基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究
摘 要
本文研究了基于边缘深度学习技术的棒球击球训练评估方法。目前，棒球击球训练评估主要依赖于教练的经验和视觉判断，存在评估主观性强和一致性低的问题。为了解决这些问题，本研究提出了一种利用深度学习技术实现自动化评估的方法。
建立了一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于分析击球过程中的动作和技术要素。该模型通过训练大量棒球击球视频数据，并利用了OpenCV和PyTorch等工具进行数据处理和模型训练。
设计了一个综合的评估系统，能够从击球视频中提取关键帧和运动轨迹，分析击球姿势的正确性、力量的传递以及击球点的精准度。该系统结合了实时反馈和可视化展示，有助于运动员和教练理解和改进击球技术。
通过实验验证了所提方法的有效性和实用性。实验结果显示，的方法能够准确地评估棒球击球技术，并提供有效的训练反馈。相比传统方法，该系统在评估准确性和一致性上有显著提升，为棒球击球训练提供了新的技术支持。
综上所述，基于边缘深度学习的棒球击球训练评估方法不仅在技术上具有创新性和实用性，而且在提高训练效率和优化运动员表现方面具有重要意义。未来的研究方向包括进一步优化模型性能、扩展应用场景以及结合更多先进技术如ONNX导出和OpenVINO部署，以实现更广泛的应用和更高效的训练效果。
关键词：深度学习；棒球击球；训练评估；卷积神经网络；实时反馈；运动轨迹
Abstract
This article studies a baseball hitting training evaluation method based on edge deep learning technology. At present, the evaluation of baseball hitting training mainly relies on the coach's experience and visual judgment, and there are problems with strong subjectivity and low consistency in the evaluation. To address these issues, this study proposes a method for automated evaluation using deep learning techniques.
A convolutional neural network (CNN) based model has been established to analyze the actions and technical elements during the hitting process. This model trains a large amount of baseball hitting video data and utilizes tools such as OpenCV and PyTorch for data processing and model training.
We have designed a comprehensive evaluation system that can extract keyframes and motion trajectories from hitting videos, analyze the correctness of hitting posture, transmission of power, and accuracy of hitting points. This system combines real-time feedback and visual display to help athletes and coaches understand and improve their hitting skills.
The effectiveness and practicality of the proposed method have been verified through experiments. The experimental results show that our method can accurately evaluate baseball hitting techniques and provide effective training feedback. Compared to traditional methods, this system has significantly improved accuracy and consistency in evaluation, providing new technical support for baseball hitting training.
In summary, the evaluation method for baseball hitting training based on edge deep learning is not only innovative and practical in technology, but also of great significance in improving training efficiency and optimizing athlete performance. Future research directions include further optimizing model performance, expanding application scenarios, and combining more advanced technologies such as ONNX export and OpenVINO deployment to achieve wider applications and more efficient training effects.
