高尔夫球挥杆过程分析方法、相关装置及分析系统

摘要

一种高尔夫球挥杆过程分析方法、相关装置及分析系统，包括实时采集挥杆过程中的图像或影像，并传输，接收挥杆过程中的图像或影像数据，根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球，判断输出反馈结果；上述分析方法、相关装置及分析系统，通过对草皮因素的引入判断，弥补了现有技术对挥杆过程分析的缺失，且通过对草皮因素的引入分析，可直接对击球质量作出判断，分析方法简单，且对草皮因素的引入分析可对击球质量、挥杆状态的进一步分析或补充、修正，以使分析更加准确，更接近实际的真实数据。

说明书

技术领域

本发明涉及一种分析技术，特别是涉及一种高尔夫球挥杆过程分析系统、相关装置及分析方法。

背景技术

通常，高尔夫挥杆的目的是通过沿特定路径挥动高尔夫球杆，以沿着期望方向将高尔夫球击出期望距离。为正确地进行高尔夫挥杆，正确地执行一系列高尔夫挥杆动作(后挥杆、下挥杆、击球以及完成)是很重要的。

此外，成功的高尔夫挥杆要求各种因素，例如挥杆的角度、轨迹、时间与节奏，以及与挥杆相关的重心移动。高尔夫挥杆练习的目的是使高尔夫球手熟练支配这些因素，以提高高尔夫球手的高尔夫挥杆。

然而，现有技术的高尔夫挥杆纠正系统采用如下方案：在一个地点拍摄高尔夫球手的高尔夫挥杆，并在停止练习之后在另一地点分析所拍摄的图像。

在这种方案中，重复如下过程：教练使用所拍摄的图像向高尔夫球手指出高尔夫挥杆的问题，随后高尔夫球手返回到练习区域并纠正其高尔夫挥杆。这种方案的缺点在于高尔夫球手自己不能发现适合自己的高尔夫挥杆姿势，而必须遵照教练指导的高尔夫挥杆姿势。

此外，第一类现有技术的高尔夫挥杆纠正系统的缺点在于：由于高尔夫球手在练习高尔夫挥杆时不能看到自己的挥杆，因而高尔夫球手不能认识到其高尔夫挥杆的问题，除非专家级教练指出这些问题。

另外一种采用在高尔夫球手的各个身体部位密集地安装大量感应器，分析过程非常的复杂。

发明内容

基于此，有必要提供一种较简单的实时反馈的高尔夫球挥杆过程分析方法。

同时，有必要提供一种较简单的实时反馈的高尔夫球挥杆过程分析系统。

同时，提供一种较简单的实时反馈高尔夫挥杆信息移动终端。

一种高尔夫球挥杆过程分析方法，包括以下步骤：

实时采集挥杆过程中的图像或影像，并传输；

接收挥杆过程中的图像或影像数据，

根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球，

判断输出反馈结果。

优选的，先判断是否击到草皮，再判断是否击到球。

优选的，判断是否击到草皮及球时，若判断未击到草皮、未击到球或击到草皮、未击到球或未击到草皮、击到球，判断为不合格或不规范，输出反馈结果。

优选的，若判断击到草皮、击到球，则将接收到的挥杆过程的图像或影像数据与标准数据比较，分析击球质量。

优选的，根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头的移动过程，计算杆头速度及击球角度，并分析挥杆过程中击草皮的特征且根据草皮特征对杆头速度及击球角度进行修正。

优选的，根据杆头的移动过程、杆头速度及击球角度判断击球角度及击球力量是否合适。

优选的，所述击球角度包括面角及杆面角。

优选的，根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析击球后球的运动轨迹，根据杆头速度及面角预估球的飞行方向，根据杆头速度及杆面角预估球的飞行高度。

优选的，根据挥杆过程中的图像及影像分析挥杆的击球点，并估算高尔夫球的射程。

优选的，根据挥杆过程中的图像或影像中分析挥杆者的实时姿态与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

