KR102315018B1 - System for trainning storke of billiards using artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명의 실시예는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템에 관한 것이다.An embodiment of the present invention relates to a billiard stroke trainer system using artificial intelligence technology.
당구의 기본은 큐를 제대로 다루는 것이다. 플레이어는 포켓볼, 캐롬 및 스누커 모두 큐를 제대로 다룰 수 있어야 수구를 컨트롤할 수 있다. 수구 컨트롤은 다 득점의 필수조건이나 마찬가지이다. 따라서, 플레이어의 점수는 큐를 얼마나 잘 다룰 수 있느냐에 따라 결정된다고 해도 과언이 아니다.The basics of billiards are handling the cue properly. Players must be able to properly handle cues, all of which are Pokéball, Carom and Snooker, in order to control the water polo. Apparatus control is a prerequisite for scoring goals. Therefore, it is not an exaggeration to say that a player's score is determined by how well he or she can handle the cue.
큐가 흔들리지 않고 정확한 당점을 맞추기 위해서 평소 스트레이트로 큐를 쭉 뻗는 연습을 한다. 그러나, 큐가 나가는 속도가 빠르기 때문에 막상 샷을 할 때 큐가 좌우로 얼마나 흔들리는지를 아는 것은 쉽지 않다. 원통형의 플라스틱을 수구 앞에 놓고 예비 스트로크를 한 뒤, 그대로 큐를 쭉 뻗어 샷을 하는 연습 방법이 있지만, 이 연습 방법만으로 플레이어가 자신이 정확한 스트로크를 하고 있는지 판단하기 쉽지 않다.In order not to shake the cue and to hit the exact score, practice stretching the cue straight. However, it is not easy to know how much the cue swings from side to side when the shot is actually taken because the speed at which the cue exits is fast. There is a practice method in which a cylindrical plastic is placed in front of the water polo, a preliminary stroke is made, and then the cue is stretched out as it is to shoot.
본 발명의 실시예는, 관성 센서를 이용한 큐의 모션 트래킹 데이터를 수집하고, 인공지능 기술을 기반으로 사용자의 스트로크를 비교 분석하고, 이를 기반으로 스트로크 코칭 정보를 제공할 수 있는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템을 제공한다.An embodiment of the present invention uses an artificial intelligence technology that can collect motion tracking data of a cue using an inertial sensor, compare and analyze a user's stroke based on artificial intelligence technology, and provide stroke coaching information based on this. Billiards stroke trainer system.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템은, 당구 큐대에 탈부착 되고, 큐대의 스트로크에 의한 모션을 추적하여 모션 트래킹 데이터를 생성하는 모션 트래킹부; 휴대통신단말에 설치되고, 상기 모션 트래킹 데이터를 수신하여 외부로 전송하고, 외부로부터 상기 모션 트래킹 데이터에 기초한 스트로크 데이터와, 상기 스트로크 데이터에 따른 코칭 데이터를 수신하여 제공하는 어플리케이션부; 및 상기 모션 트래킹 데이터에 대한 상기 스트로크 데이터를 생성하고, 미리 구축된 머신러닝 알고리즘을 기반으로 상기 모션 트래킹 데이터를 분석하여 상기 코칭 데이터를 생성하며, 생성된 상기 스트로크 데이터와 상기 코칭 데이터를 상기 어플리케이션부로 제공하는 서버부를 포함한다.A billiard stroke trainer system using artificial intelligence technology according to an embodiment of the present invention includes: a motion tracking unit that is attached to and detached from a billiard cue table, tracks the motion by the stroke of the cue table, and generates motion tracking data; an application unit installed in a mobile communication terminal, receiving and transmitting the motion tracking data to the outside, and receiving and providing stroke data based on the motion tracking data from the outside, and coaching data according to the stroke data; and generating the stroke data for the motion tracking data, analyzing the motion tracking data based on a pre-built machine learning algorithm to generate the coaching data, and transferring the generated stroke data and the coaching data to the application unit It includes a server that provides.
또한, 상기 모션 트래킹부는, 큐대의 후단부에 탈착 가능하게 결합되는 하우징; 상기 하우징에 내장되어 상기 모션 트래킹 데이터를 생성하기 위한 9축 센서부; 및 상기 하우징에 내장되어 휴대통신단말과 근거리 무선 통신을 통해 연결되고, 상기 9축 센서부를 통해 생성된 상기 모션 트래킹 데이터를 휴대통신단말로 전송하기 위한 근거리 무선 통신부를 포함할 수 있다.In addition, the motion tracking unit, the housing detachably coupled to the rear end of the cue; a 9-axis sensor unit embedded in the housing to generate the motion tracking data; and a short-range wireless communication unit embedded in the housing and connected to the portable communication terminal through short-range wireless communication, and configured to transmit the motion tracking data generated through the 9-axis sensor unit to the portable communication terminal.