Keywords：Deep learning; Baseball hitting; Training evaluation; Convolutional neural networks; Real time feedback; path of particle
目录
1. 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.1 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.3 研究目标与研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 论文结构与章节安排
2.相关技术综述
2.1 运动检测理论基础
2.1.1传统运动检测方法
2.1.2深度学习在运动检测中的应用
2.1.3边缘计算在运动检测中的应用
2.2 研究方法与技术路线
2.2.1 研究方法
2.2.2 技术路线
3.棒球运动检测模型研究
3.1 数据集来源与处理
2.2.1 数据集来源
2.2.2 数据处理
3.2 模型训练与优化
3.2.1 模型构建
3.2.2 参数设置
3.3.3 模型训练
4.棒球运动检测模型的边缘部署与测试
4.1 边缘平台介绍
4.1.1 开发板
4.1.2 芯片
4.2 边缘平台部署
4.2.1选择阿里边缘计算平台
4.2.2配置和优化边缘设备
4.2.3 网络通信与优化
4.2.4 安全性和数据隐私保护
4.3 结果分析和评估
5. 演示系统的实现和评估
5.1 嵌入式系统的设计和开发
5.2 实时演示系统的功能和界面设计
5.3 系统评估
6. 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
1. 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.1.1 研究背景
火棒球作为一项技术和体能高度要求的运动，其训练评估一直依赖于教练的经验和视觉判断。然而，传统的评估方法存在主观性强、评估结果不一致的问题，限制了训练效果的提升和运动员技术的精细化调整[1]。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于图像和视频数据的自动化评估系统逐渐成为研究的热点。
目前，关于棒球击球训练评估的研究主要集中在传感器技术和机器学习算法的应用上。传统的传感器设备可以获取运动员身体动作和击球数据，但受限于设备精度和数据分析能力，难以全面评估复杂的运动技术[2]。相比之下，基于深度学习的方法具有更大的灵活性和智能化，能够从复杂的视频数据中提取关键信息，实现对运动员动作的精确分析和评估。
近年来，研究者们在图像处理、机器学习和深度学习领域取得了显著进展，这为开发棒球击球训练评估系统提供了坚实的理论和技术基础[3]。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别和动作分析中的应用，以及深度学习模型在运动轨迹跟踪和姿势识别方面的成果，为实现高效、准确的棒球击球评估奠定了基础。
然而，尽管存在大量的技术研究和实验案例，将这些技术有效地应用于棒球击球训练仍然面临挑战[4]。关键问题包括如何处理视频中的复杂背景和动态场景，如何提高模型的泛化能力以适应不同的运动员和环境变化，以及如何将研究成果转化为实际的训练工具并获得教练和运动员的认可。
因此，本研究旨在探索基于边缘深度学习技术的棒球击球训练评估方法，结合先进的图像处理和机器学习算法，致力于提高评估精度和系统实用性，为棒球运动的技术训练和表现优化提供新的解决方案和技术支持。
1.1.1 研究意义
棒球作为一项技术和体能要求极高的运动，其训练评估对于提升运动员的技术水平和比赛表现至关重要。然而，传统的评估方法主要依赖于教练的主观判断和经验，存在评估结果不一致和反馈不及时的问题，这些限制了运动员在技术细节和整体表现上的进步空间[5]。因此，基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究具有重要的实践意义和理论价值。
