技术特征：
技术总结
本申请公开了一种羽毛球识别方法，包括：利用预先训练好的羽毛球模型对待处理的图片进行识别，获取相应的羽毛球或干扰物的分类；其中，羽毛球模型的创建过程为：获取羽毛球的训练样本；其中，训练样本包括羽毛球的运动图片和干扰物图片以及相应的分类信息；将训练样本输入至利用TensorFlow创建的卷积神经网络模型中进行训练，得到羽毛球模型。在本发明中，利用TensorFlow的深度学习框架来创建羽毛球模型，该方法相比利用图像算子来对图像进行识别的方法，简化了对图像处理的复杂程度，因为，该方法以模型的网络设计代替特征算法的设计，减少了大量的人工成本。相应的，本发明还公开了一种羽毛球识别系统、介质及设备，同样具有上述有益效果。
技术研发人员：林富艺;廖廷波;张学习;陈玮;李世超;薛泓
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：2017.11.10
技术公布日：2018.04.06