羽毛球是一项深受大众喜爱的运动项目，既是一种竞技运动，也是一种全民健身方式。在正式比赛中，规则的公平与执行的准确性直接影响比赛的结果与运动员发挥。然而，羽毛球比赛中存在多种容易被忽视或判罚困难的犯规行为，例如发球高度超标、击球过网、脚踩发球线及双击球等。由于羽毛球运动速度快、回合变化多，裁判在短时间内需做出准确的判罚，难免会出现误判或漏判的情况。这不仅会影响运动员的比赛体验，也会对比赛的公平性造成一定的影响。
随着人工智能与计算机视觉技术的发展，利用图像识别和视频分析对羽毛球比赛过程进行自动检测成为可能。通过建立基于深度学习或图像处理算法的自动判罚系统，可实时捕捉比赛中的关键动作，对是否犯规进行辅助判断。这不仅能减轻裁判的压力，还能提高比赛的公正性与透明度。同时，对于日常训练来说，自动检测系统能帮助运动员及时发现技术动作中的不规范之处，从而提高训练效果，避免错误动作的长期固化。
因此，对羽毛球比赛中的犯规进行自动检测的研究，不仅具有重要的学术探索价值，也具有实际应用意义。一方面，它能推动人工智能在体育领域的创新应用；另一方面，它有助于促进羽毛球运动的公平竞赛与科学训练，对于提升运动水平和观赛体验都具有积极作用。
2.研究方法
2.1模型总体概述
为解决羽毛球比赛中犯规行为自动检测的需求，本文提出一种基于深度学习的判罚识别模型。该模型采用轻量化的卷积神经网络结构，并结合姿态估计与目标检测方法，以实现对羽毛球轨迹与运动员动作特征的联合建模。卷积神经网络如下图所示。整体架构主要由三个核心模块组成：预处理与特征表示模块、特征提取与融合模块、多任务判别模块。
在预处理与特征表示模块中，视频序列经过帧级处理后被输入模型。该模块通过图像增强与关键点提取方法，初步生成运动员姿态特征与羽毛球轨迹特征的表示，为后续深度特征提取提供基础。
特征提取与融合模块则是模型的核心部分。首先，利用轻量化卷积神经网络（CNN）提取空间层面的外观与运动特征，以适应羽毛球高速运动与复杂背景下的场景需求；然后引入姿态估计算法捕捉球员动作的关键点信息，用于识别如发球违例、触网等与人体动作相关的犯规行为。之后通过特征融合机制，将轨迹特征与动作特征进行整合，构建更具判别性的高维表示。
卷积神经网络
多任务判别模块采用并行分支结构：一分支用于羽毛球落点与轨迹判定，以检测是否出界；另一分支用于运动员动作规范性判别，识别如发球违例或触网行为。通过多任务学习策略，模型在共享底层特征的同时针对不同任务进行优化，从而实现对多种犯规行为的联合检测。
总体而言，模型在设计上强调轻量化与实时性，在保证检测准确率的同时减少计算开销，以适应羽毛球比赛场景中对快速响应的需求。该架构不仅为羽毛球犯规自动检测提供了一种可行的技术路线，也为类似体育项目的智能判罚研究提供了参考。
2.2模块设计
在上一小节中提到，本文的模型主要由三个核心模块组成：预处理与特征表示模块、特征提取与融合模块和多任务判别模块。各模块在整体框架中承担不同功能，协同实现对多类犯规行为的准确识别。
2.2.1预处理与特征表示模块
羽毛球比赛场景中存在光照变化、运动模糊和背景干扰等复杂因素，直接影响模型的判罚效果。因此在输入数据进入深度学习网络前，需进行初步的特征表示构建。具体而言，模块采用图像增强技术提升帧图像质量；同时引入背景建模与前景分割方法以突出运动员和羽毛球目标。此外，利用人体姿态估计算法提取球员的骨架关键点特征，用于表征发球与击球动作的时序变化。这些处理提高了输入特征的判别性，同时为后续深度网络的学习提供了更加鲁棒的特征基础。
2.2.2特征提取与融合模块
