軌道推定は、ラケットスポーツの分析において基本的な要素であり、各ポイントの勝敗だけでなく、どのように勝利または敗北したかに関する情報も含まれています。バドミントンなどのスポーツでは、プレイヤーが完全な3次元軌道を知ることは有利です。シャトル콕やボールの高さは貴重な戦術的情報を提供します。しかし、3次元再構築は非常に難しい問題であり、標準的な軌道推定器では2次元ピクセル座標のみを追跡できます。本研究では、単眼バドミントン動画から3次元シャトル軌道を抽出およびセグメンテーションする最初の完全なエンドツーエンドシステムを提案します。当システムは、コート寸法、ショット配置、運動の物理法則などのバドミントン領域の知識と、プレイヤーポーズやシャトル追跡などのビジョンベースの特徴を統合しています。我々は全体システムを堅牢にするために大幅なエンジニアリング努力とモデル改善が必要であることを確認しました。その結果として、コート認識、2次元軌道推定、ヒット認識における最先端の結果を改善することに成功しました。