또한, 상기 스트로크 데이터는, 피니쉬(Finish), 피네스(Finesse), 스트랭스니스(Straightness), 팁 스티어(Tip steer), 팔로우 스루(Follow through), 잽 스트로크(Jab stroke), 백 스트로크 퍼즈(Backstroke pause), 샷 인터벌(Shot interval), 스무스니스(Smoothness), 파워(Power) 및 스피드(Speed) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the stroke data includes a finish, a fineness, a straightness, a tip steer, a follow through, a jab stroke, and a backstroke pause. ), a shot interval, smoothness, power, and speed may be included.
또한, 상기 서버부는, 프로선수의 당구게임 영상데이터 및 모션 트래킹 데이터 중 적어도 하나를 수집하는 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 영상데이터 및 모션 트래킹 데이터 중 적어도 하나를 입력 받아 머신러닝 알고리즘 기반의 전처리, 특징추출, 특징학습 및 학습평가 과정을 수행하여 프로선수의 스트로크에 대한 분석모델을 생성하는 머신러닝 분석모델 생성부; 상기 어플리케이션부로부터 수신된 상기 모션 트래킹 데이터에 대한 사용자의 스트로크 데이터를 생성하는 스트로크 데이터 생성부; 및 상기 스트로크 데이터 생성부를 통해 제공되는 사용자의 스트로크 데이터를 입력 받아 상기 머신러닝 분석모델을 통해 프로선수의 스트로크 데이터와 비교 분석하여 상기 코칭 데이터를 생성하는 코칭 데이터 생성부를 포함할 수 있다.In addition, the server unit, a data collection unit for collecting at least one of video data and motion tracking data of a professional player billiards game; A machine that receives at least one of the image data and motion tracking data collected through the data collection unit and performs preprocessing, feature extraction, feature learning, and learning evaluation processes based on a machine learning algorithm to generate an analysis model for the stroke of a professional player learning analysis model generation unit; a stroke data generation unit generating stroke data of a user for the motion tracking data received from the application unit; and a coaching data generator configured to receive the user's stroke data provided through the stroke data generator and compare and analyze it with the stroke data of a professional player through the machine learning analysis model to generate the coaching data.
또한, 상기 스트로크 데이터 생성부는, 피니쉬(Finish), 피네스(Finesse), 스트랭스니스(Straightness), 팁 스티어(Tip steer), 팔로우 스루(Follow through), 잽 스트로크(Jab stroke), 백 스트로크 퍼즈(Backstroke pause), 샷 인터벌(Shot interval), 스무스니스(Smoothness), 파워(Power) 및 스피드(Speed) 중 적어도 하나의 스트로크 데이터를 생성할수 있다.In addition, the stroke data generator includes a finish, a fineness, a straightness, a tip steer, a follow through, a jab stroke, and a backstroke. Stroke data of at least one of pause), shot interval, smoothness, power, and speed may be generated.
또한, 상기 어플리케이션부는, 사용자로부터 미리 설정된 적어도 하나의 기본 스트로크 모드를 설정 받고, 설정된 기본 스트로크 모드에 따른 기준 모션 데이터를 상기 모션 트래킹부로부터 수신되는 상기 모션 트래킹 데이터와 비교하고, 상기 기준 모션 데이터에 맞지 않는 상기 모션 트래킹 데이터가 검출되면 사용자의 스트로크 교정 정보와 스트로크 교정 알림 신호를 휴대통신단말을 통해 출력할 수 있다.In addition, the application unit receives at least one preset basic stroke mode set from the user, compares reference motion data according to the set basic stroke mode with the motion tracking data received from the motion tracking unit, and adds to the reference motion data. When the motion tracking data that does not match is detected, the user's stroke correction information and the stroke correction notification signal may be output through the portable communication terminal.
또한, 상기 하우징의 일측부에 큐대의 후단부가 삽입되어 큐대와 결합하기 위한 결합 홈이 형성되고, 상기 모션 트래킹부는, 상기 결합 홈의 바닥면에 설치되어 삽입되는 큐대의 후단부에 의해 가압되는 압력을 측정하기 위한 압력 센서부; 상기 압력 센서부를 통한 측정 압력 값과 미리 설정된 제1 기준 압력 값 및 상기 제1 기준 압력 값보다 작은 제2 기준 압력 값과 각각 비교하여, 상기 측정 압력 값이 상기 제1 기준 압력 값보다 큰 경우 상기 모션 트래킹부의 전원을 턴 온시키고, 상기 측정 압력 값이 상기 제1 기준 압력 값과 상기 제2 기준 압력 값 사이에 있는 경우 이탈 경고 알림 신호를 생성하고, 상기 측정 압력 값이 상기 제2 기준 압력 값보다 작은 경우 상기 모션 트래킹부의 전원을 턴 오프시키는 전원 제어부; 및 상기 이탈 경고 알림 신호를 수신하여 외부로 시각적, 청각적 및 촉각적 알림 방식 중 적어도 하나의 방식으로 상기 하우징의 이탈 경고를 알리기 위한 이탈 경고 알림부를 더 포함할 수 있다.In addition, the rear end of the cue rod is inserted into one side of the housing to form a coupling groove for coupling with the cue, and the motion tracking unit is installed on the bottom surface of the coupling groove and the pressure applied by the rear end of the cue rod inserted a pressure sensor unit for measuring When the measured pressure value is greater than the first reference pressure value by comparing the measured pressure value through the pressure sensor unit with a preset first reference pressure value and a second reference pressure value smaller than the first reference pressure value, respectively Turn on the power of the motion tracking unit, generate a departure warning notification signal when the measured pressure value is between the first reference pressure value and the second reference pressure value, and the measured pressure value is the second reference pressure value a power control unit that turns off the power of the motion tracking unit when less than; and a departure warning notification unit configured to receive the departure warning notification signal and notify the departure warning of the housing in at least one of a visual, auditory, and tactile notification method to the outside.
