机器视觉技术在分析运动员的技术动作方面发挥了重要作用，主要体现在以下几个方面：
1. 捕捉与分析动作细节：
机器视觉技术通过高清摄像设备和智能算法，能够实时捕捉运动员的动作细节。这些设备能够记录下运动员在运动过程中的各种动作轨迹和角度数据，从而帮助教练员和运动员更精确地了解动作执行情况。
例如，在跑步、跳跃等运动中，机器视觉技术可以捕捉到运动员的动作轨迹，分析动作的准确性和效率，帮助识别动作是否规范以及是否存在潜在的伤害风险。
2. 生成三维模型与提取关键参数：
AI三维运动动作分析系统能够实时生成运动员动作的三维模型，并从中提取关键运动参数，如速度、加速度、关节角度等。这些数据为教练和运动员提供了直观的运动过程分析，有助于找出问题所在，制定针对性的训练计划。
3. 动作纠正与优化：
通过对捕捉到的动作数据进行分析，机器视觉技术可以为运动员提供改进建议和动作纠正。当检测到运动员的动作不正确或存在不足时，系统可以发出提示，指导运动员进行调整。
系统还可以识别出优秀动作的特征，并据此预测运动员在改进动作后的表现，从而实现动作技术的优化。
4. 个性化训练方案：
每位运动员的身体条件、技能水平都有所不同，传统训练方法难以满足个体需求。机器视觉技术可以根据运动员的特点，量身定制训练计划，提高训练效果。这种个性化的训练方案有助于运动员更快地提升自己的技术动作水平。
5. 辅助竞技分析与战术指导：
机器视觉技术还可以对多个运动员的姿势和运动轨迹进行比较分析，为教练提供针对性的竞技分析和战术指导。这有助于教练员更好地了解运动员的优势和不足，从而制定更有效的战术策略。
机器视觉技术通过捕捉与分析动作细节、生成三维模型与提取关键参数、动作纠正与优化、提供个性化训练方案以及辅助竞技分析与战术指导等方式，帮助分析运动员的技术动作，进而提升运动员的竞技表现。
