一、项目背景

1.市场需求驱动

随着国内经济水平持续提升，居民生活质量显著改善，休闲娱乐与健康生活需求激增。根据调研显示2017-2024年体育服务行业产出持续扩大，体育服务业产值呈现强劲增长态势。在此背景下，高尔夫运动迎来普及浪潮。



2.当前痛点分析

高尔夫是一项对技巧和精确度要求极高的运动，正确的动作对于提高球技至关重要。然而，传统的高尔夫教学往往依赖于教练的个人经验和目测，这可能导致教学效果的不一致性和局限性，不规范的高尔夫挥杆训练甚至会导致用户受伤。



随着人工智能和计算机视觉技术的发展，现在可以通过技术手段更精确地分析和指导高尔夫动作。以下介绍的是一款创新的高尔夫训练辅助工具，旨在通过先进的人工智能技术和计算机视觉算法，能够精确捕捉高尔夫球手的每一个动作细节，为高尔夫球手生成分析报告和后续的训练建议。

二、项目简介

本项目打造基于YoloV8-pose的挥杆姿态智能分析系统，通过OpenVINO™平台模型轻量化部署于哪吒派开发板，利用多源挥杆图像数据实现毫秒级动作解析。系统构建17关节点动态捕捉模型，精准量化杆头轨迹、躯干旋转等核心参数，可广泛应用于家庭训练场、初级高尔夫运动员训练等场景，为千万高尔夫爱好者提供低门槛、高精度的科学训练工具。

（1）端侧姿态识别应用

端侧实时进行姿态识别，系统将实时展示用户的挥杆姿态与关键部位的实时数据，挥杆完毕后点击生成分析报告。通过将用户的实际挥杆与职业球员的挥杆视频进行相似度对比分析，生成数据报告，对于用户挥杆的8个阶段，提出待加强项和后续训练建议

（2）云端态识别应用

在云端实时展示，实时记录挥杆姿态状态数据，结合用户体型参数生成适配模板，通过千次挥杆数据+生物特征融合，构建用户专属的“数字孪生模型”，个性化生成式训练，解决业余球员“盲目模仿职业动作”的痛点，降低因动作不匹配导致的训练低效或伤病风险

三、项目运行

1.工具说明

①OpenVINO™平台

OpenVINO™ 工具套件是一款开源工具套件，可以缩短延迟，提高吞吐量，加速 AI 推理过程，同时保持精度，缩小模型占用空间，优化硬件使用。它简化了计算机视觉、大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 等领域的 AI 开发和深度学习集成。



②哪吒派

哪吒（Nezha）开发套件以信用卡大小（85 x 56mm）的开发板-哪吒（Nezha）为核心， 采用英特尔®处理器 N97（Alder Lake-N），结合了高性能和低功耗的特性。它支持四核 SoC， 时钟频率高达 3.60GHz，TDP 仅为 12W。 其内置 GPU 用于 高分辨率显示。哪吒保持了 85mm x 56mm 信用卡大小的外形尺寸，与树莓派相同，包括高达 8GB 的 LPDDR5 系统内存、 高达 64GB 的 eMMC 存储、板载 TPM 2.0、40 针 GPIO 连接器，并支持 Windows 和 Linux 操作系统。这些功能与无风扇冷却器相结合，为各种应用构建了高效的解决方案，适用于教 育、物联网**、数字标牌和机器人等应用。

内置 Intel® UHD Graphics Gen12，最多 24 个执行单元，这也是一个强大的 AI 引擎， 可用于 AI 推理。它是基于 Xe 架构的新一代 GPU。支持包括 INT8 在内的主要数据类型。 通过 HDMI 1.4b 端口，它支持 30Hz 的 4K UHD（3840×2160）以实现高分辨率显示。

40 引脚 HAT GPIO 可配置为 PWM、UART、I2C、I2S、SPI 和 ADC。它为开发人员提供了构 建解决方案的自由。



2.环境搭建

2.1 Anaconda下载

Anaconda 是一个开源的 Python 和 R 语言的发行版，致力于简化数据科学、机器学习、人工智能和大数据的包管理和部署。它包含了大量流行的数据科学包，并且通过 Conda 包管理器提供了便捷的包安装、更新和管理方式。

