随着人工智能在社会多个领域的应用呈现,以人脸识别为基础的公安人脸布控、社区人脸门禁、单位人脸考勤等应用已逐步进入实用阶段,人体行为识别和非接触人体生理参数检测等技术的研究也得到快速发展,人工智能在文体娱乐领域的应用已经开始兴起,如何将现有的成熟技术应用于文体娱乐领域的乒乓球智能训练系统是值得研究的一个热点问题。本文尝试将这些技术综合应用于智能乒乓球训练系统中,有效提升训练人员的训练体验与整个训练过程的安全。相对于传统的教练一对一指导方式,本文通过会员人脸注册机制,允许多个会员同时在场所中获得各人专属的训练学习计划,并通过发球机进行个性化的训练,同时收集训练中的动作视频,乒乓球落点视频上传云端进行智能分析,方便专业教练进行评估,提出新的个性化训练计划,实现一对多的新型教练训练系统。本文设计了一款基于卷积神经网络人脸识别、人体骨骼识别和人脸心率检测的综合智能乒乓球训练系统与平台,主要用于解决乒乓球运动领域的智能化训练问题,该系统在乒乓球训练场所入口处放置人脸识别摄像头,用于乒乓球会员签到及训练台号的分配,在每个智能训练球台上方设置智能分析摄像头,用于乒乓球会员的动作检测和人脸心率检测。每个智能训练台由智能语音控制单元、发球机、摄像机、工控机及显示器等终端模块组成,他们与会员数据中心共同组成智能乒乓球训练系统平台。本文主要采用基于深度学习、卷积神经网络的方法,通过优化的VGGNet模型在入口处实现人脸识别,同时通过自下而上的多人人体骨骼关键点识别判断训练场所内各个球台是否在使用中,从而给会员分配训练球台号。对架设于发球机上方的上摄像头进行复用,采集人脸视频图像并进行人脸检测与跟踪,采用RGB颜色分量对面部特征区域进行实时心率检测,同时显示给会员。该设计实现了人脸识别、人体骨骼识别和人脸心率检测等相关技术与传统体育训练项目的结合,降低了训练的成本,提升了乒乓球教练的训练效率,系统实验应用表明,本设计系统平台达到预期设计目标,具备了一定的可用性。