本研究旨在利用先进的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），分析棒球击球过程中的视频数据。通过这种方法，可以精确地捕捉和量化运动员的击球姿势、动作流畅度以及击球精准度等关键技术要素。这种精细化的分析不仅有助于识别和纠正运动员的技术缺陷，还能提供个性化的训练建议，有效地优化训练过程[6]。
基于边缘深度学习的评估系统具有实时性和可视化的优势。系统能够实时监测击球过程中的多维数据，并即时生成反馈，帮助教练和运动员在训练中及时调整策略和技术，最大程度地提高训练效率和成效[7]。
研究成果还能为棒球运动的科学化训练提供新的技术支持。通过将深度学习技术与实际训练场景结合，能够深入理解和分析击球动作背后的复杂机理，为未来的训练方法和策略提供科学依据和数据支持。
综上所述，基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究不仅在技术上具有创新性和先进性，而且在推动运动员个性化训练和提高整体竞技水平方面具有重要意义。这项研究不仅能够改善现有训练评估的局限性，还能为运动训练领域的未来发展开辟新的可能性和方向。
1.2 研究现状
1.2.1国外研究现状
在国际上，基于边缘深度学习技术的棒球击球训练评估研究正在逐步成为体育科技领域的前沿研究方向。美国斯坦福大学的"DeepHit"项目是其中的典型代表，该项目利用深度学习算法分析棒球击球过程中的视频数据，精确捕捉击球动作的关键帧和运动轨迹。通过"DeepHit"系统，研究人员能够实时评估击球者的击球技术，并提供个性化的训练反馈，帮助运动员改进姿势、提高击球精准度和速度[8]。
加拿大多伦多大学的研究在"VisionBaseball"项目中也展示了深度学习在棒球训练中的应用潜力。"VisionBaseball"系统通过卷积神经网络分析击球视频，从中提取关键信息如运动员的动作流畅性和力量传递效果。这些数据不仅有助于教练评估运动员的技术表现，还支持制定个性化的训练计划，以优化击球技术和整体运动表现[9]。
除了传统的视频分析，一些研究开始探索结合虚拟现实技术的创新应用。例如，韩国首尔国立大学的研究者们开发了"VR Baseball Trainer"系统，利用深度学习算法分析运动员在虚拟场景中的击球反应和决策过程。该系统不仅提供了实时的视觉和感知训练，还通过数据驱动的方法，帮助运动员提高击球的策略性和反应速度[10]。
总体来看，国外的研究者们通过结合先进的深度学习技术和实际体育训练需求，开发了多种智能化的系统来提升棒球击球训练效果。这些系统不仅在技术上实现了数据的精确分析和实时反馈，还为教练和运动员提供了更多个性化的训练指导和优化建议。随着深度学习技术的不断演进和应用扩展，预计这些研究成果将进一步推动棒球击球训练评估领域的创新和进步，为全球范围内的棒球运动员提供更为高效和科学的训练支持。
1.2.2国内研究现状
在国内，基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究尚处于起步阶段，但已经有一些相关工作在探索和发展中。目前，国内一些知名高校和科研机构开始关注运用深度学习技术提升体育训练效果的可能性[11]。
中国科学院自动化研究所的研究在"SportsVision"项目中探索了深度学习在体育视觉分析中的应用。该项目通过构建深度学习模型，对棒球击球视频进行实时分析，识别和量化运动员的击球动作，提供详细的技术评估和训练反馈。这些技术不仅有助于教练深入了解运动员的动作特征和技术问题，还能够指导个性化的训练方案，提高训练效率和效果。
北京体育大学的研究也在"AI Sports Trainer"项目中开展了类似的研究。他们利用深度学习算法分析棒球击球视频，研究运动员的动作优化和技术改进策略。通过这一项目，研究人员试图建立起一个基于大数据和深度学习的智能训练系统，为棒球运动员提供更精准和个性化的训练支持[12]。
