文献综述（或调研报告）：
1 前言
高尔夫球运动中，挥杆技术的目的是十分重要的，因为要将球尽量击远和准确地击到目标点以减少击球杆数都要依靠出色的挥杆技术。而要实现以上目标，最基本的要求就是在下挥杆阶段，高尔夫杆头速度快，且恰当转体以使杆头在触球时能与球正对，因此设计一种能在场外、室内辅助进行挥杆训练的系统，来测量球手挥杆的入杆和出杆角度，以及击球速度等参数并显示出来，可以帮助球手了解自己下挥杆阶段动作是否规范，并辅助球手对动作进行改进，以达到辅助训练的目的。而通过对相关文献的收集查找，发现目前有关高尔夫挥杆辅助训练系统的研究较少，而且主要是基于运动捕捉的高尔夫辅助训练系统设计，采用光电检测的高尔夫辅助训练系统设计较少。本文就运动捕捉和光电检测的高尔夫辅助训练系统进行了总结，并对光电检测的相关文献也进行了调研。
2 高尔夫辅助训练系统相关研究
2.1 基于运动捕捉的高尔夫辅助训练系统
目前国内基于运动捕捉的高尔夫辅助训练系统的研究主要采用两种手段来进行运动捕捉，一种是基于机器视觉对目标进行识别，而另一种则是基于发射近红外光及RDB摄像头的Kinect来进行运动捕捉。
首先是基于机器视觉的高尔夫辅助训练系统，该类高尔夫辅助训练系统由于目前视觉特征描述的不断增强以及深度学习技术的不断发展，有了很大的进展，如吕超在静态图像中的高尔夫姿态识别方面对最耗费时间的特征提取与分类识别两个方面进行了改进，提高了识别算法的速度；谢蕾通过双目摄像机,得到左右摄像机拍摄的序列图像,再通过建立双目立体视觉系统得到相应的手部关节的二维的运动轨迹。
而借助于Kinect的研究，由于实时性高，数据处理简单，价格低廉，因此也有很多有关基于Kinect的高尔夫辅助训练系统研究。如叶宋斌利用Kinect设备捕捉用户关节点三维坐标数据,并通过提出四个特征姿态序列角度来评估全挥杆动作中四个特征姿态(准备动作、上杆顶点、击球动作、结束动作),避免单一关节角度偏差导致评估失效问题。
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