学生：周xx
引言：
羽毛球运动因具备场地限制少、容易上手等特点，在日常生活中深受广大人民群众喜爱。近年来，随着国家体育消费政策的陆续出台和体育事业的兴起，进行各项体育运动的人数日益增长，对体育方面的消费投入也日渐增加，极大推动了智能羽毛球运动的研究与发展。
将人工智能应用于体育赛事评判与训练，是今年来火热发展的智慧体育的主要目标。对于羽毛球运动而言，运动员在击球瞬间的姿势、位置等信息包含了大量的技巧与经验，因此如果可以利用人工智能技术对运动员击球的行为进行捕捉，并进一步研究学习，将对智慧体育行业带来巨大的推动。
如何识别人的行为是计算机视觉领域研究火热的一个方向，即通过图像、视频等视觉信息对视野内的人体行为进行定位、识别。基于机器视觉的人体行为识别是将包含人体动作的视频添加上动作类型的标签。近年来, 随着视频采集传感器及信息科学技术的不断发展, 这方面的研究在视频监控、人机接口、基于内容的视频检索等方面逐渐成为一个具有广泛应用前景的研究课题，自动化监控对生产生活产生很大的影响, 可以应用在商场、广场以及工业生产的监控中; 作为人机交互的关键技术, 可以将其作为智能家居的一部分应用在家庭中, 如监护小孩或者老人的危险行为等; 传统的视频检索方法都是人工对其进行标定, 其中有很多主观因素, 如果能够将人体行为识别方法应用到该领域, 将大大提高建立索引的效率及搜索效果。人体行为识别工作主要分为两个过程: 特征表征和动作的识别及理解。特征表征是在视频数据中提取能够表征这段视频关键信息的特征, 这个过程在整个识别过程起了关键的作用, 特征的好坏直接会影响到最终的识别效果。动作识别及理解阶段是将前一阶段得到的特征向量作为输入经过机器学习算法进行学习, 并将在测试过程或应用场景中得到的特征向量输入到上述过程得到的模型中进行类型的识别。
考虑到对羽毛球击球直接进行行为识别和追踪，需要大量的标注数据集，而在本文中没有大量的标注数据集，因此本文采用基于推理的羽毛球击球行为识别。首先我们对视频内的运动员进行检测，然后对两位球员进行追踪，在追踪轨迹的基础上利用手工设计的行为特征进行行为识别。