1.基于计算机视觉的羽毛球落点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过羽毛球场地上部署的摄像头，捕捉到羽毛球的击打瞬间的图像序列，提取图像序列中的羽毛球位置坐标，生成位置坐标数据；根据所述位置坐标数据，计算羽毛球的速度和方向，生成羽毛球动态特征；

基于所述羽毛球动态特征，采用时间序列分析预测羽毛球的飞行轨迹，计算得到未来几个时间点羽毛球的预期位置，生成初步轨迹预测结果；根据所述初步轨迹预测结果和实时从场地周边的风速风向传感器中获取的风速数据，调整预测轨迹，生成调整后的轨迹预测结果；

使用所述调整后的轨迹预测结果，通过羽毛球落点预测算法计算羽毛球的落点区域，生成预测落点区域数据；将所述预测落点区域数据与场地区域图进行比对，验证落点，生成落点精确验证结果；

所述调整后的轨迹预测结果的获取步骤为：

基于所述初步轨迹预测结果，收集羽毛球场地周边的风速风向传感器数据，得到实时风速和风向数据；

基于所述实时风速和风向数据，重新计算羽毛球飞行轨迹，得到新的轨迹点，计算公式为：；

其中， 为原始轨迹点， 为风速， 为羽毛球的速度， 为风向角度，为羽毛球飞行方向的角度， 为时间间隔， 为新的轨迹点；

基于所述新的轨迹点，生成调整后的轨迹预测结果；

所述预测落点区域数据的获取步骤为：

基于所述调整后的轨迹预测结果，分析羽毛球在场地内的潜在落点，得到预测的落点区域坐标；

基于所述预测的落点区域坐标，计算落点区域的中心和边界，得到落点区域中心坐标，计算公式为：；

其中， 为预测落点区域内的点数， 为根据落点密集度分配的权重， 为每个点的坐标， 为加权后的落点区域中心坐标；

基于所述落点区域中心坐标，确定羽毛球落点区域的范围，形成预测落点区域数据。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的羽毛球落点预测方法，其特征在于，所述位置坐标数据的获取步骤为：通过羽毛球场地上部署的摄像头，捕捉羽毛球击打瞬间的图像序列，得到原始图像数据；

基于所述原始图像数据，提取图像序列中两帧之间羽毛球的位移量，计算公式为：；

其中， 为上一帧中羽毛球的坐标， 为当前帧中羽毛球的坐标， 为羽毛球在x和y方向上的速度分量， 为两帧之间羽毛球的位移量；

基于所述两帧之间羽毛球的位移量，得到位置坐标数据。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的羽毛球落点预测方法，其特征在于，所述羽毛球动态特征的获取步骤为：基于所述位置坐标数据，计算羽毛球的速度和方向，计算公式为：；

和

；

其中， 为x方向的位移， 为y方向的位移， 为时间间隔， 为速度， 为移动方向角度；

基于计算得到的速度和方向，汇总得到羽毛球动态特征。

4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的羽毛球落点预测方法，其特征在于，所述初步轨迹预测结果的获取步骤为：基于所述羽毛球动态特征，利用时间序列分析羽毛球的运动趋势，评估变化模式，得到初步飞行轨迹预测结果；

基于所述初步飞行轨迹预测结果，利用多元线性回归分析，计算羽毛球在未来时间点的预期位置，得到未来位置预测数据；

基于所述未来位置预测数据，汇总并对比各时间点的预测数据，整合所有预测点，形成初步轨迹预测结果。

5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的羽毛球落点预测方法，其特征在于，所述落点精确验证结果的获取步骤为：收集所述预测落点区域数据，得到羽毛球落点的坐标和边界信息；

与场地区域图进行比对，核实每个落点是否位于场地区域内，得到比对结果；

基于所述比对结果，验证每个落点的位置，确定是否符合比赛规则和预期，生成落点精确验证结果。

6.根据权利要求1‑5任一项所述的基于计算机视觉的羽毛球落点预测方法的羽毛球落点预测系统，其特征在于，包括：图像捕获模块，用于捕获击打羽毛球瞬间的图像序列，从中提取羽毛球在每一帧的位置坐标，生成位置坐标数据；

动态分析模块，用于根据位置坐标数据，计算羽毛球每两帧之间的位移与时间差，推算出羽毛球的速度和运动方向，得到羽毛球动态特征；

轨迹预测模块，用于根据羽毛球动态特征，运用时间序列分析对羽毛球的飞行轨迹进行预测，得出在未来时间点羽毛球的位置，再结合场地周边风速风向传感器提供的实时风速数据，调整飞行轨迹，得到调整后的轨迹预测结果；

落点计算模块，用于利用调整后的轨迹预测结果，计算羽毛球的落点区域，生成预测落点区域数据；

落点验证模块，用于将预测落点区域数据与场地区域图进行比对，核实羽毛球的落点是否准确，生成落点精确验证结果。