体育运动动作行为表现分析、技战术与视频分析软件系统技术
利用运动视频分析技术提升体育教学质量的初探
利用运动视频分析技术提升体育教学质量的初探胡国生 杨和锋摘 要:本文通过文献资料调研、视频分析技术软件在体育教学中的开发与应用,探讨采集运动视频与计算机软件进行处理、转换成所需要数字等问题。
通过一线教师在体育教学过程中应用,学生能够看到自己的技术动作和战术实施的效果,及时得到精确的分析信息,有利于将语言式的训练指导变成直观的图象,实现师生现场交流,将极大地提高体育教学的效果。
关键词:运动视频;分析软件;网络技术;多媒体技术中图分类号:G 47 文献标识码:A 文章编号:CN43-1027/F (2008)9-129-02作 者:宜春职业技术学院;江西,宜春,336000长期以来,我国在体育教学过程中的科技水平相对较低,一直采用以主观和经验为主的教学方法。
教师、教练员凭借肉眼和经验对学生、运动员的技术动作进行指导;学生则只能通过多次的重复性练习来掌握技术要领。
这严重影响了我国学生体育运动水平的进一步快速提高。
国内外的体育专家经过长期实践与研究一致公认:在体育教学过程中引入数字视频技术,对运动技术提供基于视频的分析工具,可以帮助运动员在训练过程中尽快掌握动作的技术要领,减少盲目的重复,极大地提高教学效率、降低学生受到伤害的可能性,从而将极大地提高体育教学的效果,提高训练水平。
一、视频分析技术在体育教学中的应用运动视频分析是指对视频呈现的全局运动信息(因摄像机运动造成的背景运动)以及局部运动信息(前景物体的运动)进行分析、描述和利用。
它涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别等相关技术。
由于运动视频分析在视频合成、视频分割、视频压缩、视频配准和视频监控和监视等领域都有广泛的应用,近年来,视频运动信息分析已成为计算机视觉领域中备受关注的一个研究方向。
1.视频分析素材的采集与整理。
首先确定对某个项目的的技术分析的动作要求,可以通过互联网下载,也可以通过自行录制。
一般来说,可以用普通的录象设备来记录,也可使用高速录象设备。
信息技术在体育教学中的有效运用
信息技术在体育教学中的有效运用简介信息技术的快速发展为教育领域提供了巨大的机遇。
在体育教学中，信息技术的有效运用可以提供更多的教学资源和创新方法，帮助学生更好地理解和掌握体育知识和技能。
本文将探讨信息技术在体育教学中的有效运用，旨在提供一些建议和实用的案例。
提供多样化的教学资源信息技术可以为体育教学提供丰富多样的教学资源，例如图像、视频、动画和互动课件等。
教师可以利用这些资源展示体育动作、比赛技巧、战术布局等内容，让学生更直观地理解和研究。
同时，学生也可以通过信息技术获取相关的研究资料，拓宽知识面，深化对体育的理解。
提升研究的互动性传统的体育教学往往以教师为中心，学生被动接受知识。
信息技术可以改变这种局面，提升研究的互动性。
例如，教师可以设计在线测验和互动课堂，让学生积极参与，加深对知识的理解。
此外，学生还可以利用信息技术进行自主研究和交流，相互分享研究心得和经验，促进合作研究。
提供实践机会和反馈渠道体育教学的一个重要目标是培养学生的体育技能和意识。
信息技术可以提供实践机会和反馈渠道，帮助学生进行训练和评估。
例如，教师可以利用视频录制学生的体育动作，进行分析和评价，指导学生改进。
此外，利用虚拟现实和增强现实技术，学生也可以进行虚拟体育训练和模拟比赛，提高实践能力。
实例案例以下是一些实际案例，展示信息技术在体育教学中的有效运用：1. 利用视频分析软件，教师可以将精彩的体育比赛录像分析，并与学生一起讨论比赛策略和技巧。
2. 利用电子教学平台，教师可以发布体育作业和训练计划，并收集学生的反馈和成果，更好地指导学生的研究和训练。
3. 利用手机应用程序，学生可以记录自己的运动数据和成绩，进行个人成长和进步的追踪。
