基于大小模型协同的智能乒乓球运动分析与可视化系统设计产品系统

我要开发同款
bluefog2026年07月01日
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技术信息

语言技术
PythonFlaskVueSQLServerMongoDB
系统类型
WebWindowsLinux
行业分类
人工智能机器深度学习

作品详情

行业场景

随着人工智能技术的飞速发展,AI在体育领域中的应用逐步拓展,目前已广泛应用于运动员训练、赛事裁判、观众体验等多个方面。国际奥委会于2024年4月19日发布了《奥林匹克AI议程》,在展望人工智能可能对体育带来哪些影响的同时,提出了国际奥委会引领全球体育领域开展人工智能计划的框架,希望通过发掘人工智能的潜力来促进公平、团结、卓越的奥运体验,推动了全球体育界对AI技术的探索与应用。在国内,国务院印发的《全民健身计划(2021-2025年)》明确提出“推进体育产业数字化转型”,这为“智慧体育”新业态的培育按下了加速键。工信部和国家体育总局也在积极征集智能体育案例,鼓励将智能化解决方案纳入体育行业,以提升体育赛事的运营水平和组织效率。政策和技术的双重推动使得AI在体育运动中的应用前景愈发广阔,不仅为竞技体育带来了深刻的变革,也为全民健身和体育产业的发展注入了新的活力。
本项目旨在开发一款智能乒乓球运动分析与可视化系统,利用百度飞桨和文心大模型完成:动作姿势实时精确识别、跟踪乒乓球和运动员动作,生成重要运动轨迹,标签等可视化效果、对用户的训练进展生成可视化报告与后续建议等功能,从而帮助运动员和业余爱好者提升技术细节,减少训练中的错误动作和运动损伤,获得合理高效的训练建议和计划。同时,本系统还具备为运动队和俱乐部等组织管理运动员数据信息的功能,能够为这些体育组织提供全面的数据管理和决策支持,促进团队的整体发展和竞争力提升。

功能介绍

运动员端具有以下功能:
(1)个人信息管理:包括编辑个人信息和加入俱乐部功能,允许用户更新和维护其个人资料,并提供加入体育俱乐部的功能。
(2)动作识别与可视化分析:包括正向视角识别和侧向视角识别,分别从正面和侧面视角进行动作识别,帮助运动员全面了解自身动作表现。
(3)训练数据智能化分析:包含分析训练数据、生成训练报告、制定训练计划和查看能力图功能,对训练数据进行深入分析,生成详细报告,制定个性化训练计划,并提供能力图查看功能,助力运动员提升训练效果。
(4)训练数据系统化管理:提供新增训练记录、删除训练记录和查看历史训练记录功能,方便用户管理训练数据,进行历史对比和分析。
(5)查询知识库:提供查询运动学知识、营养学知识和医学知识功能,丰富运动员的专业知识储备,辅助其在训练和生活中做出科学决策。
(6)跨平台支持:支持网页端和移动端访问,确保用户在不同设备上都能便捷地使用系统功能,满足多样化使用场景需求。
俱乐部/教练端具有以下功能:
(1)俱乐部信息管理:包含编辑俱乐部信息功能,允许用户更新和维护俱乐部的基本资料。
(2)运动员管理:涵盖添加运动员和删除运动员功能,方便用户对运动员信息进行增删操作。
(3)运动员数据智能分析:包括查询训练数据、训练数据可视化展示和查看能力图功能,对运动员的训练数据进行分析和展示,帮助用户了解运动员的训练表现和能力分布。
(4)知识库管理:提供新增数据、删除数据和添加训练建议功能,方便用户管理和维护知识库中的数据,同时提供训练建议的添加功能。
(5)跨平台支持:支持网页端和移动端访问,确保用户在不同设备上都能便捷地使用系统功能,满足多样化使用场景需求。

项目实现

系统技术栈可分为前端、后端和人工智能算法三部分。前端基于Vue.js框架、Element UI组件库和Echarts进行开发。后端以Flask框架为基础,结合MySQL对关系型数据进行存储,利用百度自研的VectorDB向量数据库对文档向量信息进行存储,使用Redis对部分数据进行缓存。人工智能算法我们选用PaddlePaddle框架进行开发,利用百度文心一言大语言模型为训练报告智能分析、个性化训练计划生成等功能提供底层算法支撑,同时结合PaddleVideo、PaddleDetection等小模型协同开发,实现运动员动作识别、动作可视化展示等功能。
本系统由Web前端,Python后端及PaddlePaddle、百度文心一言大语言模型等大小模型构成。
Web前端主要采用Vue 2.0,可面向用户设计合理、美观、人机交互友好的UI界面;Python后端基于Flask框架开发,集成百度的大小模型与各智能算法,可分为运动员端和俱乐部端两大模块,主要负责各任务需求的处理。前后端之间采用Axios框架实现异步通信。在系统的部分功能上,我们使用WebSocket替代轮询,进一步降低消息推送的延迟,提高用户的体验。
Redis的主要功能是对频繁交换读取的数据进行缓存,并可以在分布式部署的模式下充当认证授权中心的角色。Celery分布式任务队列结合基于AMQP协议的RabbitMQ,以提供可靠的消息传递、高效的异步任务处理、良好的水平扩展性,从而使各节点间负载均衡,提高系统运行的稳定性,构建高效的Python分布式系统。
系统采用Nginx对前端的静态资源进行静态代理,对后端接口进行反向代理,以达到负载均衡、提高系统并发能力的目的。

示例图片

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