优选的，根据挥杆过程中的图像或影像中分析球杆运动轨迹与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

优选的，根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析确定击草时刻及击球时刻。

优选的，根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头击草皮的持续时间或击到草皮的深度。

优选的，根据击草皮的持续时间及击到草皮的深度进一步分析击球质量及挥杆过程中杆头击草皮特征因素对击球过程的影响。

一种移动终端，包括：

接收模块：接收挥杆过程中图像或影像数据；

取样分析模块：根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球；

反馈输出模块：判断并将分析结果反馈输出。

优选的，所述取样分析模块先判断是否击到草皮，再判断是否击到球。

优选的，所述取样分析模块判断是否击到草皮或球时，若判断未击到草皮、未击到球，或击到草皮、未击到球，或未击到草皮、击到球，输出反馈结果。

优选的，所述取样分析模块包括

击球质量分析单元：若判断击到草皮、击到球，则将挥杆过程的图像或影像数据与标准数据比较、分析击球质量。

优选的，所述取样分析模块包括

分析参数计算单元：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头的移动过程，计算杆头速度及击球角度，并分析挥杆过程中击草皮的特征且根据草皮特征对杆头速度及击球角度进行修正。

优选的，所述取样分析模块包括

角度、力量分析判断单元：根据杆头的移动过程、杆头速度及击球角度判断击球角度及击球力量是否合适。

优选的，所述击球角度包括面角及杆面角。

优选的，所述取样分析模块还包括

运动轨迹估算单元：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析击球后球的运动轨迹，根据杆头速度及面角预估球的飞行方向，根据杆头速度及杆面角预估球的飞行高度。

优选的，所述取样分析模块还包括

射程估算单元：根据挥杆过程中的图像及影像分析挥杆的击球点，并估算高尔夫球的射程。

优选的，还包括

姿态模型生成模块：根据挥杆过程中的图像或影像中分析挥杆者的实时姿态与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

优选的，还包括运动轨迹模型生成模块：根据挥杆过程中的图像或影像中分析球杆运动轨迹与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

优选的，所述取样分析模块还包括

时间点计算单元：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析确定击草时刻及击球时刻。

优选的，所述取样分析模块还包括

草皮特征分析单元：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头击草皮的持续时间或击到草皮的深度。

优选的，所述取样分析模块还包括

草皮因素影响分析单元：根据击草皮的持续时间及击到草皮的深度进一步分析击球质量及挥杆过程中杆头击草皮过程对击球过程的影响。

一种高尔夫球挥杆过程分析系统，包括：设置在球杆上的图像或影像采集装置、及与所述图像或影像采集装置通信连接的移动终端，

所述图像或影像采集装置包括设置在球杆上并采集挥杆过程中的图像或影像数据的图像或影像采集单元及与所述图像或影像采集单元连接并将其采集的图像或影像数据传输给所述移动终端的采集通信模块；

所述移动终端包括：

接收模块：接收挥杆过程中图像或影像数据，

取样分析模块：根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球，

反馈输出模块：将分析结果反馈输出。

优选的，所述取样分析模块先判断是否击到草皮，再判断是否击到球。

优选的，所述取样分析模块判断是否击到草皮或球时，若判断击到草皮、未击到球或未击到草皮、击到球，输出反馈结果。

优选的，所述取样分析模块包括

击球质量分析单元：若判断击到草皮、击到球，则将挥杆过程的图像或影像数据与标准数据比较、分析击球质量。

优选的，所述取样分析模块包括

分析参数计算单元：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头的移动过程，计算杆头速度及击球角度，并分析挥杆过程中击草皮的特征且根据草皮特征对杆头速度及击球角度进行修正。

优选的，所述取样分析模块包括

角度、力量分析判断单元：根据杆头的移动过程、杆头速度及击球角度判断击球角度及击球力量是否合适。

优选的，所述击球角度包括面角及杆面角。

优选的，所述取样分析模块还包括

运动轨迹估算单元：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析击球后球的运动轨迹，根据杆头速度及面角预估球的飞行方向，根据杆头速度及杆面角预估球的飞行高度。