在应用层面，一些体育科技企业也开始投入研发基于深度学习的棒球击球训练评估产品。例如，北京一家创新型企业推出了名为"SportsAI"的产品，结合深度学习算法和智能硬件设备，实现对棒球击球动作的实时监测和分析。这种产品不仅在国内体育训练市场上取得了一定的市场份额，还为运动员和教练提供了先进的技术工具，提升了训练效率和技术水平[13]。
总体来看，国内基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究虽然相对于国外仍有差距，但已经在学术界和工业界展示了潜力和发展空间。随着深度学习技术的进一步成熟和普及，预计国内相关研究和应用将逐步增加，为中国棒球运动员的技术训练和竞技表现提供更为科学和先进的支持。
1.3 研究目标与研究内容
1.3.1 研究目标
本研究旨在基于边缘深度学习技术，开发一种先进的棒球击球训练评估系统，以提升运动员的技术水平和训练效果。具体目标如下：
精确捕捉击球动作特征：利用深度学习算法，精确分析棒球击球视频中的运动员动作特征，包括击球姿势、身体力量传递和击球点精准度。通过这些数据，实现对运动员击球技术细节的深入理解和量化评估。
实时反馈与个性化建议：开发能够实时监测和分析击球过程的系统，通过深度学习模型生成即时反馈。系统将根据分析结果提供个性化的训练建议，帮助运动员及时调整技术和战术策略，提高击球效率和准确性。
提高训练效率和智能化管理：设计智能化的训练管理工具，支持教练对多个运动员的训练进度和技术发展进行跟踪和分析。利用深度学习技术，优化训练计划，确保每位运动员在训练过程中得到个性化的关注和指导。
系统的可扩展性与应用推广：开发具有良好可扩展性的系统架构，以支持未来更多棒球技术评估和训练优化功能的集成。通过与教练和运动员的密切合作，确保研究成果能够在实际训练场景中广泛应用，并为棒球运动的技术进步贡献新的智能化解决方案。
通过实现以上目标，本研究旨在利用边缘深度学习的最新技术，推动棒球训练评估领域的科学化和智能化发展，为运动员提供更精确、个性化的训练支持，从而提升其竞技水平和整体表现。
1.3.2 研究内容
本研究旨在探索基于边缘深度学习技术的棒球击球训练评估方法，以提升运动员的技术水平和训练效果。具体内容如下：
评估方法与标准的制定：通过分析现有的棒球击球技术评估方法，制定适用于深度学习分析的评估标准和指标体系。研究将重点考虑如何将深度学习算法应用于评估击球动作的准确性、效率和一致性，从而为运动员提供更科学、客观的训练评估。
数据采集与处理策略：设计有效的数据采集和处理策略，以支持深度学习模型在棒球击球视频中的应用。研究将探索如何获取大规模的棒球击球数据，并开发针对视频数据的高效处理技术，确保模型在复杂场景下的稳定性和可靠性。
系统开发与应用实践：开发基于边缘深度学习的棒球击球训练评估系统原型，并在实际训练场景中进行应用实践。研究将与棒球训练教练和运动员紧密合作，验证系统在提升训练效果和技术改进方面的实际效果，并收集用户反馈以进一步优化系统性能。
理论与实践结合的成果展示：结合理论研究和实际应用成果，撰写系统化的研究论文并进行学术交流。研究将通过详细的案例分析和实验结果，展示边缘深度学习在棒球击球训练评估中的创新性应用和潜在贡献，推动该领域的进一步研究和发展。
通过以上研究内容的实施，本研究旨在深入探索边缘深度学习技术在棒球训练评估中的应用潜力，为提升棒球运动员的训练效果和竞技水平提供新的科学依据和方法支持。
1.4 论文结构与章节安排
第一章 绪论
本章介绍了研究的背景和研究意义。随着边缘深度学习技术的发展，棒球击球训练评估成为体育科技领域的重要研究方向。本研究旨在利用边缘深度学习技术，开发一种先进的棒球击球训练评估系统，以提升运动员的技术水平和训练效果。
第二章 相关技术综述
本章主要探讨运动检测的理论基础和相关技术。涵盖了深度学习在运动分析中的应用，以及当前研究中采用的技术路线和方法。
第三章 棒球运动检测模型研究
本章详细介绍了棒球运动检测模型的研究过程。包括数据集的来源与处理方法，以及模型训练与优化的具体步骤和策略。
第四章 棒球运动检测模型的边缘部署与测试
