杀球得分 9
15 次 · 60%界面数据为 AI 能力演示；具体分析结果因视频与版本而异。
DOMAIN FOUNDATION
专业，不只来自一次训练。
Love Badminton 建立在长期羽毛球行业经验与持续的人工作业体系之上，而不是把通用模型简单套用到一个新运动。
行业积累
持续沉淀羽毛球场景、比赛上下文、数据作业与产品实践。
人工标注数据积累
通过长期结构化标注与人工复核建立的数据基础。
一场比赛，看见更多
看懂这一场，打好下一场
整理录像交给 AI，把时间留给真正重要的事：发现问题，找到改法。
01
自动识别，剪出每个回合
从完整比赛中定位有效回合、间歇与关键节点，省去逐帧查找和手工裁切。
回合识别 · 精彩片段 · 一键导出02
不只统计，更理解比赛
结合击球、落点、站位与得失分上下文，识别得分模式与真正影响比赛的薄弱环节。
速度 · 技战术 · 弱项诊断03
每个结论，都能回看证据
AI 结论关联到对应的比赛片段，让数据不再只是一个数字，而是可以验证和复盘的过程。
证据片段 · 时间轴 · 训练建议AI MATCH DIAGNOSIS
AI 看到的，
不只是比分。
它把结果放回比赛上下文：你在哪里击球、对手如何回应、下一拍为何得分或失分。每个判断都有对应片段，可以回看，也可以验证。
- 从击球事件中提取速度与得分模式
- 结合落点、站位和连续回合识别弱项
- 把问题转成下一场可执行的改进建议
AI 比赛诊断能力演示
速度峰值230km/h
进攻足够致命，
反手后场是主要失分入口。
下一场，只改这一点
反手受压：回高远球后迅速回中