본 발명에 따르면, 관성 센서를 이용한 큐의 모션 트래킹 데이터를 수집하고, 인공지능 기술을 기반으로 사용자의 스트로크를 비교 분석하고, 이를 기반으로 스트로크 코칭 정보를 제공할 수 있는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템을 제공할 수 있다.According to the present invention, billiard stroke using artificial intelligence technology that can collect motion tracking data of a cue using an inertial sensor, compare and analyze a user's stroke based on artificial intelligence technology, and provide stroke coaching information based on this A trainer system can be provided.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 당구 스트로크 트레이너 시스템의 전체 구성을 나타낸 개요도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모션 트래킹부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 모션 트래킹부와 큐대의 결합 방식을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 모션 트래킹부의 정상 동작을 위한 결합 상태를 확인할 수 있는 압력 센서부와 전원 제어부의 동작을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 어플리케이션부의 스트로크 데이터와 코칭 데이터를 제공하는 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 어플리케이션부의 셀프 코칭 기능을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서버부의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a schematic diagram showing the overall configuration of a billiard stroke trainer system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of a motion tracking unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a method of combining a motion tracking unit and a cue band according to an embodiment of the present invention.
4 is a view illustrating the operation of the pressure sensor unit and the power control unit capable of confirming the coupling state for the normal operation of the motion tracking unit according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a method of providing stroke data and coaching data to an application unit according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a self-coaching function of the application unit according to an embodiment of the present invention.
7 is a block diagram illustrating the configuration of a server unit according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.Terms used in this specification will be briefly described, and the present invention will be described in detail.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in the present invention have been selected as currently widely used general terms as possible while considering the functions in the present invention, but these may vary depending on the intention or precedent of a person skilled in the art, the emergence of new technology, and the like. In addition, in a specific case, there is a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the corresponding invention. Therefore, the term used in the present invention should be defined based on the meaning of the term and the overall content of the present invention, rather than the name of a simple term.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When a part "includes" a certain element throughout the specification, this means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated. In addition, terms such as "...unit" and "module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software. .