在本模块中，采用轻量化卷积神经网络（CNN）对输入帧进行深层特征提取，以捕捉羽毛球及运动员的空间外观特征。为兼顾实时性与准确性，网络设计采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）结构以降低计算复杂度。同时，针对羽毛球运动的高速特性，设计了基于时间序列的运动轨迹建模方法，通过多帧信息的聚合实现对羽毛球轨迹的稳定跟踪。随后，模型将CNN提取的空间特征与人体关键点特征进行融合，采用特征拼接与注意力机制（Attention Mechanism）增强关键区域信息，从而形成兼顾运动轨迹与人体姿态的综合表示。该融合机制能有效提高对复杂犯规行为的识别能力。
2.2.3多任务判别模块
为实现多类犯规行为的联合检测，本文在模型设计中引入多任务学习框架。具体来说，该模块主要包括两个并行分支，如下图所示。
轨迹判别分支：基于羽毛球的落点与轨迹特征，判断是否出现出界或落点违规。该分支利用卷积层与全连接层相结合的结构输出分类结果，并通过交叉熵损失函数进行优化。
动作判别分支：基于人体关键点特征，识别运动员是否存在发球违例、触网等与动作规范相关的犯规行为。该分支采用时序建模方法，以捕捉动作随时间的动态变化。
在训练过程中，两个分支共享底层特征提取网络，并通过加权损失函数实现联合优化。
多任务判别模块
2.3损失函数设计
损失函数是模型训练过程中的核心组成部分，它直接决定了模型的优化目标与性能表现。在本研究的羽毛球犯规自动检测模型中，为同时完成轨迹判别与动作判别两类任务，采用多任务学习框架对损失函数进行设计。损失函数的合理设计对于模型的优化和性能提升具有关键作用。
首先，在轨迹判别分支中，该任务属于典型的二分类问题（界内/界外）。因此选用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）作为优化目标，其数学形式为：
其中，表示样本数，为真实标签，表示模型预测为正类的概率。
其次，在动作判别分支中，该任务涉及多类别分类（正常动作、发球违例、触网等）。为此，同样采用交叉熵损失函数的多分类形式：
其中，表示类别数，为样本在类别上的真实标签，为模型预测该样本属于类别的概率。
为同时优化轨迹判别与动作判别任务，模型的总体损失函数采用加权组合的形式：
其中，和分别为权重系数，用于平衡不同任务的重要性。
3.实验与分析
3.1数据集本研究
所使用的数据主要来源于网络上的各大视频平台，包括羽毛球公开赛、职业联赛及教学训练视频。从这些视频中筛选出具有代表性的片段，并进行二次处理与标注，以构建符合本研究目标的训练与测试数据集。
在数据获取阶段，将下载的视频经过裁剪与分段处理，将完整比赛视频划分为若干短视频片段，每个片段通常包含一个或数个连续的击球回合。这样可显著降低数据冗余度，并便于在后续训练过程中进行样本级的分类与检测。
在数据标注阶段，根据研究目标，主要针对是否存在犯规行为进行人工标注。标注内容包括发球违例、触网、界外落点等典型犯规情况。标注方式采取整段视频级别判定，即判断一个短片段中是否存在某类犯规行为，而非逐帧进行精细化标记。这种标注方式可提高数据收集效率，也更贴合实际裁判场景中对动作的整体判定逻辑。
在数据划分阶段，构建的数据集按照训练集、验证集与测试集进行划分，其中训练集用于模型参数学习，验证集用于超参数调优与模型选择，测试集用于最终性能评估。为保证实验结果的可靠性，划分过程中尽量避免同一场比赛的视频片段同时出现在不同数据子集中，从而减少数据泄漏带来的影响。
3.2实验设置