优选的，所述取样分析模块还包括

射程估算单元：根据挥杆过程中的图像及影像分析挥杆的击球点，并估算高尔夫球的射程。

优选的，还包括姿态模型生成模块：

根据挥杆过程中的图像或影像中分析挥杆者的实时姿态与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

优选的，还包括运动轨迹模型生成模块：根据挥杆过程中的图像或影像中分析球杆运动轨迹与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

优选的，所述取样分析模块还包括

时间点计算单元；根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析确定击草时刻及击球时刻。

优选的，所述取样分析模块还包括

草皮特征分析单元：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头击草皮的持续时间或击到草皮的深度。

优选的，所述取样分析模块还包括

草皮因素影响分析单元：根据击草皮的持续时间及击到草皮的深度进一步分析击球质量及挥杆过程中杆头击草皮过程对击球过程的影响。

优选的，球杆上设置有可使所述图像或影像采集单元绕球杆转动的转动连接装置。

优选的，所述图像或影像采集单元嵌入安装在球杆中，球杆上设置有与所述图像或影像采集单元连接将其伸出或收回球杆的伸缩装置。

优选的，球杆上还设置有启动所述伸缩装置的启动按钮。

优选的，所述图像或影像采集单元为设置在球杆上的互补金属氧化物半导体或电荷耦合元件及镜头。

优选的，所述挥杆过程中的图像或影像数据为采用连拍方式或视频采集的挥杆过程一系列连续动作。

优选的，还包括设置在球杆中与所述图像或影像采集装置连接并存储所述图像或影像采集装置的采集数据的存储装置。

当想将高尔夫球击打的又高又远时，需要给予高尔夫球一个较好的击打角度，特别在处于草皮(divot)区域，给予高尔夫球一个好的或最佳的击球角度，高尔夫球杆的杆头必然会击到草皮，是否击起草皮直接影响击球的质量，击草皮的时间、击起草皮的厚度等因素也影响击球的质量，对于草皮因素的引入或考虑将是对击球的质量、击球力量及击球状态一个重要的表征因素，并可对单独对击球参数评价出的击球质量或击球状态、挥杆轨迹及球的飞行轨迹的一个重要的补充和修正；上述的高尔夫球挥杆过程分析方法、相关装置及分析系统，采用图像或影像采集装置对高尔夫球挥杆过程实时采集记录，通过挥杆过程的图像或影像提取草皮特征进行分析，将采集的图像或影像数据与标准数据比较分析，判断是否击到草皮、是否击到球，反馈输出；通过对草皮因素的引入判断，弥补了现有技术对挥杆过程分析的缺失，且通过对草皮因素的引入分析，可直接对击球质量作出判断，分析方法简单，且对草皮因素的引入分析可对击球质量、挥杆状态的进一步分析或补充、修正，以使分析更加准确，更接近实际的真实数据。且由于通过比较分析后直接反馈输出，可直接随时分析高尔夫球手的挥杆姿态及击球质量，并随时随地反馈，给予建议和指导。

附图说明

图1为本发明一实施例的高尔夫球挥杆过程分析系统的示意图；

图2为本发明一实施例的球杆中设置的电子元器件之间的连接关系示意图；

图3为本发明一实施例的移动终端中的示意图；

图4为一个实施例中高尔夫球杆的面角示意图；

图5为图4中高尔夫球杆中的面角简略图；

图6为高尔夫球杆的杆面角示意图；

图7为高尔夫的击球角度参数的简略图；

图8为本发明一实施例的高尔夫球挥杆过程分析方法的流程图；

图9为本发明另一实施例的高尔夫球挥杆过程分析方法的部分流程图；

图10为图9的另一部分流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明进行具体说明。

如图1至图3所示，本发明一实施例的高尔夫球挥杆过程分析系统100，包括：设置在球杆上的图像或影像采集装置20、及与图像或影像采集装置20通信连接的移动终端60。

如图1至图2所示，图像或影像采集装置20包括设置在球杆上并采集挥杆过程中的图像或影像数据的图像或影像采集单元22、及与图像或影像采集单元22并将其采集的图像或影像数据传输给移动终端60的采集通信模块24。