总结信息技术在体育教学中的有效运用可以提供多样化的教学资源，提升学习的互动性，提供实践机会和反馈渠道。
教师和学生应充分利用信息技术的优势，创新体育教学方法，提高学生的学习效果和兴趣。
体育视频中动作识别技术研究综述
第１３卷㊀第１１期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．１１㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年１１月㊀Ｎｏｖ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）１１－０００１－１３中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ体育视频中动作识别技术研究综述游义平１，季云峰２（１上海理工大学健康科学与工程学院，上海２０００９３；２上海理工大学机器智能研究院，上海２０００９３）摘㊀要：随着中国成功举办多项国际体育赛事以及互联网短视频平台的兴起，视频数据呈爆炸式增长，且体育运动越来越受到人们的关注，体育视频中的动作识别成为计算机视觉研究的一大热点问题㊂本文综述了体育视频中动作识别技术现有应用与研究方法，第一部分回顾了近年来动作识别在体育赛事中的应用现状，将其归纳为辅助判罚㊁精彩动作集锦㊁体育新闻自动生成㊂第二部分总结了体育视频动作识别相关数据集㊂第三部分回顾了近年来动作识别在体育视频中的实现方法，将其总结为基于传统手工特征的算法和基于深度学习的算法，基于深度学习的算法将其归纳为基于２Ｄ模型㊁基于３Ｄ模型㊁基于双流／多流模型㊁基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型，并总结了各模型的优缺点㊂最后，讨论了体育视频动作识别的难点与挑战㊂关键词：动作识别；深度学习；体育运动ＡｒｅｖｉｅｗｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏＹＯＵＹｉｐｉｎｇ１，ＪＩＹｕｎｆｅｎｇ２（１ＳｃｈｏｏｌｏｆＨｅａｌｔｈＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ；２ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＷｉｔｈｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｈｏｓｔｉｎｇｏｆｍａｎｙｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｓｐｏｒｔｓｅｖｅｎｔｓｉｎＣｈｉｎａａｎｄｔｈｅｅｍｅｒｇｅｎｃｅｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｓｈｏｒｔｖｉｄｅｏｐｌａｔｆｏｒｍｓ，ｖｉｄｅｏｄａｔａｉｓｅｘｐｌｏｄｉｎｇａｎｄｓｐｏｒｔｓａｒｅｇｅｔｔｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｓｏｆａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏ，ａｎｄｔｈｅｆｉｒｓｔｐａｒｔｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｓｐｏｒｔｓｅｖｅｎｔｓｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｍａｓａｕｘｉｌｉａｒｙｐｅｎａｌｔｙ，ｈｉｇｈｌｉｇｈｔａｃｔｉｏｎｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃｓｐｏｒｔｓｎｅｗｓｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｐａｒｔｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｄａｔａｓｅｔｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｒｔｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｍａｓｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍａｎｕａｌｆｅａｔｕｒｅ－ｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ－ｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ－ｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄａｓ２Ｄｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，３Ｄｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，ｔｗｏ－ｓｔｒｅａｍ／ｍｕｌｔｉ－ｓｔｒｅａｍｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，ａｎｄＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｅａｃｈｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｆｉｎａｌｐａｒｔｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｐｏｒｔｓ基金项目：国家自然科学基金（６１７７３０８３）；上海市浦江人才计划（２０１９ＰＪＤ０３５）；上海市人工智能创新发展专项；上海市引进海外高层次人才工作专项；上海高校特聘教授（东方学者）计划㊂作者简介：游义平（１９９７－），男，硕士研究生，主要研究方向：动作识别；季云峰（１９９０－），男，博士，讲师，主要研究方向：乒乓球机器人㊂Ｅｍａｉｌ：ｙｉｐｉｎｇｙｏｕ９１９＠１６３．ｃｏｍ㊂收稿日期：２０２２－１１－１６０㊀引㊀言当前，随着４Ｇ㊁５Ｇ通信技术的发展，视频数据已经成为当下互联网传播信息的重要载体，视频动作识别成为了计算机视觉领域的热门研究方向㊂相对于图像分类方向，视频中的动作识别根据挑战性去识别视频中的动作信息，需要综合运用多个学科的交叉知识㊂特别是体育视频中的动作识别，由于体育视频中的动作具有时间上的高依赖性，在处理这类视频时，需要算法设计者更好地聚合动作空间维度和时间维度上的信息㊂同时，体育视频更多地出现在专业赛场上，因拍摄条件的不同，拍摄视角和拍摄现场的光线与物体的遮挡都将给动作识别带来一定的困难㊂另有研究指出，视频中包含的信息量远丰富于图像中的信息量，因此，如何消除视频中的冗余信息，捕获并利用视频的中重要信息，成为了基于视频的体育动作识别中的一个难点领域㊂基于视频的动作识别研究综述近年来已经有一定进展［１－４］，但这些文献［１－４］对当前基于深度学习的视频中的动作识别算法进行了总结分析，但关注一些通用人体动作识别数据集，如ＵＣＦ１０１㊁ＨＭＤＢ５１等㊂本文将对在体育视频数据集上做出评估的一些动作识别算法进行研究综述，同时，本文还列举了体育视频动作的应用与数据集㊂希望本文能对广大研究体育动作识别的科研人员有一定的启示作用㊂１㊀应用体育视频动作识别作为视频分析的主要研究热点之一，分析视频中出现的动作对理解体育运动十分重要，其应用领域也十分广泛，从评估运动员的表现到为用户量身定制的智能设备㊂大量的研究工作以体育运动数据集［５－１３］为基础㊂学者们在这方面做了许多研究㊂１．