引言
在游泳比赛中，判定运动员是否违规触壁是比赛判罚中的一个重要环节。触壁违规通常发生在某些特定的比赛规则下，比如自由泳和蛙泳的转身触壁要求，若运动员未正确执行规定的动作，可能会被判定为违规。在比赛中，由于动作复杂、速度快、背景干扰多，人工判罚的准确性和效率常常受到影响。因此，基于深度学习的自动化判罚系统应运而生，能够实时准确地检测运动员的触壁行为，提升比赛的公平性和效率。
本篇文章将详细介绍如何基于YOLOv10（You Only Look Once）深度学习模型以及计算机视觉技术，设计并实现一个游泳比赛触壁违规检测系统。该系统能够实时通过视频流检测运动员是否在比赛过程中违规触壁，并提供自动判罚。文章将重点介绍数据集的准备、YOLOv10的训练与优化、实时触壁检测的实现以及用户界面的开发。
1. 游泳比赛触壁违规的规则
在游泳比赛中，运动员的触壁行为需要遵循严格的规则，尤其是在转身和到达终点时。例如：
自由泳：运动员转身时，必须用任何一只手触壁，不得跳过转身动作。
蛙泳：运动员必须用两只手同时触壁，且腿部必须完成规定的动作。
蝶泳：运动员要求进行正确的转身并触壁，类似于自由泳。
仰泳：运动员在比赛过程中触壁时需符合反转的要求。
对于这些要求，人工判罚需要高速、精准的观察，而基于YOLOv10的计算机视觉模型可以通过训练检测运动员触壁的动作，实时给出判罚结果，极大提高了比赛判定的效率和精