如图1及图3所示，移动终端60包括：接收模块62、取样分析模块64、反馈输出模块66。

接收模块62接收挥杆过程中图像或影像数据。取样分析模块64根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球。反馈输出模块66将分析结果反馈输出。

取样分析模块64先判断是否击到草皮，再判断是否击到球。

该判断过程反馈输出的结果有如下情况：（1）击到草皮后击到球；（2）击到草皮后没有击到球；（3）没有击到草皮直接击到球；（4）没有击到草皮也没有击到球。上述情况（2）击到草皮后没有击到球、及（4）没有击到草皮也没有击到球判断为错误的挥杆方式或姿态，并输出反馈结果。在草皮（divot）区域，其中（3）没有击到草皮直接击到球，说明击球的姿势及击球角度都存在偏差或错误，也可直接反馈输出。

取样分析模块64包括击球质量分析单元640。击球质量分析单元640：若判断击到草皮、击到球，则将挥杆过程的图像或影像数据与标准数据比较、分析击球质量。

进一步，取样分析模块64包括分析参数计算单元642。分析参数计算单元642根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头的移动过程，计算杆头速度及击球角度等参数，并分析挥杆过程中击草皮的特征且根据草皮特征对杆头速度及击球角度等参数进行修正。

如图1至图3所示，进一步，取样分析模块64包括角度、力量分析判断单元644。角度、力量分析判断单元644：根据杆头的移动过程、杆头速度及击球角度判断击球角度及击球力量是否合适。如图4至图7所示，击球角度包括面角（face angle）β及杆面角(vertical angle)θ。

如图1至图3所示，进一步，取样分析模块64还包括运动轨迹估算单元646。运动轨迹估算单元646：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析击球后球的运动轨迹，根据杆头速度及面角预估球的飞行方向，根据杆头速度及杆面角预估球的飞行高度。

如图1至图3所示，进一步，取样分析模块64还包括射程估算单元648。射程估算单元648根据挥杆过程中的图像及影像分析挥杆的击球点，并估算高尔夫球的射程。

如图1至图3所示，进一步，取样分析模块64还包括时间点计算单元641。时间点计算单元641根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析确定击草时刻及击球时刻。

进一步，取样分析模块64还包括草皮特征分析单元643。草皮特征分析单元643根据挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头击草皮的持续时间或击到草皮的深度。

进一步，取样分析模块64还包括草皮因素影响分析单元645。草皮因素影响分析单元645根据草皮特征、击草皮的持续时间及击到草皮的深度进一步分析击球质量、及挥杆过程中杆头击草皮过程对击球过程的影响。

进一步，本实施例的移动终端60还包括姿态模型生成模块68。姿态模型生成模块68根据挥杆过程中的图像或影像分析挥杆者的实时姿态与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

进一步，本实施例的移动终端60还包括运动轨迹模型生成模块63。运动轨迹模型生成模块63根据挥杆过程中的图像或影像中分析球杆运动轨迹与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

移动终端60可采用智能手机、PDA、PC等实现。且采用智能手机或掌上电脑或平板电脑等便携式的电子设备可随时随地获取数据、分析结果及指教建议等。反馈输出模块66可采用智能手机、平板电脑或掌上电脑等上的显示屏显示输出，可也采用声音信号通过喇叭等发生装置声音输出，也可采用指示灯形式指示输出。

进一步，本实施例的高尔夫球挥杆过程分析系统100还包括转动连接装置。转动连接装置设置在球杆上设置有可使图像或影像采集单元22绕球杆转动的转动。转动连接装置可为与球杆侧表面的弧形相匹配的弧形滑杆或滑梁，也可为滑槽。图像或影像采集单元22上设置有与转动连接装置相配合滑动的滑套或滑块。

