目录一、前言二、羽毛球分析模块整体业务能力2.1 模块分层架构2.2 项目目录（平台新增羽毛球相关文件）三、核心技术选型对比3.1 人体姿态双引擎对比3.2 场地检测技术说明3.3 羽毛球追踪难点方案四、全环境部署依赖4.1 Python 后端依赖安装4.2 前端启动4.3 环境校验完整代码五、后端全套完整工程代码5.1 场地霍夫检测完整工具 court_detector.py5.2 双姿态推理引擎 pose_engine.py5.3 羽毛球检测 shuttle_detector.py5.4 运动距离计算 motion_calc.py5.5 后端 Flask 路由 badminton_bp.py六、前端 Vue 完整页面 badminton.vue七、真实羽毛球赛事落地实战案例7.1 业务场景需求落地实施全流程落地量化结果落地价值八、开发高频问题与优化方案九、模块拓展升级方向十、全文总结一、前言体育赛事数字化分析需求持续爆发，传统人工复盘存在效率低、数据主观、跑动距离 / 瞬时速度无法量化等痛点。通用 AI 视觉平台大多仅开放图像分类、通用目标检测基础能力，缺少专项球类赛事分析流水线。本文基于 Tiger AI 一体化视觉平台，完整新增羽毛球智能分析独立业务模块，整合传统 CV 场地几何检测、双人体姿态推理引擎、羽毛球目标追踪、回合自动分割、运动指标统计、热力可视化全链路能力。整套模块完全复用平台现有 Flask 后端 + Vue3 前后端分离架构，新增独立业务 API、异步视频任务调度、结构化运动数据输出接口，无需重构平台底层框架。内容独立无任何前文关联，完整拆解模块分层架构、技术选型对比、全量可运行工程代码、真实赛事落地案例、开发踩坑优化方案，零基础可复刻集成至自有 AI 视觉平台，适用于教练训练复盘、职业赛事数据统计、球员自我技术分析等场景。