本文的所有实验都在高性能计算环境中完成，具体配置如表3-1所示，包括Ubuntu 20.04.6操作系统、Intel i7-13700 CPU、NVIDIA RTX3080、16GB内存和CUDA 11.8的支持。此外，实验使用Python 3.9和Pytorch 2.1.3框架，为模型的训练和测试提供稳定的运行环境。
模型的超参数设置如表3-2所示。优化器使用Adam，以其结合动量方法和自适应学习率的特性，加速模型的训练过程。学习率初值为0.001，动量参数设置为0.9，以帮助模型在优化过程中更快收敛并减少震荡。为防止过拟合，权重衰减设置为1e-5，采用L2正则化策略。此外，批量大小设置为4，以平衡训练效率和内存使用。
表3-1 实验环境配置表
表 3-2 实验超参数设置
3.3算法评价指标
为全面评估所提出模型的性能，本文采用了多种常用的分类与检测评价指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1值（F1-score）。这些指标能从不同角度衡量模型在处理实际比赛数据时的可靠性与有效性。
准确率用于衡量模型整体预测的正确程度，定义为预测正确的样本数与总样本数之比，公式如下所示：
其中，（True Positive）为真实为正类且预测正确的样本数，（True Negative）为真实为负类且预测正确的样本数，（False Positive）为真实为负类但预测为正类的样本数，（False Negative）为真实为正类但预测为负类的样本数。
精确率则反映了模型在所有预测为正类的样本中，真正为正类的比例，其定义如下：召回率用于衡量模型对正类样本的覆盖能力，即在所有真实为正类的样本中，能被正确识别的比例：
F1 值则是精确率与召回率的调和平均，综合考虑了两者的平衡性，定义如下所示：
在实验中，这些指标能全面反映模型在不同类别犯规行为检测上的表现，准确率体现了整体检测的正确率，精确率强调了预测的可信度，召回率强调了对犯规样本的覆盖程度，而F1值则在两者之间取得平衡。
3.4实验结果
从表3-3可以看出，本文所提出的模型在各项指标上均优于对比模型。其中，准确率达到92.8%，比ResNet-18提升了约3.4%，比轻量化的MobileNetV2提升了5.6%。在精确率和召回率方面，本文模型分别达到91.5% 和90.1%，均明显高于对比模型，说明模型设计不仅能有效降低误检率，还能捕捉更多的犯规片段。进一步地F1-score结果表明，本文模型在精确率与召回率间取得了良好平衡，整体性能最优。
实验结果表明，结合特征提取模块、多尺度时序卷积及判别优化器的设计，能有效提升羽毛球比赛中复杂犯规动作的检测能力。这说明所提出方法具有较好的实用价值和推广潜力，可为自动化体育裁判辅助系统提供重要参考。
表 3-3 与主流方法的对比实验结果
4.总结与展望
本文围绕羽毛球比赛中常见犯规动作的自动检测问题，设计并实现了一种基于深度学习的检测模型。研究首先分析了国内外相关领域的研究现状，明确运动场景下动作检测的难点与不足。在此基础上，本文构建了一个由特征提取模块、多尺度时序卷积模块与判别优化模块组成的整体框架，旨在提升模型对复杂犯规动作的捕捉与判别能力。
实验部分，在自行构建并标注的羽毛球比赛视频片段数据集上进行了验证。结果显示，本文所提出的模型在准确率、精确率、召回率及F1-score等多项指标上均优于对比方法，验证了所提模型在实际应用场景下的有效性与优越性。整体而言，本研究不仅在技术层面取得一定成果，也为体育赛事智能化辅助裁判提供了新的思路与方法论支持。
尽管本文所提出的模型在实验中表现出良好性能，但仍存在一定局限性。首先，数据集规模有限且来源单一，导致模型在面对不同拍摄角度、光照条件和比赛级别的泛化能力仍有待提升。其次，本文的研究主要集中在单一片段的判别，而对于更长时序的上下文信息尚未充分利用，这可能在复杂场景中影响判罚的准确性。