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art can easily carry out the embodiments of the present invention. However, the present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 당구 스트로크 트레이너 시스템의 전체 구성을 나타낸 개요도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모션 트래킹부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 모션 트래킹부와 큐대의 결합 방식을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 모션 트래킹부의 정상 동작을 위한 결합 상태를 확인할 수 있는 압력 센서부와 전원 제어부의 동작을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 어플리케이션부의 스트로크 데이터와 코칭 데이터를 제공하는 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 어플리케이션부의 셀프 코칭 기능을 설명하기 위해 나타낸 도면이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서버부의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a schematic diagram showing the overall configuration of a billiard stroke trainer system according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a motion tracking unit according to an embodiment of the present invention, Figure 3 is an embodiment of the present invention It is a view showing a coupling method of a motion tracking unit and a cue band according to, and FIG. 4 is a view showing the operation of the pressure sensor unit and the power control unit that can confirm the coupling state for the normal operation of the motion tracking unit according to the embodiment of the present invention. 5 is a diagram illustrating a method of providing stroke data and coaching data of the application unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a diagram illustrating a self-coaching function of the application unit according to an embodiment of the present invention 7 is a block diagram showing the configuration of a server unit according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 당구 스트로크 트레이너 시스템(100)은 모션 트래킹부(100), 어플리케이션부(200) 및 서버부(300) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the billiard
상기 모션 트래킹부(100)는, 휴대 가능하며 당구 큐대(1)에 탈부착 되고, 큐대(1)의 스트로크(stroke)에 의한 모션을 추적하여 모션 트래킹 데이터를 생성할 수 있다. 이를 위해 모션 트래킹부(100)는 도 2에 도시된 바와 같이 하우징(110), 9축 센서부(120), 근거리 무선 통신부(130), 압력 센서부(140), 전원 제어부(150), 이탈 경고 알림부(160) 및 전원부(170) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The
상기 하우징(110)은 큐대(1)의 후단부에 탈착 가능하게 결합될 수 있다. 또한, 도 3에 도시된 바와 같이 하우징(110)의 일측부에 큐대(1)의 후단부가 삽입되어 큐대(1)와 결합하기 위한 결합 홈(111)이 형성될 수 있으며, 이러한 결합 홈(111)은 큐대(1)의 단부와 대응되는 구조로 이루어질 수 있다. 이러한 하우징(110)은 큐태(1)와의 결합이 용이하도록 대략 원통형으로 이루어질 수 있으며, 경량화 및 내부 부품 파손 방지를 위하여 고무나 실리콘과 같은 연질의 물질로 이루어질 수 있다.The
상기 9축 센서부(120)는, 하우징(110)에 내장되어 큐대(1)의 스트로크에 의한 모션 트래킹 수행하여 그에 따른 모션 트래킹 데이터를 생성할 수 있다. 이러한 9축 센서부(120)는 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서 등이 모듈화(ex. MPU9250 9-axis sensor, Kalman filter 적용)되어 이루어져 큐대(10)의 다양한 움직임을 정교하게 측정할 수 있다. The 9-
상기 근거리 무선 통신부(130)는, 하우징(110)에 내장되어 휴대통신단말(10)과 근거리 무선 통신을 통해 연결되고, 9축 센서부(120)를 통해 생성된 모션 트래킹 데이터를 휴대통신단말(10)로 전송할 수 있다. 근거리 무선 통신으로는 블루투스 HC-06이 적용되는 것이 가장 바람직하나, 와이파이, NFC, RF 등 다양한 무선 통신 기능의 적용도 가능하다.The short-range
한편, 휴대통신단말(10)은, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 태블릿 PC, 전자북 단말기, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), MP3 플레이어, 디지털 카메라, 네비게이션(Navigation) 디바이스 일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.On the other hand, the
또한, 휴대통신단말(10)과 서버부(300) 간은 인터넷 네트워크를 통해 통신 프로세스를 처리할 수 있다. 여기서 인터넷 네트워크의 유선 통신망의 일 예로는, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network)등의 폐쇄형 네트워크일 수 있으며, 인터넷과 같은 개방형 네트워크인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미한다. 또한, 무선 통신망의 일 예로는, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망을 포함할 수 있으나, 특별히 한정하는 것은 아니다. 상기 압력 센서부(140)는, 결합 홈(111)의 바닥면에 설치되어 삽입되는 큐대(1)의 후단부에 의해 가압되는 압력을 측정할 수 있다. 이때 측정되는 압력 값(이하 측정 압력 값이라고 함)은 전원 제어부(150)로 전달되어 모션 트래킹부(100)의 전원 제어와 하우징(110)의 결합 상태 알림을 위해 이용될 수 있다.Also, a communication process may be processed between the
