我们需要或者是来自于一个设备给我们做的客观反馈，或者是来自于有经验的教练，由他告诉我们，我们所做的动作正是他想传授给我们的。显然这个反馈非常重要，可以避免我们一遍遍地去重复错误的动作以至于形成对错误动作的记忆，通俗地说，避免我们练“歪”了。举一个最显而易见的例子：有一位朋友在学球的过程中，他的上杆到顶点时基本上杆头都指向地面了，也就是上杆严重过度。教练告诉他这个毛病了，他自己也意识到这个问题，于是努力改正这个毛病，试图不要过度上杆，但由于没有一个反馈系统，当他一遍一遍练习的时候，他其实并不知道自己所谓改正动作行为其实基本上还是在重复他原来的错误动作，因为他的一次次所谓的“不要过度上杆”，与原先的上杆并没有有多大的区别，这样的例子在我们身边比比皆是，他会说：好，教练，我明白了，我给你上一个不过度的看看，咣一上，上到顶点，杆头还是掉下去了，这个时候他需要什么呢？他最需要就是挥杆动作的视频反馈，他每挥一杆，即时回放画面均会直观反馈给他每次上杆到顶点是否是自己想要的状态。我们很多人总认为找教练就是要学新东西，其实不然，在学完了之后，你是需要有一个有经验的教练看着你练习，当然像刚才说的上杆过度，你随便找一个人，哪怕不懂高尔夫的，你告诉他你的目标是上杆上到哪个位置，如果过了，就让他告诉你充当你的反馈。但这并不是说任何人都可以充当反馈，一些复杂得多的动作以及协调动作，也就是说一连串的动作，如下杆启动顺序、击球区动作等等，这样一些比较复杂的动作，就需要一个有经验的教练来指导，我们在学习技术动作的这个过程中，教练要把你的某一个错误动作作为“结果”，他要找出来产生这个错误动作的“原因”出来，需要通过一系列的观察分析，这个时候就更加需要一个有经验的教练作为反馈系统来帮助你练习。因此，一个教练，除了教你的动作以外，更多地是给你提供一个有经验的反馈，这是作为教练的一个非常重要的工作。由于人天性自我认知上的一些弱点，大多数人都是有点自以为是的，总以为自己是在按照自己的期望做动作，而忽略了客观上真实的情况并非如此，他们一直沉浸在自以为是之中，以为改正得很好，但实际结果却是一遍遍重复自己的错误动作而茫然不知，进步非常缓慢，练习效率非常低下。 我们在高尔夫运动学习过程中，一个好的教练会为你制定训练计划，并会不断修改这个计划，以帮助你以最有效的方式提高球技。 在此过程中的每一步，他们都会为你提供一些工作，为你的训练做出适当的反馈。反馈可能是任何形式，只要你能够清楚地定义什么行为是正确的，什么是不正确的，那么你就有可能得到关于你的这个行为正确与否的反馈。 比如在起杆时，我们经常在杆身与地面平行时，期望杆头能遮住双手。我们通过挥杆视频可以检查你的这个动作，以确定球杆头是否遮住了你的手。 如果没有，您可以进行适当的调整。 当我们在练习场独自练习时，很容易错过很多事情，因为在大多数情况下，唯一可用的反馈是球的飞行。虽然球的飞行是好球与坏球的一个很重要的指标，但它并不总是一个很好的指标，比如，你是否正确地执行了你正在尝试进行的挥杆调整？而用糟糕的技术也是能够击出一个好球，这就像用好的技术也可能击出一个糟糕的球一样，所以，仅仅用球的飞行来做反馈是不够的。拥有其它多种形式和内容的反馈，并且让这些反馈能够即时让你知道，这对于高尔夫高效教学和练习是非常重要的。而且反馈还能够让你准确了解到你的身体在做什么、球杆在做什么以及球在做什么，由此你可以确定需要做什么才能产生你想要的击球，实时的反馈使你能够检查你是否在一遍又一遍地正确地重复你期望的挥杆动作，这样可提高你挥杆动作的一致性，确保你是在做有效的有用的挥杆练习。 我们每个人都会时不时打出一些糟糕的坏球。 重要的是我们要理解坏球的发生是必然的，即便是职业球员也会如此，您打一记出界球或在球道上打了个剃头球，其实这不需要你全面改造你的挥杆。就像你一号木一整天都打得很好，只是在第12洞突然打出一记坏球，这时你没有理由对你的挥杆做出改变，因为很明显，在那之前你一直在打好球。但往往人们为了弥补上次糟糕的击球并在下一次挥杆时做出过度的纠正，结果在12号洞slice出界，往往下一个洞就出现了一记hook球，因为太想避免上个洞slice出界球。我们通过反馈来发现“正确”的动作，提高动作的一致性，可帮助球手建立在球场上的挥杆信心。

