申请/专利权人：腾特体育科技南通有限公司

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117815638A

主分类号：A63B69/38

分类号：A63B69/38;A63B71/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了网球训练机器人智能学习调整系统，网球训练机器人智能学习调整系统，包括图像识别系统、算法模型、后端处理平台和优化模型。通过对数据清洗、特征提取、数据标准化等数据预处理工作，逐步收集网球运动员接击球后每次球员的位置，出球的角度，网球飞行中速度，方向，旋转，落点等各种必要数据，运用各类机器学习算法，处理各种数据集，并产生有效的预测和决策，预判来球的落点和难度等级判断，从而评估对练运动员的能力水平和级别判定，训练机器人因此做出判断和识别，做出及时交互的反馈动作。整个训练过程不断更新权重、偏置值，使得模型预测越来越准确，网球训练机器人能够提供交互式的智能化训练方式。

主权项：1.网球训练机器人智能学习调整系统，其特征在于：包括图像识别系统400、算法模型500、后端处理平台200和优化模型600，图像识别系统400，捕捉网球运行中的多点三维坐标、速度、速度方向，运用算法模型计算出来球的轨迹，预判来球的落点；算法模型500，具有多层算法层，根据图像识别系统输入的网球图像数据，根据数据的特征进行预测和分类；后端处理平台200，经算法层数据变换运算的来球轨迹落点和运动员级别数据，与后端处理平台接收主控制器300发来的现场后续数据，手机APP100客户端数据真实值，计算模型运算出判断数据与真实数据的误差损失值，来反馈给优化模型600进行数据优化；优化模型600，根据球员击球数据的积累以及判断准确与否信息的反馈，扩充完善数据库，提供模型训练和评估函数，使训练机器人能够自主地评估其在任务上的表现，通过提取的评估特征，优化算法。

全文数据：

权利要求：

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