상기 전원 제어부(150)는, 압력 센서부(140)로부터 수신된 측정 압력 값에 따라 모션 트래킹부(100)의 전원을 제어할 수 있으며, 하우징(110)이 큐대(1)에 잘 결합되었는지에 대한 결합 상태를 판단하여 그에 따른 조치를 취할 수 있도록 사용자에게 신호를 제공할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 전원 제어부(150)는, 도 4에 도시된 바와 같이 압력 센서부(140)로부터 수신된 측정 압력 값(A)과 미리 설정된 제1 기준 압력 값을 비교하여(S1), 측정 압력 값(A)이 제1 기준 압력 값보다 큰 경우(Y) 모션 트래킹부(100)의 전원을 턴 온시킬 수 있다. 또한, 측정 압력 값(A)이 제1 기준 압력 값보다 크지 않으면(N), 제2 기준 압력 값(제1 기준 압력 값보다 작음)과 비교하여 제2 기준 압력 값보다 큰 경우(Y) 하우징(110)의 큐대(1)에 견고히 결합되지 않고 이탈 발생 가능성이 있는 상태로 간주하여 이탈 경고 알림 신호를 생성하여 이탈 경고 알림부(160)로 전송할 수 있다. 또한, 측정 압력 값(A)이 제2 기준 압력 값보다 크지 않으면(N), 모션 트래킹이 정상적으로 이루어질 수 없는 상태 또는 사용자에 의해 모션 트래킹부(100)가 큐대(1)로부터 분리된 상태로 이러한 경우에는 전원을 턴 오프시켜(S5) 사용할 수 없도록 한다. The
상기 이탈 경고 알림부(160)는, 전원 제어부(150)로부터 이탈 경고 알림 신호를 수신하여 외부로 시각적, 청각적 및 촉각적 알림 방식 중 적어도 하나의 방식으로 하우징(110)(또는 모션 트래킹부(100) 자체)의 이탈 경고를 알릴 수 있다. 이탈 경고 알림 방식은 LED 램프 등을 통해 점멸하는 방식, 스피커나 부저 등을 통해 알림 소리를 출력하는 방식, 진동 소자 등을 이용하여 소정의 패턴으로 진동하여 알리는 방식을 단독 또는 둘 이상의 방식을 혼용하여 적용할 수 있다.The departure
상기 전원부(170)는 모션 트래킹부(100)의 전원을 공급하기 위한 수단으로 충전 가능한 이차전지모듈(ex. 리튬이온전지)을 포함할 수 있으며, 충전단자와 충방전회로 등 전원 충방전을 위한 모든 구성요소를 포함할 수 있다.The
이러한 모션 트래킹부(100)는 경량화, 내구성강화, 소형화를 위하여 전자부품 또는 모듈화를 위한 소재로 알루미늄과 마그네슘 합금을 포함한 물질을 적용하여 구성될 수 있다.The
상기 어플리케이션부(200)는, 도 5에 도시된 바와 같이 휴대통신단말(10)에 설치되고, 모션 트래킹부(100)로부터 모션 트래킹 데이터를 수신하여 서버부(300)로 전송하고, 서버부(300)로부터 모션 트래킹 데이터에 기초한 스트로크 데이터와 해당 스트로크 데이터에 따른 코칭 데이터를 수신하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 레벨, 사용자 레벨의 시계열 데이터, 사용자의 스트로크 레벨 표 및 스트로크의 각도/길이/방향/힘의 레벨 그래프를 생성할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 이에 따라 사용자는 자신의 스트로크 자세 수준 등 다양한 연습 결과와 스트로크 시 개선해야 할 사항들에 대한 코칭 정보를 실시간 확인할 수 있고, 취약 부분을 빠르게 판단하여 취약 부분의 연습량을 늘릴 수 있다. 본 실시예에 따른 스트로크 데이터는, 피니쉬(Finish), 피네스(Finesse), 스트랭스니스(Straightness), 팁 스티어(Tip steer), 팔로우 스루(Follow through), 잽 스트로크(Jab stroke), 백 스트로크 퍼즈(Backstroke pause), 샷 인터벌(Shot interval), 스무스니스(Smoothness), 파워(Power) 및 스피드(Speed) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 스트로크 방식은 Follow Through(Long), Short Follow Through, Jab Follow Through 및 Jab Stroke 등이 있고, 스트로크 종류에는 Standard(Classic) Pendulum Stroke, Pendulum Stroke, Piston Stroke, Palm Slap Stroke, Tap Stroke, Poke Stroke, Slip Stroke, Stroke Slip, Aim-and-Pivot, Aim-and-Swoop, side arm stroke, high arm stroke 등이 있으나, 이에 제한되지 않는다. 상기 스트로크 방식 및 상기 스트로크 종류는 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 자명한 사항이며, 이에 관한 상세한 설명은 본 발명의 요지를 흐릴 수 있으므로 이하 생략하기로 한다.The
상기 어플리케이션부(200)는, 스트로크 연습 모드 설정에 대하여 초급자 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??), 중급자 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??), 상급자 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??), 커스텀 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??)를 사용자에 의해 설정 가능하게 제공하며, 초급자 모드, 중급자 모드, 상급자 모드 및 커스텀 모드 등의 스트로크 연습 모드들은 finish, finesse, straightness, tip steer, follow through, jab, backstroke pause, shot interval 등의 값들의 조합으로 되어 있으며, 사용자는 이 조합된 값에 최대한 비슷하게 스트로크를 구사해야 한다 상기 어플리케이션부(200)는 서버부(300)와의 연결이 불가능하거나, 서버부(300)로부터의 정보 요청 없이 자체적으로 셀프 코칭 기능을 선택적으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 우선 사용자로부터 미리 설정된 적어도 하나의 기본 스트로크 모드를 설정 받을 수 있으며, 설정 모드로는 약하게 치기(기본 스트로크 모드1), 세게 치기(기본 스트로크 모드2), 끌어 치기(기본 스트로크 모드3), 밀어 치기(기본 스트로크 모드4) 등이 있으며, 스트로크를 연습하는 가장 기본이 되는 방식이 포함될 수 있다. 이러한 기본 스트로크 모드 중 어느 하나가 설정되면, 설정된 기본 스트로크 모드에 따른 기준 모션 데이터를 모션 트래킹부(100)로부터 수신되는 모션 트래킹 데이터와 비교할 수 있다. 이때, 비교되는 모션 트래킹 데이터는 서버부(300)에서 처리되는 데이터 종류와 거의 동일할 수 있으나, 기본 스트로크를 익히기 위한 구성이므로, 주요 스트로크에 대한 모션 데이터가 기준 값으로 저장되어 있고, 이러한 기준 모션 데이터가 측정된 모션 데이터와 비교될 수 있으며, 기준 모션 데이터에 맞지 않는 모션 트래킹 데이터가 검출되면, 어떠한 부분에서 어떠한 교정이 필요한지에 대하여 미리 저장된 교정 데이터를 불러와 사용자의 스트로크 교정 정보로서 제공하며, 이때 스트로크 교정 알림 신호를 휴대통신단말(10)의 알림음이나 진동 등을 통해 알리고, 해당 정보를 출력하여 사용자가 바로 확인할 수 있도록 한다.The
상기 서버부(300)는, 어플리케이션부(200)로부터 수신된 모션 트래킹 데이터에 대한 스트로크 데이터를 생성하고, 미리 구축된 머신러닝 알고리즘을 기반으로 스트로크 데이터를 분석하여 코칭 데이터를 생성하며, 각각 생성된 스트로크 데이터와 코칭 데이터를 어플리케이션부(200)로 제공할 수 있다. 이를 위해 서버부(300)는 도 7에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(310), 머신 러닝 분석 모델 생성부(320), 스트로크 데이터 생성부(330), 코칭 데이터 생성부(340), 데이터베이스부(350) 및 서버 통신부(360) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The
