2022年卡塔尔世界杯足球赛已经结束，除了球员们出色的表现外，赛事中各式各样的传感器技术也吸引了大家的眼球。本期编辑荐读为您介绍了发表在 Sensors 期刊上关于传感器与足球运动的文章，内容涵盖传感器在足球运动识别、分析和运动员肌肉恢复中的应用，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

精选文章

01 An End-to-End Deep Learning Pipeline for Football Activity Recognition Based on Wearable Acceleration Sensors

基于端到端深度学习方法和可穿戴加速度传感器的足球活动识别

Rafael Cuperman, Kaspar M. B. Jansen and Michał G. Ciszewski

https://www.mdpi.com/1491866

(a, b)：实验中惯性测量单元传感器的位置；(c)：嵌入传感器的新型紧身衣原型。

文章亮点：

(1) 本文研究了从可穿戴传感器生成的加速度传感器数据中分析体育运动中的动作计数以及相应动作细节的可能性。

(2) 使用深度学习模型对慢跑、短跑、传球、射门和跳跃这五种与足球相关的活动进行了准确、稳健、快速的识别。

(3) 研究结果显示，深度学习模型在评估时间和预测精度方面均优于传统的机器学习算法，表明深度学习模型可以实现经济高效、快速、准确的人类活动识别任务。

原文出自 Sensors 期刊

Cuperman, R.; Jansen, K.M.B.; Ciszewski, M.G. An End-to-End Deep Learning Pipeline for Football Activity Recognition Based on Wearable Acceleration Sensors. Sensors 2022, 22, 1347.

02 Motion Analysis of Football Kick Based on an IMU Sensor

基于IMU传感器的足球踢球运动分析

Chun Yu, Ting-Yuan Huang and Hsi-Pin Ma 

https://www.mdpi.com/1785840

解释了后摆高度的三维轨迹图。

文章亮点：

(1) 本文提出了一种基于六轴惯性测量单元 (IMU) 的三维运动分析系统，该系统可用以重建脚的运动轨迹及其后摆过程中的速度和最高点。

(2) 用户通过在MATLAB中建立的信号处理系统可以在短时间内重建脚的轨迹并获取相关的运动信息。

(3) 实验结果显示，脚的最大速度和后摆的最高点误差分别约为4%和2.8%，表明该系统可以较高的精度对脚背踢球运动进行直接分析。

原文出自 Sensors 期刊

Yu, C.; Huang, T.-Y.; Ma, H.-P. Motion Analysis of Football Kick Based on an IMU Sensor. Sensors 2022, 22, 6244.

03 Efficacy of Electromyographic Biofeedback in Muscle Recovery after Meniscectomy in Soccer Players

肌电生物反馈在足球运动员半月板切除术后肌肉恢复中的疗效

Verónica Morales-Sánchez et al.

https://www.mdpi.com/1648834

肌电图活动 (平均值)：第一次和第十次疗程试验前、中和试验后。

文章亮点：

(1) 本研究通过股外侧肌等长收缩运动评估了肌电生物反馈 (EMG-BF) 在半月板切除术后恢复股四头肌肌电活动的有效性。

(2) 对10名已接受半月板切除术的西班牙职业足球运动员进行6至10个疗程的EMG-BF治疗，并通过三次疗前和疗后肌电信号的测量以确定每个疗程的疗效。

(3) 结果显示本文的工作模型具有统计学意义，表明了EMG-BF对半月板切除术后的神经肌肉康复具有一定的有效性、可靠性和可推广性。

原文出自 Sensors 期刊

Morales-Sánchez, V.; Falcó, C.; Hernández-Mendo, A.; Reigal, R.E. Efficacy of Electromyographic Biofeedback in Muscle Recovery after Meniscectomy in Soccer Players. Sensors 2022, 22, 4024.

04 Validation of Instrumented Football Shoes to Measure On-Field Ground Reaction Forces

用于现场地面反作用力测量的仪表足球鞋——一项验证研究

Alexandre Karamanoukian et al.

https://www.mdpi.com/1627174

研究采用的户外足球场以及数据采集系统。

文章亮点：

(1) 本文通过仪表鞋钉在赛场上对正常地面反作用力 (nGRF) 进行了直接测量，以评估一款新型足球鞋的有效性。

(2) 依次安排11名穿着装有仪表盘的鞋 (IS) 在足球场上以不同的速度完成了短跑以及反向运动跳跃 (CMJ)，以比较通过IS获得的nGRF与通过测力平台 (FP) 数据获得的垂直GRF (vGRF)。

(3) 实验结果显示，FP测量的vGRF参数与IS测量的nGRF参数之间存在良好的一致性，表明了IS可有效用于足球场上vGRF的直接测量。

原文出自 Sensors 期刊

Karamanoukian, A.; Boucher, J.-P.; Labbé, R.; Vignais, N. Validation of Instrumented Football Shoes to Measure On-Field Ground Reaction Forces. Sensors 2022, 22, 3673.

精选特刊

1. Applications, Wearables and Sensing Technology in Sports and Physical Activity

Edited by Steven Vos and Aarnout Brombacher

Submission Deadline: 31 December 2022

https://www.mdpi.com/journal/sensors/special_issues/Wearables_SportsPhysicalActivity

2. Sensors and Artificial Intelligence for Analyzing Human Behavior in Sports and Physical Activity

Edited by John Komar and Ludovic Seifert

Submission Deadline: 31 May 2023

https://www.mdpi.com/journal/sensors/special_issues/F8S122OTX0

Sensors 期刊介绍

期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域，例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其他们在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前期刊已被Science Citation Index Expanded (SCIE)、PubMed、EI、Scopus等数据库收录。

2021 Impact Factor：3.847

2021 CiteScore：6.4

Time to First Decision：16.2 Days

Time to Publication：40 Days