AI 羽毛球“鹰眼裁判”来了！一键分析比赛视频，自动生成热力图、轨迹图和技战术报告

昆仑开源易选

2026-06-23 0 5

你是否想过，用手机拍一段业余羽毛球比赛视频，就能自动识别球员跑动路线、羽毛球落点、击球频率，甚至生成专业级的技战术分析图表？Good-Badminton 正是这样一款开源的 AI 视频分析工具——它不依赖昂贵硬件，仅凭普通摄像头录制的比赛视频，就能实现类似职业赛事“鹰眼系统”的智能分析能力。专为羽毛球爱好者、基层教练、体育科研人员和计算机视觉学习者打造，让高水平技战术分析不再被专业设备和高昂成本所限制。

核心功能

精准球员姿态追踪：支持 RTMPose、RTMO 和 YOLO Pose 多种先进姿态估计算法，稳定识别人体关键点（如髋、膝、踝、肩），还原真实运动姿态与重心变化。
动态羽毛球检测与轨迹绘制：基于优化的 YOLO 检测模型，逐帧定位羽毛球位置，并在输出视频中连续绘制飞行轨迹线，清晰呈现每一拍的起落路径。
智能球场坐标映射：既支持手动标注球场四角/发球线等关键点进行标定，也新增自动球场边界检测功能，大幅降低使用门槛，将画面像素坐标精准转换为标准羽毛球场地（13.4×6.1 米）的物理坐标系。
多维运动数据分析：自动统计每位球员的移动距离、平均速度、有效覆盖区域、回合分布，并区分上/下半场独立分析，助力体能评估与战术复盘。
可视化报告一键生成：内置中文界面，可输出带实时标注的高清分析视频，同时生成热力图（显示高频活动区域）、散点图（落点分布）、CSV 数据表格，便于导入 Excel 或 Python 进一步研究。
开放可扩展架构：模块化设计，支持更换不同姿态/检测模型；实验中的“击球点识别”与“技术动作分类”（如杀球、吊球、网前搓球）已初步可用，欢迎开发者参与共建。

适合哪些人用

✅ 羽毛球教练与体能师：快速生成学员训练报告，直观发现跑动盲区或击球习惯偏差；
✅ 高校体育/计算机专业学生：绝佳的 CV 实战项目——涵盖目标检测、姿态估计、坐标变换、数据可视化全流程；
✅ 业余球队与俱乐部：低成本搭建自己的“视频分析室”，用手机录像即可做赛后复盘；
✅ 开源爱好者与算法工程师：Apache-2.0 协议完全开放，代码结构清晰，文档详实，小红书视频教程+中文 README 降低入门门槛。

快速上手

只需三步，5 分钟启动分析：

安装依赖：确保已安装 Python 3.9+ 和 CUDA（推荐 GPU 加速），运行 pip install -r requirements.txt；
准备视频：拍摄或下载一段横屏、镜头稳定的羽毛球比赛视频（建议 720p 以上，避免剧烈晃动）；
一键运行：执行 python main.py --input your_video.mp4，程序将自动完成检测、映射与可视化，结果保存在 output/ 目录下——含标注视频、热力图 PNG 和详细 CSV 数据。

首次使用建议先运行 demo 视频（项目自带 assets/demo.mp4），熟悉流程；如需自定义球场尺寸或调整模型参数，查阅 config.yaml 即可。