１㊀辅助训练体育视频数据集中包含了大量比赛和训练的片段历史记录，是教练员和运动员分析和提取技战术的良好信息来源㊂视频动作识别作为一种分析运动员技战术的有效方法之一，可以提供一种直接的方法获取动作，而这些动作的组合与获胜的策略有良好的关联㊂因此，将动作识别应用在体育视频中，既可以指导运动员的训练，又可以帮助教练员制定训练与比赛计划㊂文献［１４］提出了一种可以识别冰球运动员的姿势和行为的动作识别沙漏网络（ＡＲＮＨ），这有助于教练评估球员的表现㊂文献［１５］阐述的体育ＡＩ教练系统，可以根据视频序列提供个性化的运动训练体验㊂动作识别是人工智能在教练系统中支持复杂视觉信息提取和总结的关键步骤之一㊂１．２㊀辅助判罚体育比赛中偶因裁判误判引发双方争议，国内外赛事主办方和各运动团队纷纷借助人工智能技术来提升比赛判罚的科学性㊂文献［１６］提出了一个虚拟参考网络来评估跳水动作的执行情况㊂这种方法是基于视觉线索以及序列中的身体动作㊂同样对于跳水运动，文献［１７］提出了一个可学习时间－空间特征的模型，用来评估相关运动，从而提高动作评估的准确性㊂文献［１８］提出了一个体育裁判员培训系统，该系统采用了一个深度信念网络来获取高质量的手势动作，以此来判断裁判员是否发出了正确的裁判信号㊂１．３㊀精彩动作集锦体育视频中的精彩动作分割和总结受到体育爱好者的追捧，同时拥有着巨大的市场前景㊂完成精彩动作集锦的基础就是依靠动作识别技术处理好各种高光动作㊂文献［１９］提出了一种自动高光检测方法来识别花样滑冰视频中的时空姿态㊂该方法能够定位和拼接花样滑冰动作㊂花样滑冰中的跳跃动作作为最吸引人的基本内容之一，常出现在精彩动作集锦之中㊂文献［２０］的主要工作是识别三维跳跃动作和恢复视觉效果不佳的动作㊂文献［２１］将视频亮点看作是一个组合优化问题，并将识别动作的多样性作为约束条件之一㊂这项工作在一定程度上提高了多样性动作识别的准确性，精彩动作集锦的质量有了极大的改善㊂１．４㊀体育新闻自动生成体育比赛直播中的新闻信息以比赛中的实况数据为信息源，通过网络平台传播向广大体育粉丝及时转播比赛实况㊂现有的体育新闻系统通常采用比赛中的统计数字，如足球比赛中的射门数㊁角球数和任意球数，然后用文字来描述这些信息［２２－２３］，但大多数情况下这些文字还是依靠体育新闻记者人工撰写，既耗时㊁还费力㊂而应用视频动作识别和文字描述图像［２４－２８］技术，可以直接从视频中生成文字描述，进而自动生成专业的体育新闻㊂但想要提升自动生成的新闻的质量，仍需对运动员的动作进行更好的识别，而更优的识别结果，可以给自动生成的新闻带来更好流畅性和准确性㊂２㊀体育动作识别相关数据集在体育视频动作识别研究领域，基于视频预处理和网络结构的改进方法越来越多，但是不同的网络框架也需要一个共同的数据集来衡量性能的优劣㊂目前体育视频动作识别领域还缺少共同的数据集，本文将会总结体育视频动作识别存在的数据集，供后续研究人员参考㊂２．１㊀乒乓球运动相关数据集ＴＴＳｔｒｏｋｅ－２１［２９］由１２９个自我录制视频段组成，每段视频采用１２０帧相机录制，视频总时长为９４ｈ㊂该数据集的标注工作由法国波尔多大学体育学院的相关专家与学生完成㊂该数据集共划分了发球反手旋㊁反手拦网㊁正手推挡㊁正手回环等２１类专业乒乓击球动作，并可应用于乒乓球击球动作识别的综合研究中㊂需要说明的是，由于此数据集尚未完成对被录制者的隐私保护，从事相关研究的工作者只能从法国波尔多大学处获得部分完成隐私标注的数据集㊂２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀文献［３０］中的数据集总共收集了２２１１１个视频片段，这些视频片段由１４名职业乒乓球运动员做出的１１种基本击球动作组成㊂ＳＰＩＮ［３１］