本章重点在于边缘平台的介绍及其在棒球运动检测中的应用。详细讨论了LuckfoxPicoPro开发板和瑞芯微RV1106芯片的特性，以及模型在边缘平台上的部署过程和相关测试结果分析。
第五章 演示系统的实现和评估
本章描述了嵌入式系统的设计和开发，以及实时演示系统的功能设计与界面实现。通过对系统的评估，验证其在棒球训练中的实际应用效果和性能表现。
第六章 总结与展望
本章总结了全文的研究内容和主要成果，提出了未来在棒球击球训练评估领域的进一步研究展望。
2.相关技术综述
2.1 运动检测理论基础
运动检测理论基础是边缘深度学习在棒球击球训练评估中的核心支撑。运动检测的目标是从视频或传感器数据中提取和分析运动员的动作信息，以量化和评估其运动技能。传统方法包括基于计算机视觉的技术，如光流法和基于特征点的方法，这些方法在静态场景下表现良好，但在动态和复杂的运动环境中存在局限性。边缘深度学习通过卷积神经网络（CNN）等深度学习架构，能够学习和提取视频序列中的时空特征，从而实现高效的运动检测和分析。例如，利用CNN可以自动提取运动员的动作轨迹、姿势变化和关键动作点，进而评估击球动作的精确度和效率[15]。边缘深度学习技术的优势在于其能够处理复杂的动态环境和不同光照条件下的视频数据，提供更准确和稳定的运动检测结果。此外，边缘计算平台的引入使得这些深度学习模型能够在资源有限的设备上实现实时性能，如LuckfoxPicoPro和瑞芯微RV1106芯片，这些平台支持模型的快速部署和实时运行，为棒球训练场景中的实时反馈和个性化指导提供了技术支持。因此，运动检测理论基础的深度学习应用不仅扩展了传统运动分析的能力，还为提升棒球运动员的技术水平和训练效果开辟了新的可能性。
2.1.1传统运动检测方法
传统的运动检测方法是运动科学领域长期以来的重要研究方向，主要集中在利用计算机视觉技术从视频数据中提取和分析运动员的动作信息。其中，光流法是一种经典的方法，通过分析连续帧之间像素点的运动来推断物体或场景的运动轨迹。这种方法适用于较为简单和静态的运动场景，但在复杂的动态环境下，如棒球击球过程中运动员的快速移动和背景变化较大时，其精确性和稳定性会受到影响。
另一种常见的传统方法是基于特征点的运动检测。这种方法依赖于检测和跟踪视频中的关键特征点（如角点或边缘），通过特征点在连续帧之间的位置变化来推断物体的运动轨迹和动作状态。然而，基于特征点的方法对于场景中复杂的动作和遮挡情况的鲁棒性较差，而且需要对特征点的选取和跟踪算法进行精细调节，以保证运动检测的准确性和实时性。
传统运动检测方法在一定条件下能够提供满意的结果，但随着深度学习技术的进步和边缘计算能力的提升，研究者开始探索利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来解决传统方法的局限性[18]。深度学习模型能够从大量数据中学习复杂的时空特征，并且在动态和复杂的运动场景中表现出更好的鲁棒性和准确性，为运动科学研究带来了新的突破和机遇。
2.1.2深度学习在运动检测中的应用
深度学习在运动检测中的应用已经取得了显著进展，特别是在棒球击球训练评估方面展示了强大的能力。研究者利用大规模的视频数据集和深度学习模型来分析和优化击球动作的准确度和效率。例如，通过收集和标注不同角度和速度的击球视频，研究可以训练卷积神经网络（CNN）模型，以自动识别和分析击球员的关键动作点和动作流畅性。这些模型能够精确测量击球的时机、姿势变化以及球的击打路径，为运动员提供个性化的技术改进建议和训练指导[19]。
在边缘计算平台的支持下，如LuckfoxPicoPro和瑞芯微RV1106芯片，深度学习模型可以实时运行和边缘部署。这些平台不仅提供了高效的计算能力，还能够处理实时视频流数据，支持即时的运动评估和反馈。通过将深度学习模型应用于边缘设备，研究者们能够实现在训练场地上的实时监测和分析，为教练员和运动员提供实时的技术支持和改进建议。
总体而言，深度学习在棒球击球训练评估中的应用，不仅提升了运动检测的精度和准确性，还推动了运动科学技术在实时监测和个性化训练方面的发展。这些技术的进步为运动员提供了更好的技术支持和训练优化机会，进一步推动了棒球击球训练评估研究的前沿。