상기 데이터 수집부(310)는 프로선수의 당구게임 영상데이터 및 모션 트래킹 데이터 중 적어도 하나 를 수집할 수 있다. 이러한 데이터 수집부(310)는 코칭 데이터를 제공하기 위한 머신러닝 분석모델의 학습데이터를 수집하며, 이러한 학습데이터로 중 영상데이터는 TV, SNS 등의 매체를 통한 영상, 사진 또는 직접 촬영된 동영상 파일 등을 이용할 수 있고, 모션 트래킹 데이터는 본 실시예에 따른 모션 트래킹부(100)로부터 획득한 데이터를 적용하여 이용할 수 있으며, 여러 국가에서 다양한 프로선수들에 대한 수 많은 영상데이터 및 모션 트래킹 데이터가 수집되면서 빅데이터로서 구축될 수 있다. The
상기 머신 러닝 분석 모델 생성부(320)는, 데이터 수집부(310)를 통해 수집된 영상데이터 및 모션 트래킹 데이터를 입력 받아 머신러닝 알고리즘 기반의 전처리, 특징추출, 특징학습 및 학습평가 과정을 수행하여 프로선수의 스트로크에 대한 머신러닝 분석모델을 생성할 수 있다.The machine learning analysis
상기 스트로크 데이터 생성부(330)는, 어플리케이션부(200)로부터 수신된 모션 트래킹 데이터에 대한 사용자의 스트로크 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 9축 센서부(120)를 통해 측정된 모션 트래킹 데이터로부터 미리 결정된 스트로크 기준 정보에 따라 각도, 길이, 방향, 속도 및 힘 중 적어도 하나의 스트로크 데이터를 검출할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 본 실시예에 따른 스트로크 데이터는, 피니쉬(Finish), 피네스(Finesse), 스트랭스니스(Straightness), 팁 스티어(Tip steer), 팔로우 스루(Follow through), 잽 스트로크(Jab stroke), 백 스트로크 퍼즈(Backstroke pause), 샷 인터벌(Shot interval), 스무스니스(Smoothness), 파워(Power) 및 스피드(Speed) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 스트로크 방식은 Follow Through(Long), Short Follow Through, Jab Follow Through 및 Jab Stroke 등이 있고, 스트로크 종류에는 Standard(Classic) Pendulum Stroke, Pendulum Stroke, Piston Stroke, Palm Slap Stroke, Tap Stroke, Poke Stroke, Slip Stroke, Stroke Slip, Aim-and-Pivot, Aim-and-Swoop, side arm stroke, high arm stroke 등이 있으나, 이에 제한되지 않는다. 상기 스트로크 방식 및 상기 스트로크 종류는 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 자명한 사항이며, 이에 관한 상세한 설명은 본 발명의 요지를 흐릴 수 있으므로 이하 생략하기로 한다.The stroke
한편, 서버부(200)에서는 어플리케이션부(200)에서 설정된 스트로크 연습 모드에 따른 스트로크 데이터와 코칭 데이터를 제공하며, 상술한 바와 같이 초급자 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??), 중급자 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??), 상급자 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??), 커스텀 모드(스트로크 1, 2, 3, 4??)에 따른 스트로크 데이터와 코칭 데이터를 제공할 수 있도록 동작할 수 있다. 상기 코칭 데이터 생성부(340)는, 스트로크 데이터 생성부(330)를 통해 제공되는 사용자의 스트로크 데이터를 입력 받아 머신러닝 분석모델을 통해 프로선수의 스트로크 데이터와 비교 분석하여 어느 부분에 대한 스트로크가 어떻게 바뀌어야 하거나 훈련되어야 하는지에 대한 코칭 데이터를 생성할 수 있다.On the other hand, the
상기 데이터베이스부(350)는, 머신러닝 분석모델에 대한 프로그램, 학습 데이터, 코칭 데이터 등 서버부(300)의 동작에 필요한 다양한 정보, 데이터, 프로그램 등을 저장하며, 서버부(300)의 동작에 따라 관리될 수 있다.The
상기 서버 통신부(360)는, 휴대통신단말(10)과의 인터넷 네트워크를 형성하여 통신 프로세스를 처리할 수 있다. 여기서 인터넷 네트워크의 유선 통신망의 일 예로는, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network)등의 폐쇄형 네트워크일 수 있으며, 인터넷과 같은 개방형 네트워크인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미한다. 또한, 무선 통신망의 일 예로는, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망을 포함할 수 있으나, 특별히 한정하는 것은 아니다. 상기 서버부(300)는, 하드웨어적으로 통상적인 서버와 동일한 구성을 가지며, 소프트웨어적으로는 C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등과 같은 다양한 형태의 언어를 통해 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(dos), 윈도우(window), 리눅스(linux), 유닉스(unix), 매킨토시(macintosh) 등의 동작 체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 웹 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.The
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.What has been described above is only one embodiment for implementing the billiard stroke trainer system using the artificial intelligence technology according to the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiment, but as claimed in the claims below. Without departing from the gist of the present invention, it will be said that the technical spirit of the present invention exists to the extent that various modifications can be made by anyone with ordinary knowledge in the field to which the invention pertains.
