涉及多個(gè)擊球點(diǎn)和移動(dòng)軌跡。傳統(tǒng)的人工分析方法難以全面把握這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)，而人工智能系統(tǒng)則可以輕松處理并發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律。利用YOL0算法分析羽毛球運(yùn)動(dòng)員的移動(dòng)軌跡和移動(dòng)熱區(qū)，了解運(yùn)動(dòng)員在場(chǎng)上的移動(dòng)偏好；研究運(yùn)動(dòng)員在接對(duì)方回球時(shí)的站位偏好，分析他們?cè)诮忧驎r(shí)是更偏向于前場(chǎng)還是后場(chǎng)。這些數(shù)據(jù)為技戰(zhàn)術(shù)研究和訓(xùn)練策略制定提供了重要的量化支持，也為羽毛球領(lǐng)域的研究提供了更多可能。

4、人工智能應(yīng)用于大眾羽毛球訓(xùn)練的挑戰(zhàn)與對(duì)策

4.1、技術(shù)挑戰(zhàn)及解決方案

人工智能在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用雖然前景廣闊，但仍面臨著一些技術(shù)挑戰(zhàn)。羽毛球運(yùn)動(dòng)的高速性和復(fù)雜性對(duì)人工智能系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性提出了較高要求。球速可達(dá)到300km/h ，且動(dòng)作變化快速，這對(duì)圖像識(shí)別和動(dòng)作分析技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)。不同場(chǎng)地環(huán)境、光線條件和拍攝角度都可能影響人工智能系統(tǒng)的識(shí)別效果。個(gè)體差異性大，如身高、體型、技術(shù)風(fēng)格等，使得人工智能系統(tǒng)難以建立統(tǒng)一的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們提出以下解決方案：開(kāi)發(fā)高幀率、高分辨率的專業(yè)攝像設(shè)備，結(jié)合多角度拍攝，提高動(dòng)作捕捉的精度。利用深度學(xué)習(xí)算法，提高系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜動(dòng)作的識(shí)別能力。通過(guò)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括不同環(huán)境、不同水平運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作視頻，增強(qiáng)人工智能系統(tǒng)的適應(yīng)性。將傳感器技術(shù)與視覺(jué)分析相結(jié)合，提供更精確的動(dòng)作數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)可建立個(gè)性化訓(xùn)練模型，依據(jù)運(yùn)動(dòng)員的身體特征和技術(shù)特點(diǎn)，制定更符合個(gè)體需求的訓(xùn)練建議。

4.2、降低成本與促進(jìn)普及的策略

將人工智能技術(shù)應(yīng)用于羽毛球訓(xùn)練面臨的另一大挑戰(zhàn)是成本問(wèn)題，這直接影響了其普及程度。高端的AI訓(xùn)練系統(tǒng)通常需要昂貴的硬件設(shè)備、復(fù)雜的軟件系統(tǒng)和專業(yè)的技術(shù)支持，這對(duì)于普通羽毛球愛(ài)好者和小型俱樂(lè)部來(lái)說(shuō)可能難以承受。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研，一套完整的AI羽毛球訓(xùn)練系統(tǒng)的成本可能高達(dá)數(shù)十萬(wàn)元，遠(yuǎn)超大多數(shù)消費(fèi)者的預(yù)算。

為了降低成本、提高普及率，我們建議采取以下策略：（1）開(kāi)發(fā)基于智能手機(jī)的輕量級(jí)AI應(yīng)用。利用手機(jī)攝像頭和內(nèi)置傳感器，結(jié)合云端AI算法，可以實(shí)現(xiàn)基本的動(dòng)作分析和訓(xùn)練指導(dǎo)功能，降低硬件成本。（2）采用共享經(jīng)濟(jì)模式，在公共體育場(chǎng)所或羽毛球俱樂(lè)部設(shè)置AI訓(xùn)練站，用戶可按次付費(fèi)使用，分?jǐn)傇O(shè)備成本。（3）探索AI訓(xùn)練系統(tǒng)的租賃模式，使中小型俱樂(lè)部能夠以可承受的價(jià)格享受高端訓(xùn)練設(shè)備的服務(wù)。通過(guò)這些措施，可以顯著降低AI訓(xùn)練系統(tǒng)的使用門檻，推動(dòng)其在大眾羽毛球訓(xùn)練中的廣泛應(yīng)用。

