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AI网球综述论文关键信息
来源
Sampaio et al. (2024) "Transforming tennis with artificial intelligence: a bibliometric review" Front Sports Act Living. DOI: 10.3389/fspor.2024.1456998 PMC: PMC11701037
研究规模
- 389条记录筛选，108篇文章纳入分析
- 2006年至2024年的AI网球研究
- 2012年起明显上升趋势，2022年达到高峰
- 310位研究者参与贡献
- 总引用627次
三大研究集群
集群1: 性能分析与优化
关键词: classification, machine learning, neural network, performance, racquet sports, sport, tennis
- ML算法和神经网络分类球员动作
- 预测性能结果
- 优化训练方案
- 数据驱动的个性化训练策略
集群2: 技术集成与创新
关键词: action recognition, computer vision, deep learning, support vector machine, tracking
- 动作识别和追踪系统
- 计算机视觉实时分析
- 深度学习提高准确性
- 实时比赛分析和战略洞察
集群3: 生物力学与可穿戴技术
关键词: biomechanics, sports, wearable sensors
- 可穿戴传感器收集生物力学数据
- 运动模式、肌肉活动、关节角度
- 伤害预防和康复
- 实时运动员监控
领先国家
- 中国 (46篇, 39%)
- 澳大利亚 (11篇)
- 日本 (8篇)
- 英国 (6篇)
- 美国 (6篇)
顶级作者
- Reid M. (8篇)
- Gu SS. (3篇)
- Kovalchik S. (3篇)
- Powroznik P. (3篇)
预测
2025-2034年间，预计每年平均13.36±2.74篇文章，139.14±20.88次引用