图像或影像采集单元22采用设置在球杆上的具有连拍功能的照相机或照相模块实现，也可采用DV等具有视频采集功能的模块或装置实现。图像或影像采集单元22可安装在球杆的杆身上。为了更清晰的捕捉杆头的移动，也可设置将图像或影像采集单元22设置在杆头上。图像或影像采集单元22可与球杆之间可为可拆卸式的活动连接方式，也可将图像或影像采集单元22嵌入安装在球杆中。图像或影像采集单元22也可采用将互补金属氧化物半导体或电荷耦合元件、镜头、电池等设置在球杆上的组合而成。

球杆上还设置有与图像或影像采集单元22连接并将其伸出或收回球杆的伸缩装置。球杆上还设置有启动伸缩装置的启动按钮80。

图像或影像采集单元22采集的挥杆过程中的图像或影像数据为采用连拍方式或视频采集的挥杆过程一系列连续动作。

进一步，本实施例的图像或影像采集装置20还包括设置在球杆中与图像或影像采集单元22连接并存储图像或影像采集单元22的采集数据的存储装置90。为了便于取出，存储装置90可采用SD卡（Secure Digital Memory Card）、Micro SD、 MiniSD等。

如图1、图3所示，上述高尔夫球挥杆过程分析系统100中的一实施例的移动终端60包括：接收模块62、取样分析模块64、反馈输出模块66。

接收模块62接收挥杆过程中图像或影像数据。取样分析模块64根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球。反馈输出模块66将分析结果反馈输出。

取样分析模块64先判断是否击到草皮，再判断是否击到球。

该判断过程反馈输出的结果有如下情况：（1）击到草皮后击到球；（2）击到草皮后没有击到球；（3）没有击到草皮直接击到球；（4）没有击到草皮也没有击到球。上述情况（2）击到草皮后没有击到球、及（4）没有击到草皮也没有击到球判断为错误的挥杆方式或姿态，并输出反馈结果。在草皮（divot）区域，其中（3）没有击到草皮直接击到球，说明击球的姿势及击球角度都存在偏差或错误，也可直接反馈输出。

如图3所示，取样分析模块64包括击球质量分析单元640。击球质量分析单元640：若判断击到草皮、击到球，则将挥杆过程的图像或影像数据与标准数据比较、分析击球质量。

如图3所示，进一步，取样分析模块64包括分析参数计算单元642。分析参数计算单元642根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头的移动过程，计算杆头速度及击球角度，并分析挥杆过程中击草皮的特征且根据草皮特征对杆头速度及击球角度进行修正。

如图3所示，进一步，取样分析模块64包括角度、力量分析判断单元644。角度、力量分析判断单元644：根据杆头的移动过程、杆头速度及击球角度判断击球角度及击球力量是否合适。击球角度包括面角（face angle）β及杆面角(vertical angle)θ。

如图3所示，进一步，取样分析模块64还包括运动轨迹估算单元646。运动轨迹估算单元646：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析击球后球的运动轨迹，根据杆头速度及面角预估球的飞行方向，根据杆头速度及杆面角预估球的飞行高度。

如图3所示，进一步，取样分析模块64还包括射程估算单元648。射程估算单元648根据挥杆过程中的图像及影像分析挥杆的击球点，并估算高尔夫球的射程。

进一步，取样分析模块64还包括时间点计算单元641。时间点计算单元641根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析确定击草时刻及击球时刻。

如图3所示，进一步，取样分析模块64还包括草皮特征分析单元643。草皮特征分析单元643根据挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头击草皮的持续时间或击到草皮的深度。

如图3所示，进一步，取样分析模块64还包括草皮因素影响分析单元645。草皮因素影响分析单元645根据击草皮的持续时间及击到草皮的深度进一步分析击球质量及挥杆过程中杆头击草皮过程对击球过程的影响。

如图3所示，进一步，本实施例的移动终端60还包括姿态模型生成模块68。姿态模型生成模块68根据挥杆过程中的图像或影像分析挥杆者的实时姿态与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