未来研究可从以下几方向展开：其一，进一步扩展和丰富数据集，涵盖更多样化的比赛场景和犯规类型，以增强模型的鲁棒性和推广性；其二，结合时序建模方法引入更强的时序依赖建模能力，从而提升对连续动作的判别性能；其三，将本研究方法与实时视频流处理相结合，推动其在实际羽毛球比赛中的实时裁判辅助系统落地应用。
综上所述，本文的研究为羽毛球比赛中的犯规自动检测提供了可行的解决方案，也为未来的研究与应用奠定了基础。
5.收获与成长
这个暑假，我完成了一个超级酷的课题，用人工智能去检测羽毛球比赛中的犯规行为。从对着一行行代码发呆，到终于能让电脑看懂羽毛球比赛，这段经历真的太神奇了！我收获的不仅仅是一个程序，更是很多让我悄悄成长的宝贵财富。
以前我觉得体育课就是跑跑跳跳，计算机课就是打字编程，它们完全是两个世界。但这个课题像一座桥梁，把它们连起来了！为了搞清楚什么是“发球过腰”，我不仅重新研究了羽毛球规则，还在网上查询了半天；为了写代码，我自己补习Python相关的知识。原来，把不同学科的知识混在一起，能产生这么酷的化学反应！ 我现在觉得，学习并不仅仅为了考试，而是为了解决真实世界的问题。
说实话，这个过程一点都不简单。我的程序经常“翻车”——要么无法识别目标人物，要么明明犯规了却检测不出来。有一次，我改了整整一下午的代码，结果电脑突然蓝屏了……我当时差点气晕。但冷静下来后，我还是选择重启电脑、重新开始。我学会了接受失败，并且相信：只要不断调试和尝试，bug总能被解决。 这种“不放弃”的体验，比考满分更有成就感。
AI听起来特别高大上，好像是科学家才能搞的东西。但通过这个项目，我发现它其实离我很近。我用几行代码让电脑学会了“看”图像，用数据集“教”它认识什么是犯规动作。虽然我的模型还很简单，但它是我亲手创造的“小智能”。这个过程让我明白，科技不是魔法，而是由逻辑、数据和耐心一点点构建起来的。 我现在对人工智能不再感到神秘，反而充满了好奇，想继续探索它还能做些什么。最开始听到“自动检测犯规”我觉得根本不可能完成。但是妈妈教我：“大问题不好解决，就把它拆成小问题。”于是我把任务拆成了多个小任务。就像吃一块大蛋糕，一口一口吃，终于把它吃完了！这个“分解问题”的思维让我再也不怕复杂的难题了，无论是做数学题还是做项目，我都更有信心。
做完这个项目后，我看羽毛球比赛的眼神都不一样了！我会想：“如果以后比赛真的用上这种技术，是不是会更公平？运动员和裁判会不会更轻松？”科技不是为了酷炫，而是为了帮助人。也许未来，我还能做出帮助盲人感知比赛的系统，或设计一个自动统计运动员数据的程序……这个课题在我心里种下了一颗种子，我希望未来能用自己的代码，让世界有一点点不一样。
这就是我和我的AI羽毛球项目的故事。它可能只是一个简单的程序，但对我而言，却是一次勇敢的探索之旅！
[1]刘超凡,张巍.羽毛球落点检测与统计系统的设计与实现[J].淮阴师范学院学报（自然科学版）, 2024, 23(4):308-313.
[2]郭容,杨健科,张佳进.基于机器学习的羽毛球挥拍动作识别算法比较研究[J].集成电路与嵌入式系统, 2024(10).
[3]陶树.基于精彩片段提取的羽毛球视频动作识别研究[D].西北农林科技大学,2025-09-11.[4]裴涛,谢慧志,赵佳辉.基于深度学习的羽毛球击球动作智能识别方法研究[J].工业控制计算机, 2025, 38(2):83-85. 责任编辑：李银慧
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