Learning golf swing signatures from a single wrist-worn inertial sensor
作者: Jessy Lauer
分类: cs.CV
发布日期: 2025-06-20
备注: 9 pages, 6 figures
💡 一句话要点
提出基于单个腕部传感器的高尔夫挥杆分析框架以解决现有方法不足
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 高尔夫挥杆分析 运动学重建 个性化训练 神经网络 运动表现评估 伤害预防 合成数据生成
📋 核心要点
- 现有高尔夫挥杆分析方法存在孤立指标和缺乏丰富运动表现的不足，难以全面评估运动员的挥杆技术。
- 本文提出了一种基于单个腕部传感器的个性化分析框架，通过重建3D运动学和生成合成数据来训练神经网络。
- 实验结果显示，该系统能够准确捕捉挥杆技术进步，提供可操作的反馈，支持运动员的技术提升和伤害预防。
📝 摘要（中文）
尽管高尔夫挥杆分析对提高表现和预防受伤至关重要，但现有方法存在孤立指标、专业运动员代表性不足及缺乏丰富可解释的运动表现等问题。本文提出了一种基于单个腕部传感器的个性化高尔夫挥杆分析的整体数据驱动框架。通过重建全身3D运动学，生成合成惯性数据以训练神经网络，从而推断运动和分段挥杆阶段。该系统能够准确估计全身运动学和挥杆事件，支持早期检测异常运动模式，并提供针对性的反馈，具有重要的实际应用价值。研究结果挑战了挥杆一致性和单一“理想”挥杆的常见假设，揭示了由内在特征和任务特定约束塑造的潜在生物标志。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高尔夫挥杆分析中存在的孤立指标、专业运动员代表性不足及缺乏可解释运动表现的问题。现有方法往往无法全面捕捉运动员的挥杆技术，导致分析结果的局限性。
核心思路：论文提出了一种基于单个腕部传感器的整体数据驱动框架，利用生物学准确的人体网格重建技术，生成合成惯性数据以训练神经网络，从而实现对挥杆动作的全面分析。
技术框架：整体架构包括数据收集、3D运动学重建、合成数据生成、神经网络训练和运动分析模块。通过这些模块，系统能够从腕部传感器数据中推断出全身运动学和挥杆事件。
关键创新：最重要的技术创新在于构建了一个可组合的离散运动原语词汇，能够有效检测和可视化技术缺陷，并预测运动员身份、球杆类型、性别和年龄等信息。这一创新使得系统的表达能力大幅提升。
关键设计：在技术细节方面，论文设计了特定的损失函数和网络结构，以优化运动推断和阶段分割的准确性。同时，合成数据的生成也采用了生物学上合理的模型，以增强训练数据的多样性和代表性。
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统能够准确估计全身运动学和挥杆事件，提供实验室级别的运动分析。通过对一名运动员的长期跟踪，系统成功捕捉到其从50到2.2的技术进步，验证了其在实际应用中的有效性和价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括高尔夫运动员的训练与指导、运动表现分析以及伤害预防。通过提供高保真度的运动分析，教练和运动员能够获得更为精准的反馈，从而提升训练效果。此外，该框架还可扩展至其他运动项目的分析与研究，推动个性化设备设计和运动技能发展。
📄 摘要（原文）
Despite its importance for performance and injury prevention, golf swing analysis is limited by isolated metrics, underrepresentation of professional athletes, and a lack of rich, interpretable movement representations. We address these gaps with a holistic, data-driven framework for personalized golf swing analysis from a single wrist-worn sensor. We build a large dataset of professional swings from publicly available videos, reconstruct full-body 3D kinematics using biologically accurate human mesh recovery, and generate synthetic inertial data to train neural networks that infer motion and segment swing phases from wrist-based input. We learn a compositional, discrete vocabulary of motion primitives that facilitates the detection and visualization of technical flaws, and is expressive enough to predict player identity, club type, sex, and age. Our system accurately estimates full-body kinematics and swing events from wrist data, delivering lab-grade motion analysis on-course and supporting early detection of anomalous movement patterns. Explainability methods reveal subtle, individualized movement signatures, reinforcing the view that variability is a hallmark of skilled performance. Longitudinal tracking demonstrates practical value: as one player's handicap improved from 50 to 2.2 over 1.5 years, our system captured measurable technical progress and provided targeted, actionable feedback. Our findings challenge common assumptions, such as swing consistency across clubs and the existence of a single "ideal" swing, and uncover latent biomarkers shaped by both intrinsic traits and task-specific constraints. This work bridges lab and field-based biomechanics, offering scalable, accessible, high-fidelity motion analysis for research, coaching, and injury prevention, while opening new directions in movement-based phenotyping, personalized equipment design, and motor skill development.