WO2023031747 - DEEP LEARNING METHOD OF DETERMINING GOLF CLUB PARAMETERS FROM BOTH RADAR SIGNAL AND IMAGE DATA
National phase entry:
Publication Number
WO/2023/031747
Publication Date
09.03.2023
International Application No.
PCT/IB2022/058025
International Filing Date
26.08.2022
Title **
[English]
DEEP LEARNING METHOD OF DETERMINING GOLF CLUB PARAMETERS FROM BOTH RADAR SIGNAL AND IMAGE DATA
[French]
PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE PROFOND PERMETTANT DE DÉTERMINER DES PARAMÈTRES DE CLUB DE GOLF À PARTIR D'UN SIGNAL RADAR ET DE DONNÉES D'IMAGE
Applicants **
RAPSODO PTE. LTD.
Block 20, Ayer Rajah Crescent, #08-05
Singapore 139964, SG
Inventors
OKUR, Batuhan
91 Farrer Dr., 03-04
Singapore 259289, SG
TEKET, Osman Murat
172 Jalan Jurong Kechil, #04-13
Singapore 596182, SG
GOPALAKRISHNAN, Roshan
804 KING GEORGE'S AVE #05-164
Singapore 200804, SG
VIJAYANAND, Lodiya Radhakrishnan
Block 25, Lorang 3 Toapayoh, #34-15
Singapore 319583, SG
Priority Data
17/462,259
31.08.2021
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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International Searching Authority |
IPOS
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1358 | |
| EPO | Filing, Examination | 8989 | |
| Japan | Filing | 591 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 2710 |
Total: 14223 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
An example method of modeling a portion of a golf club and a golf swing includes scanning the golf club to obtain scanning information, training a convolutional neural network using the scanning information, using at least one camera to obtain a series of images, converting the series of images into parameterized motion representations, using at least one radar to obtain a radar signal, converting the radar signal into time-frequency images, inputting the parameterized motion representations and the time-frequency images into the convolutional neural network, receiving golf club parameters and golf swing parameters as an output of the convolutional neural network, and generating a visual model of the golf club and the golf swing in a virtual space using the golf club parameters and the golf swing parameters.[French]
Un exemple de procédé de modélisation d'une partie d'un club de golf et d'un swing de golf consiste à balayer le club de golf pour obtenir des informations de balayage, entraîner un réseau neuronal convolutionnel à l'aide des informations de balayage, utiliser au moins une caméra pour obtenir une série d'images, convertir la série d'images en représentations de mouvement paramétrées, utiliser au moins un radar pour obtenir un signal radar, convertir le signal radar en images temps-fréquence, entrer les représentations de mouvement paramétrées et les images temps-fréquence dans le réseau neuronal convolutionnel, recevoir des paramètres de club de golf et des paramètres de swing de golf en tant que sortie du réseau neuronal convolutionnel, et générer un modèle visuel du club de golf et du swing de golf dans un espace virtuel à l'aide des paramètres de club de golf et des paramètres de swing de golf.