一种基于深度学习的羽毛球选手技术评估方法

本发明公开了一种基于深度学习的羽毛球选手技术评估方法，包括如下步骤：S1、采集图像序列与惯性测量单元数据，提取并融合为时序输入张量；S2、输入改进型MS‑TCN++，采用稀疏混合门控卷积结构；S3、处理骨架特征序列与惯性特征序列，生成对应输出；S4、进行残差建模，生成残差修正特征；S5、输入门控融合模块，生成阶段融合特征，输出动作单元边界索引序列；S6、为每个动作单元生成评分标签，并用于训练参数更新；S7、输出移动能力、击球动作与体能表现评分。本发明通过深度学习与多模态数据融合，提升了羽毛球选手的技术评估精度，为教练提供精准的训练指导。