如图3所示，进一步，本实施例的移动终端60还包括运动轨迹模型生成模块63。运动轨迹模型生成模块63根据挥杆过程中的图像或影像中分析球杆运动轨迹与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

移动终端60可采用智能手机、PDA、PC等实现。且采用智能手机或掌上电脑或平板电脑等便携式的电子设备可随时随地获取数据、分析结果及指教建议等。反馈输出模块66可采用智能手机、平板电脑或掌上电脑等上的显示屏显示输出，可也采用声音信号通过喇叭等发生装置声音输出，也可采用指示灯形式指示输出。

如图8所示，本发明一实施例的高尔夫球挥杆过程分析方法的，包括如下步骤：

步骤S300：实时采集挥杆过程中的图像或影像，并传输；

步骤S302：接收、读取挥杆过程中的图像或影像数据；

步骤S304：根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球，

步骤S306：判断并输出反馈结果。

步骤S306中判断反馈输出的结果有如下情况：（1）击到草皮后击到球；（2）击到草皮后没有击到球；（3）没有击到草皮直接击到球；（4）没有击到草皮也没有击到球。上述情况（2）击到草皮后没有击到球及（4）没有击到草皮也没有击到球判断为错误的挥杆方式或姿态，并输出反馈结果。在草皮（divot）区域，其中（3）没有击到草皮直接击到球，说明击球的姿势及击球角度都存在偏差或错误，也可直接反馈输出。

在步骤S304中，优选的先判断是否击到草皮，再判断是否击到球。

如图9所示，本发明另一实施例的高尔夫球挥杆过程分析方法，包括如下步骤：

步骤S300：实时采集挥杆过程中的图像或影像，并传输；

步骤S302：接收、读取挥杆过程中的图像或影像数据；

步骤S304：根据接收的图像或影像数据分析挥杆过程中是否有击到草皮、是否击到球；

步骤S306：若判断未击到草皮、未击到球；或击到草皮、未击到球；或未击到草皮、击到球；则执行步骤S307直接反馈输出不合格或不规范结果。

步骤S306：若判断击到草皮、击到球；则：

如图9及图10所示，执行步骤S308：将接收到的挥杆过程的图像或影像数据与标准数据比较，分析击球质量。

如图9及图10所示，进一步，执行步骤S310：根据挥杆过程中的图像或影像分析挥杆过程中杆头的移动过程，计算杆头速度及击球角度，并分析挥杆过程中击草皮的特征且根据草皮特征对杆头速度及击球角度进行修正。

如图9及图10所示，进一步，还包括执行步骤S312根据杆头的移动过程、杆头速度及击球角度判断击球角度及击球力量是否合适。

步骤S310与步骤S312不分时间先后顺序，可以同时进行，或根据设置需要进行。

如图4至7所示，击球角度包括面角（face angle）β及杆面角(vertical angle)θ。

如图10所示，本实施例的高尔夫球挥杆过程分析方法，进一步，还包括步骤S314：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析击球后球的运动轨迹，根据杆头速度及面角预估球的飞行方向，根据杆头速度及杆面角预估球的飞行高度。

如图10所示，进一步，还包括步骤S316：根据挥杆过程中的图像或影像中分析球杆运动轨迹与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

进一步，还包括：根据挥杆过程中的图像及影像分析挥杆的击球点，并估算高尔夫球的射程。

进一步，还包括：根据挥杆过程中的图像或影像中分析挥杆者的实时姿态与标准数据比较，并生成二维或三维模型比较反馈输出。

如图10所示，根据步骤S318：进一步，还包括：根据接收的挥杆过程中的图像或影像分析确定击草时刻及击球时刻。

如图10所示，根据步骤S318：还包括：根据接收的挥杆过程中的图像或影像提取击草皮特征分析挥杆过程中杆头击草皮的持续时间或击到草皮的深度。

如图10所示，根据步骤S320：进一步，还包括：根据击草皮特征结合击草皮的持续时间及击到草皮的深度进一步分析击球质量及挥杆过程中杆头击草皮过程对击球过程的影响。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。