有效的运动监测与识别，对于提升运动表现具有至关重要的作用。然而，传统的视频分析手段和刚性传感器技术，往往受限于场地要求高、功耗大等因素，难以胜任长期跟踪监控的任务。羽毛球运动，以其多样的技术动作以及对动态速度与精确度的极高要求而著称，运动员们始终在探索新型的技术与设备，以期达到最佳的训练效果。
为了突破当前羽毛球运动监测的局限性，吕梁学院薛淑萍副教授、杨云博士的科研团队巧妙融合了柔性传感器技术、智能感知系统、机器学习领域的专业知识，提出了一种低成本、灵活且可定制的柔性拱形摩擦电传感器，建立了羽毛球运动监测的智能多传感器节点系统，对羽毛球技术进行了深入的定量分析，实现了羽毛球正手发球、反手发球、正手勾手、反手勾手等四种典型技术动作的实时反馈和识别，识别准确率达到97.2%。此举旨在为羽毛球运动员提供更加专业、科学的指导，以进一步提升他们的运动表现和技术水平。同时也可扩展到其他智慧运动领域，这在大数据时代的智能体育监测和分析方面具有巨大的潜力。
团队介绍
杨云，工学博士。主要从事智能感知系统、柔性传感技术、机器人等方面的教学与研究工作。主持山西省基础研究计划项目、山西省高等学校科技创新计划项目、教育部产学合作协同育人项目、山西省高等学校教学改革创新项目、吕梁市高层次人才引进计划项目等教科研项目7项。在ACS Sustainable Chem. Eng、IEEE Trans Instrum Meas、Sci. China Technol. Sci.、APL Mater.、Adv. Mater. Technol.等学术期刊发表论文26篇、授权国家发明专利7项、实用新型10项。
杨云博士所在吕梁学院智能感知与控制创新团队，依托山西省“1331工程”重点创新团队建设，主要研究方向是自驱动智能感知技术。利用自供电、柔性传感、无线传感器网络、机器学习等先进技术实现了数据的有效采集、无线传输、深度分析与实时反馈，为煤机故障诊断、井巷通风状态预警、采空区高温点探测、人体状态参数监测等领域提供了多项智能感知解决方案。
文章信息
Flexible arch-shaped triboelectric sensor based on 3D printing for badminton movement monitoring and intelligent recognition of technical movements
Yun Yang; Lei Jia; Ziheng Wang; Jie Suo; Xiaorui Yang; Shuping Xue; Yingying Zhang; Hui Li; Tingting Cai
APL Mater. 12, 071120 (2024)
https://doi.org/10.1063/5.0217625
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期刊介绍
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