体育教育是我国实施全面素质教育的重要内容之一,对提高国民体质、提升生活质量有着基础性的支撑作用。近年来,新一代人工智能技术的快速发展,对传统体育教育的内容、模式、方法、体系等产生重大影响。如何将人工智能技术深入应用于体育教育、突破传统模式中时空场景与知识传授方式的限制,成为人工智能时代下智能化体育教育的关键问题。本文选择跆拳道作为研究对象,探索人工智能技术在跆拳道教育上的应用方式和途径。之所以选择跆拳道,是因为跆拳道兼具搏击实用性和观赏性而受到广泛欢迎。目前国内多数高校均开设有跆拳道普修课,跆拳道运动已成为当今高等院校体育教育的重要组成部分。然而,随着练习跆拳道的人群迅速增加,传统面对面授课的教育方式暴露出诸多问题:1)选修跆拳道课程的学生增多,专职跆拳道教师数量不足,导致学生学习质量难以保证;2)传统跆拳道教学方式对教练的依赖程度较高,学生自己无法保证训练质量;3)目前动作考评依赖于人工,结果易受裁判精力限制等主观因素影响,无法形成客观、准确的完成质量评分。因此,有必要引入人工智能技术,研究一种新的跆拳道教学训练模式和方法,为学员提供准确的、智能的、同时不受场地和时间限制的动作指导。针对上述问题,本文利用深度学习技术,开发了一个基于人体姿态检测技术的跆拳道智能教育系统,该系统以识别跆拳道动作是否达到标准为主要目标,给出动作完成质量的综合评价和改进建议,摆脱了教练和场地的制约,实现了自动化和智能化的辅助教学。具体工作内容包括:1)以跆拳道品势动作为研究对象,提出了一套基于深度学习的跆拳道动作质量智能评估算法,通过对品势动作视频进行多视角特征提取和建模,从而提供准确、鲁棒的评估结果。首先,利用多台摄像机获得运动员品势动作的多视角视频,使用融合深度迁移学习的人体姿态识别技术获得肢体关键关节点坐标;其次,依据跆拳道训练大纲要求,提出一种融合品势专业知识的多视角特征提取方法,对视频每一帧中的动作姿态进行数值量化,构建特征向量;最后,将所得样本输入到长短时记忆神经网络进行训练,构建评分模型,并提出一种新的评分指标。通过实际采集的跆拳道品势视频进行实验,结果表明,与传统人工单视角评价方法相比,该方法不仅可准确识别出品势动作姿态特征,同时可有效量化动作力度,为动作完成质量进行客观打分。2)设计并开发了一套基于视频分析的跆拳道智能教育系统。该系统以跆拳道动作质量智能评估算法为核心支撑,可自动完成动作质量评价,提供训练建议。该系统前端发布在移动设备,将实时采集到的动作视频上传至后端服务器,通过使用深度学习技术,进行人体姿态的关键点识别,进而结合跆拳道训练大纲要求,构建对应动作的关键特征表示,最终实现动作完成质量的智能分类与自动判别,并以“下劈”和“勾踢”两个跆拳道常用动作为例,介绍了跆拳道动作纠错和智能打分等功能的实现效果。本文工作验证了人工智能技术与跆拳道教育结合的可行性,为人工智能时代竞技类体育教学提供了具体解决方案,是人工智能技术和体育教育领域的一次创新性实践。