4.3、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

在人工智能應(yīng)用于羽毛球訓(xùn)練的過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護(hù)是不容忽視的重要問(wèn)題。人工智能系統(tǒng)需要收集和分析大量用戶數(shù)據(jù)，包括個(gè)人信息、訓(xùn)練視頻、身體數(shù)據(jù)等，這些信息如果泄露或被濫用，將會(huì)嚴(yán)重侵犯用戶隱私。為保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私，我們建議采取以下措施：采用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，對(duì)敏感信息進(jìn)行加密處理，確保即使數(shù)據(jù)泄露也不會(huì)直接暴露用戶隱私。實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制和權(quán)限管理，確保只有授權(quán)人員能夠訪問(wèn)用戶數(shù)據(jù)。同時(shí)，建立完善的數(shù)據(jù)銷毀機(jī)制，對(duì)不再需要的數(shù)據(jù)及時(shí)進(jìn)行安全刪除。采用區(qū)塊鏈技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和可追溯性，防止數(shù)據(jù)被篡改。定期進(jìn)行安全審計(jì)和漏洞檢測(cè)，及時(shí)修復(fù)潛在的安全隱患。加強(qiáng)用戶教育，提高其數(shù)據(jù)安全意識(shí)，鼓勵(lì)使用強(qiáng)密碼和雙因素認(rèn)證等安全措施。通過(guò)這些全面的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施，可以有效降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)用戶對(duì)AI訓(xùn)練系統(tǒng)的信任度。

5、結(jié)論

人工智能在羽毛球技術(shù)分析、個(gè)性化訓(xùn)練方案制定、動(dòng)作糾正和損傷預(yù)防等方面具有巨大潛力，能夠?yàn)橛鹈驉?ài)好者提供精準(zhǔn)的技術(shù)診斷和個(gè)性化訓(xùn)練建議，這不僅能提高訓(xùn)練效率，還能減少因錯(cuò)誤動(dòng)作導(dǎo)致的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)。由于專業(yè)教練資源有限，人工智能可以在很大程度上彌補(bǔ)這一缺陷，為更多練習(xí)者提供專業(yè)水平的指導(dǎo)。還需重視優(yōu)化人機(jī)協(xié)作模式的重要性，這種協(xié)作模式不僅能提高訓(xùn)練質(zhì)量，還能促進(jìn)教練員的專業(yè)發(fā)展，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用前景廣闊，本研究對(duì)人工智能在羽毛球訓(xùn)練中的應(yīng)用可行性及智慧訓(xùn)練平臺(tái)的構(gòu)建進(jìn)行了全面分析。結(jié)果表明，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于羽毛球訓(xùn)練中構(gòu)建智慧訓(xùn)練平臺(tái)具有較高的可行性和應(yīng)用價(jià)值，有望顯著提升訓(xùn)練效果，推動(dòng)羽毛球運(yùn)動(dòng)的普及和發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]廖粵生，王先亮.人工智能助推體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：時(shí)代機(jī)遇、現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)方略[].中國(guó)體育科技，2024，60（7）.

[2]羅予，肖海彬，范永召，等.從ChatGPT到Sora：競(jìng)技體育教練系統(tǒng)建構(gòu)與發(fā)展的再思考[].成都體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2024，50（5）.

[3]焦?jié)捎睿煨菭q，唐婉瑩.智能化訓(xùn)練系統(tǒng)在羽毛球運(yùn)動(dòng)員技戰(zhàn)術(shù)提升中的應(yīng)用研究[J].文體用品與科技，2024（16）.

[4]鐘亞平，吳彰忠，陳小平.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)訓(xùn)練：理論內(nèi)涵、實(shí)現(xiàn)框架與推進(jìn)路徑[].體育科學(xué)，2021，41（12）.