下载地址：https://www.anaconda.com/download



2.2 创建YoloV8虚拟环境

（1）在电脑左下角搜索Anaconda，点击打开Anaconda Prompt



（2）创建新的虚拟环境YoloV8

conda create -n yolov8 python=3.8

（3）激活YoloV8环境

conda activate yolov8

2.3 PyToch安装（cpu版）

进入PyTorch官网，查看对应自己电脑情况的安装命令

官网链接：https://pytorch.org/



2.4 YoloV8模型下载

ultralytics - 提供 YoloV8 模型，用于目标检测、图像分割、姿态估计和图像分类，适合机器学习和计算机视觉领域的开发者。可以直接下载zip压缩文件，或者安装Git输入以下命令克隆ultralytics项目

下载地址：https://github.com/ultralytics/ultralytic***r/>

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

3.项目流程

3.1 准备数据集

图像格式：要求标签和文本标题一一对应



标签格式：要求以txt文本格式



3.2 模型推理

--data coco_kpts.yaml \ # 数据集配置文件

--cfg yolov5s6_kpts.yaml \ # 模型架构配置文件

--batch-size 64 \ # 训练批大小

--img 640 \ # 输入图像尺寸

--kpt-label # 关键点标签处理开关

python train.py --data coco_kpts.yaml --cfg yolov5s6_kpts.yaml --batch-size 64 --img 640 --kpt-label

3.3 格式转换

概述：基于PyTorch框架，对于YoloV8进行格式转换

(1)PyTorch模型转换为ONNX模型

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8s.pt')
result = model.export(format='onnx') #yolov8原生转换

(2)onnx模型转vino模型（xml）

from openvino.tools import mo
from openvino.runtime import serialize
#model_path为onnx模型路径
model = mo.convert_model(model_path)
#fp32_parh为vino模型保存出来的路径
serialize(model,fp32_path) #onnx2vino

3.4 OpenVINO™部署到哪吒派

安装OpenVINO™，本次采用PIP安装（可官网直接下载安装包）

（1）在Python下新建一个虚拟环境

python3
m venv ov20251

（2）启动虚拟环境

source ov20251/bin/activat

（3）安装OpenVINO™

pip install openvino

（4）验证

from openvino import get_version print(get_version())

4.运行结果：

模型部署至哪吒派：将模型部署至哪吒派实现端侧推理，对用户的挥杆姿态进行识别，生成人体点图



四、OpenVINO™优势说明

对于需在Intel环境部署、追求高性价比边缘AI的应用，OpenVINO™是平衡性能与成本的首选方案.本项目主要使用了OpenVINO™模型优化与压缩技术，模型体积压缩至1/4，内存占用减少35%。加快了实时的推理速度，实现对于高尔夫运动姿态的实时识别。

OpenVINO™的核心优势在于：
极致硬件优化（Intel全栈硬件性能榨取）
开箱即用的模型压缩（INT4量化+层融合）
生成式AI全场景覆盖（LLM/文生图/语音低延迟推理）
工业级落地验证（医疗/工业/边缘计算场景成熟）

五、应用前景

本项目的推广将有利于解决高尔夫训练中私教成本高企、动作量化缺失、训练时空受限三大行业痛点，通过2000元级边缘设备实现万元私教服务的精准替代。其毫秒级动作解析与可视化矫正能力，可帮助爱好者以90%成本压缩获得职业级训练反馈，重塑高尔夫科学训练新范式。

1.行业增长引擎

体育智能硬件爆发：据Statista数据，全球高尔夫科技市场规模2023年达37亿美元，年复合增长率12.4%（2025-2029），其中亚洲市场增速超18%

替代传统教学刚需：中国高净值高尔夫人群突破130万，年私教支出超200亿元，智能设备渗透率不足5%——存在巨大替代空间

2.社会价值延展

全民健康：降低高尔夫训练门槛，助力3亿中产体育消费升级

职业培育：为青少年选手提供科学选才模型，缩短成才周期40%

绿色运动：减少70%球场往返碳足迹，响应碳中和政策