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基于视频图像处理的罚篮技术动作辅助训练系统的任务书
一、选题背景
随着体育运动在全球范围的普及和推广，人们对于运动技能的要求也越来越高。在篮球比赛中，罚篮技术是一项非常重要的技能。罚篮是一种通过手肘抛球的方式，将球投向篮筐并在其中得分的技巧。虽然罚篮技术的成功率和稳定性对于球员的表现非常重要，但许多爱好者却往往无法快速掌握罚篮技术，这就需要一种基于技术手段的辅助训练系统。
二、选题意义
目前市场上已经存在一些罚篮辅助训练系统，但它们使用的是传统的习惯性、直觉式学习方法，缺乏新颖性、个性化、适应性等特点。本系统的开发目的在于基于视频图像处理技术，实现罚篮技术的动作辅助训练，并将其应用于教学和研究领域中。
三、主要研究内容
1、系统功能分析：对罚篮动作识别、分析、评价和反馈进行系统功能分析。
2、视频图像处理算法研究：基于机器学习、计算机视觉、图像处理等技术研究罚篮动作的核心算法文本，并选取其中更为优秀的算法进行集成和抽象。
3、模型设计及实现：利用计算机编程语言设计罚篮技术辅助训练模型，并实现各自模块之间的交互。
4、用户体验优化：对于系统反馈和罚篮过程的模拟进行优化，使系统更加智能化、精确化、真实化。
四、研究方法
1、网络模型训练与测试：利用深度学习算法构建网络模型进行罚篮动作识别和评估。
2、激光扫描计算:利用激光扫描技术对球篮进行精确的实时测量和定位，以提高系统的稳定性和精度。
3、算法改进调优：通过对系统的优化和调试，提高系统的反馈计算能力和灵敏度。
五、预期实现目标
1、系统通过摄像头边缘的球篮位置识别,基于计算机视觉等技术研究罚篮动作的核心算法文本，并选取其中更为优秀的算法进行集成和抽象，实现罚篮技术的动作辅助训练。
2、系统反馈用户的关键指标，如射击的精度、速度、状态等指标的实时反馈，达到教育、娱乐兼顾的效果和目标。
3、提供实时的得分、排行榜等信息，方便用户进行自我比较和评估。
六、可行性分析
本项目具有一定的可行性：
1、技术可行性：因为我们拥有计算机视觉、图像处理、机器学习、深度学习等领域的基础知识，可以根据实际需求合理选取算法进行整合。
2、市场营销：随着篮球运动的壮大和普及，市场需求也变得越来越大。本着要满足市场需求，为人们提供更好的罚篮技术服务，本系统将会受到用户的关注。
3、数据收集：在项目中使用的数据来自于真实的场景，并进行标注和数据处理，因此具有一定的可信度和实用价值。
七、存在的问题
1、系统对于拍摄视角角度有一定的限制性；
2、系统精度不足，尚不能进行复杂动作的分析；
3、设计过程时间较长，花费较高。
八、任务安排
1、论文撰写：9月-10月；
2、系统架构搭建：9月-10月；
3、数据采集：10月-11月；
4、算法设计及实现：11月-12月；
5、系统测试并优化：1月-2月；
6、论文修改及答辩准备：3月-4月。
九、预期效果
通过本项目的研究，最终实现基于视频图像处理技术的罚篮技术动作辅助训练系统的搭建，达到如下预期效果：
1、实现用户动作的实时检测和实时反馈；
2、提供科学的罚篮技术辅助训练体系，帮助不同群体的用户进行个性化的教学；
3、促进罚篮技术的发展和普及，增强人们的爱好和热爱。