2.1.3边缘计算在运动检测中的应用
边缘计算在运动检测中的应用为棒球击球训练评估研究带来了显著的技术进步和实用性。通过将深度学习模型部署在LuckfoxPicoPro和瑞芯微RV1106等边缘设备上，研究者们能够实现在资源有限的环境中进行实时的运动分析和评估。
在实际应用中，研究首先收集和标注大量的棒球击球视频数据，涵盖不同角度、速度和光照条件下的击球动作。这些数据被用来训练和优化深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），以从视频流中准确提取和分析击球者的关键动作特征。
边缘计算平台的关键优势在于其能够在接近数据源的位置进行实时决策和处理。LuckfoxPicoPro和瑞芯微RV1106芯片结合了高效的计算能力和低延迟的处理能力，使得深度学习模型能够在边缘设备上进行部署和运行，而无需依赖云端或大型数据中心的支持。
在运动检测中，边缘计算平台可以即时处理来自摄像头或传感器的视频流数据，并迅速生成分析结果。例如，模型可以实时识别击球的时机、击球角度和球的飞行路径，为教练员和运动员提供即时的反馈和个性化的训练建议。这种实时性和个性化的技术支持，大大提升了训练效果和运动员的表现。
因此，边缘计算在棒球击球训练评估中的应用，不仅提高了运动检测的精度和实时性，还为体育科技的发展开辟了新的可能性，为运动员提供了更加智能化和个性化的训练体验。
2.2 研究方法与技术路线
2.2.1 研究方法
研究方法的设计对于基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究至关重要：
文献综述与理论框架确立： 研究进行了深入的文献综述，系统整理和分析了运动科学领域的关键理论和现有技术，为研究的理论框架和方法论奠定了基础。
混合研究方法的应用： 采用了定性和定量研究相结合的方法。定性分析通过专家访谈和运动员观察，深入理解击球训练中的动作要求和技术细节；定量分析则依托大量的实验数据和深度学习模型，量化评估了运动员的击球技能水平和动作表现。
案例研究的执行： 选取了代表性运动员作为研究对象，进行了详细的案例分析。通过深入分析这些案例，研究验证了深度学习模型在棒球击球训练评估中的有效性，并从个案中获取了丰富的实证数据，支持研究结论的推广和实际应用的推动。
2.2.2 技术路线
在基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究中，技术路线的设计关乎研究的实施和成果的达成：
数据集收集与预处理： 首先，研究将收集大规模的棒球击球视频数据集。这些数据来自于不同角度、光照条件和速度下的击球场景，涵盖了各种技术水平和击球风格的运动员。在数据收集过程中，需要确保数据的质量和多样性，以提高深度学习模型的泛化能力。随后，对数据进行预处理，包括视频帧提取、标注关键动作点和运动轨迹，以及数据增强技术的应用，以增强模型的鲁棒性和准确性。
深度学习模型选择与训练： 在数据准备完成后，研究将选择适合棒球击球动作检测的深度学习模型。通常采用的是卷积神经网络（CNN）结构，如ResNet、YOLO等，这些模型能够有效地从视频流中提取关键特征并进行动作识别。在模型选择后，将进行模型训练和优化，使用收集的数据集进行反复迭代，以提升模型的精度和泛化能力。
边缘部署与性能优化： 最后，研究将深度学习模型部署到边缘计算平台上，如LuckfoxPicoPro和瑞芯微RV1106芯片。这些平台具备较强的计算能力和低延迟的特点，能够支持实时的运动检测和评估任务。在部署过程中，需要优化模型的推理速度和内存占用，以适应边缘设备的资源限制，并确保模型能够在实时环境中稳定运行。
通过以上技术路线的设计和实施，研究能够有效地利用边缘深度学习技术，实现对棒球击球训练过程的精准监测和评估，为运动员提供个性化的技术支持和训练指导，推动运动科技在实时运动分析领域的进步和应用。
3.棒球运动检测模型研究
3.1 数据集来源与处理
2.2.1 数据集来源