1000: 스마트 당구 스트로크 트레이너 시스템
100: 모션 트래킹부
110: 하우징
111: 결합 홈
120: 9축 센서부
130: 근거리 무선 통신부
140: 압력 센서부
150: 전원 제어부
160: 이탈 경고 알림부
170: 전원부
200: 어플리케이션부
300: 서버부
310: 데이터 수집부
320: 머신 러닝 분석 모델 생성부
330: 스트로크 데이터 생성부
340: 코칭 데이터 생성부
350: 데이터베이스부
360: 서버 통신부
1: 큐대
10: 휴대통신단말1000: Smart Billiard Stroke Trainer System
100: motion tracking unit
110: housing
111: coupling groove
120: 9-axis sensor unit
130: short-range wireless communication unit
140: pressure sensor unit
150: power control
160: departure warning notification unit
170: power unit
200: application unit
300: server unit
310: data collection unit
320: machine learning analysis model generation unit
330: stroke data generation unit
340: coaching data generation unit
350: database unit
360: server communication unit
1: cue
10: mobile communication terminal
Claims (5)
휴대통신단말에 설치되고, 상기 모션 트래킹 데이터를 수신하여 외부로 전송하고, 외부로부터 상기 모션 트래킹 데이터에 기초한 스트로크 데이터와, 상기 스트로크 데이터에 따른 코칭 데이터를 수신하여 제공하는 어플리케이션부; 및
상기 모션 트래킹 데이터에 대한 상기 스트로크 데이터를 생성하고, 미리 구축된 머신러닝 알고리즘을 기반으로 상기 모션 트래킹 데이터를 분석하여 상기 코칭 데이터를 생성하며, 생성된 상기 스트로크 데이터와 상기 코칭 데이터를 상기 어플리케이션부로 제공하는 서버부를 포함하고,
상기 하우징의 일측부에는 큐대의 후단부가 삽입되어 큐대와 결합하기 위한 결합 홈이 형성되고,
상기 모션 트래킹부는,
상기 결합 홈의 바닥면에 설치되어 삽입되는 큐대의 후단부에 의해 가압되는 압력을 측정하기 위한 압력 센서부; 및
상기 압력 센서부를 통한 측정 압력 값과 미리 설정된 제1 기준 압력 값 및 상기 제1 기준 압력 값보다 작은 제2 기준 압력 값과 각각 비교하여, 상기 측정 압력 값이 상기 제1 기준 압력 값보다 큰 경우 상기 모션 트래킹부의 전원을 턴 온시키고, 상기 측정 압력 값이 상기 제1 기준 압력 값과 상기 제2 기준 압력 값 사이에 있는 경우 이탈 경고 알림 신호를 생성하고, 상기 측정 압력 값이 상기 제2 기준 압력 값보다 작은 경우 상기 모션 트래킹부의 전원을 턴 오프시키는 전원 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템.
a motion tracking unit attached to and detached from the billiard cue table and generating motion tracking data by tracking the motion caused by the stroke of the cue table;
an application unit installed in a mobile communication terminal, receiving and transmitting the motion tracking data to the outside, and receiving and providing stroke data based on the motion tracking data from the outside, and coaching data according to the stroke data; and
Generates the stroke data for the motion tracking data, analyzes the motion tracking data based on a pre-built machine learning algorithm to generate the coaching data, and provides the generated stroke data and the coaching data to the application unit including a server unit that
In one side of the housing, the rear end of the cue rod is inserted to form a coupling groove for coupling with the cue table,
The motion tracking unit,
a pressure sensor unit installed on the bottom surface of the coupling groove and configured to measure the pressure applied by the rear end of the cue stand; and
When the measured pressure value is greater than the first reference pressure value by comparing the measured pressure value through the pressure sensor unit with a preset first reference pressure value and a second reference pressure value smaller than the first reference pressure value, respectively Turn on the power of the motion tracking unit, generate a departure warning notification signal when the measured pressure value is between the first reference pressure value and the second reference pressure value, and the measured pressure value is the second reference pressure value Billiard stroke trainer system using artificial intelligence technology, characterized in that it comprises a power control unit to turn off the power of the motion tracking unit when smaller.
상기 모션 트래킹부는,
큐대의 후단부에 탈착 가능하게 결합되는 하우징;
상기 하우징에 내장되어 상기 모션 트래킹 데이터를 생성하기 위한 9축 센서부; 및
상기 하우징에 내장되어 휴대통신단말과 근거리 무선 통신을 통해 연결되고, 상기 9축 센서부를 통해 생성된 상기 모션 트래킹 데이터를 휴대통신단말로 전송하기 위한 근거리 무선 통신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템.
According to claim 1,
The motion tracking unit,
a housing detachably coupled to the rear end of the cue stand;
a 9-axis sensor unit embedded in the housing to generate the motion tracking data; and
Built in the housing and connected to the mobile communication terminal through short-range wireless communication, artificial intelligence technology characterized in that it comprises a short-range wireless communication unit for transmitting the motion tracking data generated through the 9-axis sensor unit to the portable communication terminal Billiard stroke trainer system using
상기 스트로크 데이터는,
피니쉬(Finish), 피네스(Finesse), 스트랭스니스(Straightness), 팁 스티어(Tip steer), 팔로우 스루(Follow through), 잽 스트로크(Jab stroke), 백 스트로크 퍼즈(Backstroke pause), 샷 인터벌(Shot interval), 스무스니스(Smoothness), 파워(Power) 및 스피드(Speed) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템.