      小结：反馈是提高高尔夫教学质量的重要手段。

3.CaseVision iTrack在反馈式高尔夫教学中的应用

      前面我们分析了教练很重要的任务就是给学员练习时提供反馈，让学员知道自己是否正在正确执行教练的意图。我们可以通过AI技术来代替教练，给学员练习时提供反馈，从而实现“一对多”教学的智能化。这正是本项目的核心工作，教练告诉学生应该怎么做，AI代替老师告诉学生是否是在正确执行教练的意图。反馈任务由AI来完成。这样大大提高教学质量和教学效率。

      AI的反馈包括以下几个方面：

     （1）挥杆动作的反馈

a)软件自动检测和记录挥杆动作，不需要任何其它传感器件。因此使用非常方便，支持正面和侧面拍摄；支持全挥杆、半挥杆、1/4挥杆动作的识别；支持击球挥杆和不击球的空挥的动作识别。

b)及时回放视频：可以以不同的快慢速度播放，也可以进行拖拽，快速到达想要看的位置，自动显示选定的关键位置照片。

c)自动识别关键位置：准备、起杆、上杆、顶点、下杆、释放、击球、送杆、前挥、收杆。练习者可以不看视频只看关键位置时的图片，也可以选定只看某一关键位置（如上杆最高点）的图片，这样每挥一杆，屏幕自动显示选定位置（如上杆最高点）时的图片或所有关键位置的图片，实现快速反馈。节省球员时间，不影响挥杆节奏。

d)智能画线：这个功能彻底结束了繁琐耗时不精确的人工画线，球员通过点击方式，即可选择画出头部位置、脊柱线、肩线、髋线、膝线、手部位置、身体侧线、手臂线、腿线、臂线、平衡线、挥杆平面。练习者可以根据这些参考线，对挥杆动作进行分析评估。

e)智能绘出挥杆平面。每挥一杆均能够自动绘出挥杆平面，为训练者提供挥杆平面的反馈，可以使其能够练就一个稳定的科学的挥杆平面，这是稳定、精准、高效击球的核心框架。

f)挥杆视频的记录存储。方便进行训练过程的对比分析。

     （2）挥杆动作的结果：杆面撞击球瞬间数据的反馈

a)撞击瞬间杆头数据：杆头速度、攻击角度、杆头路径、击球效率。

b)撞击瞬间杆面数据：杆面指向角、动态倾角、底角（躺角）、闭合速度、撞击点位置。

     （3）撞击结果的反馈

a)球的发射数据：球速、起飞角、起飞方向、旋转（总旋转/旋转轴，或倒旋/侧旋）。

b)球的飞行弹道：落点距离、滚动距离、落点偏移、飞行高度、落地角度、飞行时间。

      小结：应用Casevision iTrack，给高尔夫教学提供全面的反馈：全面的反馈包括了包括了高尔夫击球的全过程：动作→撞击→飞行。

4.应用方案

      对杆头和球撞击瞬间球数据和杆头数据的测量是使用立体视觉技术进行捕捉分析计算测量。 所谓立体视觉就是借鉴了人类双眼的“视差”原理，即左、右眼对于真实世界中某一物体的观测是存在差异的， 我们的大脑正是利用了左、右眼的差异，使得我们能够辨识物体的远近。因此如人类双眼一样，立体视觉系统需要有两个（或者两个以上）摄像头的支持，可以实现三维(3D)重建。 在我们这里“双眼”即两台高速相机，它们同步高速拍摄球起飞瞬间的图像，然后重构3D现实，进行分析计算，获得所需的各种数据。

    CaseVision iTrack的详细介绍见www.casevisiongolf.com

      挥杆动作捕捉由两个高帧率相机完成，一个捕捉正面图像，一个捕捉侧面图像：

      两个挥杆动作捕捉的相机，以及捕捉杆头和球数据的高速双目相机送到iTrack一体机化计算机里处理，最后由显示器显示出来。

（1）系统结构框图：

（2）实物：

（3）应用场景

      小结：用Casevision iTrack来代替教练给学生练习提供监督和反馈，以解决“一对多”、缺乏反馈的问题。