在基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究中，数据集来源至关重要。以下代码展示了如何从视频数据中创建标注文件，列出每一帧的视频路径、帧号和标签。这些数据被整理到一个CSV文件中，以便后续的模型训练和评估使用。表格形式可以更直观地展示数据的组织结构。如表3-1所示。
表3-1 数据集来源表
| video | frame | label |
| error/video1.mp4 | 1 | 0 |
| error/video1.mp4 | 2 | 0 |
| error/video1.mp4 | N | 0 |
| standard/video2.mp4 | 1 | 1 |
| standard/video2.mp4 | 2 | 1 |
| standard/video2.mp4 | M | 1 |
在基于边缘深度学习的棒球击球训练评估研究中，数据集的来源和质量对模型的训练和评估至关重要。上面的代码展示了如何从视频数据中创建一个结构化的CSV文件，这个文件详细记录了每个视频帧的路径、帧号和对应的标签。这种数据处理方式有以下几个优点：
系统化的数据管理：通过将视频数据转化为结构化的CSV文件，研究可以更方便地管理和处理数据。每个视频文件和其对应的帧号及标签都清晰地记录在表格中，方便后续的检索和分析。
丰富的数据标注：在生成的CSV文件中，每一帧的视频都被赋予了一个标签，这种细粒度的标注有助于深度学习模型更精确地学习和识别动作特征。例如，标签为0表示“error”（错误动作），标签为1表示“standard”（标准动作），这种明确的分类有助于模型在训练过程中区分不同类型的动作。
数据多样性和泛化能力：通过收集不同角度、光照条件和速度下的击球视频，研究确保了数据集的多样性。这种多样性提高了模型的泛化能力，使其能够在不同的实际场景中保持较高的准确性。
高效的数据预处理：视频数据往往体积庞大且处理复杂。通过使用OpenCV等工具，研究能够高效地提取视频帧，并将其转化为易于处理和分析的格式。这种预处理步骤为后续的模型训练和优化打下了坚实的基础。
综上所述，通过合理的设计和实施数据集处理流程，研究能够有效地管理和利用视频数据，为边缘深度学习模型在棒球击球训练评估中的应用提供可靠的数据支持。
2.2.2 数据处理
初始化videoprocess类，并设定两个信号：print_debug_signal用于输出调试信息，show_image_signal用于显示处理结果。系统会自动检测设备是否支持GPU，并根据检测结果选择在GPU或CPU上运行。在初始化过程中，系统会输出当前运行设备的信息，以便调试和验证。
接下来，系统加载姿态估计模型的权重文件。如果权重文件加载成功，则构建姿态估计模型，并在GPU可用的情况下使用半字运算（FP16），以提高计算效率和速度。在模型加载和构建成功后，系统会输出相关成功信息，确保姿态估计模型已正确加载。
随后，系统构建行为识别模型，并输出动作识别模型加载成功的信息，确保行为识别模型已正确初始化。通过这些步骤，系统完成了基础模型的加载和初始化，为后续的数据处理和训练评估打下了坚实的基础。
这一流程不仅涵盖了设备检测、模型加载、模型初始化等关键步骤，还通过详细的调试信息输出，保证了每个环节的透明和可追踪性，有助于在实际应用中进行有效的故障排除和性能优化。如图3-1所示。
图3-1 数据处理图
关键代码展示：
3.2 模型训练与优化
在本研究中，采用了基于边缘深度学习的YOLOv7模型进行棒球击球训练评估系统的开发。首先，收集并标注了大量的棒球击球视频数据，确保数据集的多样性和代表性。接着，利用这些数据训练了YOLOv7模型，该模型以其高效的目标检测能力和较低的计算成本著称。在训练过程中，优化了模型的超参数，如学习率、批量大小和迭代次数，以提高模型的准确性和稳定性。此外，为了进一步优化模型的性能，进行了数据增强和模型微调，以适应不同光照条件和击球动作的变化。最终，通过在独立测试集上的评估和验证，验证了YOLOv7模型在棒球击球动作识别和评估任务中的有效性和可靠性，为系统的实际应用奠定了坚实的技术基础。模型如图3.1所示。