According to claim 1,
The stroke data is
Finish, Fineness, Straightness, Tip steer, Follow through, Jab stroke, Backstroke pause, Shot interval ), smoothness (Smoothness), power (Power), and billiard stroke trainer system using artificial intelligence technology, characterized in that it comprises at least one of speed (Speed).
상기 서버부는,
프로선수의 당구게임 영상데이터 및 모션 트래킹 데이터 중 적어도 하나를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부를 통해 수집된 영상데이터 및 모션 트래킹 데이터 중 적어도 하나를 입력 받아 머신러닝 알고리즘 기반의 전처리, 특징추출, 특징학습 및 학습평가 과정을 수행하여 프로선수의 스트로크에 대한 분석모델을 생성하는 머신러닝 분석모델 생성부;
상기 어플리케이션부로부터 수신된 상기 모션 트래킹 데이터에 대한 사용자의 스트로크 데이터를 생성하는 스트로크 데이터 생성부; 및
상기 스트로크 데이터 생성부를 통해 제공되는 사용자의 스트로크 데이터를 입력 받아 상기 머신러닝 분석모델을 통해 프로선수의 스트로크 데이터와 비교 분석하여 상기 코칭 데이터를 생성하는 코칭 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템.
According to claim 1,
The server unit,
a data collection unit that collects at least one of video data and motion tracking data of a professional player billiards game;
A machine that receives at least one of the image data and motion tracking data collected through the data collection unit and performs preprocessing, feature extraction, feature learning, and learning evaluation processes based on a machine learning algorithm to generate an analysis model for the stroke of a professional player learning analysis model generation unit;
a stroke data generation unit generating stroke data of a user for the motion tracking data received from the application unit; and
Artificial intelligence technology comprising a coaching data generator that receives the user's stroke data provided through the stroke data generator and compares and analyzes it with the stroke data of a professional player through the machine learning analysis model to generate the coaching data Billiard stroke trainer system using
상기 스트로크 데이터 생성부는,
피니쉬(Finish), 피네스(Finesse), 스트랭스니스(Straightness), 팁 스티어(Tip steer), 팔로우 스루(Follow through), 잽 스트로크(Jab stroke), 백 스트로크 퍼즈(Backstroke pause), 샷 인터벌(Shot interval), 스무스니스(Smoothness), 파워(Power) 및 스피드(Speed) 중 적어도 하나의 스트로크 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술을 이용한 당구 스트로크 트레이너 시스템.
5. The method of claim 4,
The stroke data generation unit,
Finish, Fineness, Straightness, Tip steer, Follow through, Jab stroke, Backstroke pause, Shot interval ), a billiard stroke trainer system using artificial intelligence technology, characterized in that it generates at least one stroke data of smoothness, power, and speed.
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KR1020200151012A KR102315018B1 (en) | 2020-11-12 | 2020-11-12 | System for trainning storke of billiards using artificial intelligence |
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KR1020200151012A KR102315018B1 (en) | 2020-11-12 | 2020-11-12 | System for trainning storke of billiards using artificial intelligence |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102600077B1 (en) | 2023-02-14 | 2023-11-08 | 고재준 | Billiard stroke analyzer and analyzing method |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180026213A (en) | 2016-09-02 | 2018-03-12 | 노길호 | A cue of billiards and monitoring system having the same |
KR101845743B1 (en) | 2016-10-26 | 2018-04-05 | 손승희 | Cue having inertia measurement unit and billiard practice system |
KR101994798B1 (en) * | 2018-12-19 | 2019-07-01 | (주)컬처릿 | Individual expert motion calibration system |
KR102000028B1 (en) | 2018-12-24 | 2019-07-15 | 박정기 | Method for coaching and collecting stroke posture using sensor module |
KR20200038803A (en) | 2018-10-04 | 2020-04-14 | 주식회사 인원더랜드 | System and method for coaching billiards game by artificial intelligence |
-
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- 2020-11-12 KR KR1020200151012A patent/KR102315018B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180026213A (en) | 2016-09-02 | 2018-03-12 | 노길호 | A cue of billiards and monitoring system having the same |
KR101845743B1 (en) | 2016-10-26 | 2018-04-05 | 손승희 | Cue having inertia measurement unit and billiard practice system |
KR20200038803A (en) | 2018-10-04 | 2020-04-14 | 주식회사 인원더랜드 | System and method for coaching billiards game by artificial intelligence |
KR101994798B1 (en) * | 2018-12-19 | 2019-07-01 | (주)컬처릿 | Individual expert motion calibration system |
KR102000028B1 (en) | 2018-12-24 | 2019-07-15 | 박정기 | Method for coaching and collecting stroke posture using sensor module |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102600077B1 (en) | 2023-02-14 | 2023-11-08 | 고재준 | Billiard stroke analyzer and analyzing method |
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