提供了一个分辨率为１０２４ˑ１２８０㊁帧率为１５０帧／ｓ的视频数据集，视频总时长为５３ｈ，视频中每帧乒乓球的位置用边框标注，每个运动员的骨骼关节点也使用热图标记㊂该数据集可用在基于球的运动轨迹和球员姿态的跟踪㊁姿态估计和旋转预测等多项任务中㊂ＯｐｅｎＴＴＧａｍｅｓ［１７］视频采样帧率为１２０帧／ｓ，该数据集包含了３８７５２个训练样本㊁９５０２个验证样本和７３２８个测试样本，视频总时长为５小时，每个动作样本被标注为乒乓球击球动作㊁如正面击打㊂ＯｐｅｎＴＴＧａｍｅｓ中的每个动作样本还对该动作发生前４帧㊁结束后１２帧处运动员以及记分牌做了标注，故此数据集可用于语义分割㊁乒乓球的跟踪和击球动作的分类㊂Ｐ２Ａ［３２］数据集从世乒赛和奥运会乒乓球比赛的转播视频中收集了２７２１个视频片段，视频总时长为２７２ｈ㊂该数据集包含１４类乒乓球击球动作类型㊂数据集的标注由职业乒乓球运动员和裁判员共同完成㊂同时对每一个动作样本的起始和结束时间做了精准的标注，该数据集用在动作定位和动作识别任务上㊂Ｐ２Ａ作为目前已知数据量最大㊁且标注最规范的数据集，将吸引更多研究者在乒乓球动作识别领域开发新的动作识别算法㊂２．２㊀网球运动相关数据集网球运动也是一项倍受欢迎的运动，吸引了众多学者进行研究㊂网球动作时间间隔短，而且密集，大多数动作的间隔不到５帧，对模型识别动作的快速性提出了很高的要求［３３］㊂文献［３４］中为评估网球比赛中球员的动作制作了一个数据集，数据集来源于澳大利亚网球公开赛女子比赛㊂该数据集对球员的位置和动作起始与结束时间做了标注㊂主要将网球击球动作分类了３类：击球㊁非击球和发球㊂这是一个相对较小的数据集，且运动模糊性较高，是一个具有挑战性的数据集㊂ＴＨＥＴＩＳ［１３］由８３７４段自录视频组成，包含了５５位运动员做出的１２类网球动作：４类反手击球㊁４类正手击球㊁３类发球和扣杀球㊂视频总时长为７ｈ１５ｍｉｎ，除了ＲＧＢ视频外，ＴＨＥＴＩＳ还提供了１９８０个深度视频㊁１２１７个２Ｄ骨架视频和１２１７个３Ｄ骨架视频，因此可以用于开发多种类型的动作识别模型㊂ＴＥＮＮＩＳＥＴ［３３］包含了超过４０００个动作样本，每个样本都采用了帧级别的标注㊂该数据集包含了６类网球动作：近右击球（ＨｉｔＮｅａｒＲｉｇｈｔ）㊁近左击球（ＨｉｔＮｅａｒＬｅｆｔ）㊁远右击球（ＨｉｔＦａｒＲｉｇｈｔ）㊁远左击球（ＨｉｔＦａｒＬｅｆｔ）㊁近发球（ＳｅｒｖｅＮｅａｒ）㊁远发球（ＳｅｒｖｅＦａｒ）和其他类㊂同时，该数据集还对击球动作标注了文本信息，如快速发球是亮点，这可拓展至视频新闻生成任务中㊂２．３㊀足球运动相关数据集ＩＳＳＩＡ［１０］为研究足球运动员的检测与跟踪而提出的数据集，数据集由覆盖整个足球场的６台分辨率为１９２０ˑ１０８０㊁帧率为２５帧／ｓ的摄像机录制，该数据集共标注了１８０００帧，是一个小型足球运动数据集㊂由于足球运动中共有２２名球员和３名裁判员，因此，制作此数据集面临着需标记多个目标的情况，给数据集标签的制作带来了不小的挑战㊂Ｓｏｃｃｅｒ［３５］由原始转播视频中挑选精彩时刻的片段组成，该数据集是从２０１９张图像中手动注释了２２５８６个玩家位置㊂数据集由转播视频组成，因此包含了许多挑战，如不同的玩家外观㊁姿势㊁缩放级别㊁运动模糊㊁严重的遮挡和杂乱的背景㊂球员的身高㊁球员的图像位置和每张图像的球员数量分布广泛，显示了数据集的多样性㊂例如，玩家的身高从大约２０像素到２５０像素，并从１５０像素的高度开始有一个长尾分布㊂文献［３６］中提出的数据集由１４台摄像机拍摄而成，包含５９９个动作样本，共１３２６０３帧㊂该数据集中，每个球员的位置都使用边界框标注了，该文献将足球运动动作分为了５类：传球㊁运球㊁射门㊁解围㊁无球权犯规㊂ＩＴＳ［３７］由２２２个足球转播比赛视频组成，共计１７０个小时㊂该数据集包含３种标注类型：使用边界框标注球员的位置㊁粗粒度的动作发生与结束时间㊁细粒度的动作类型㊂共１１类粗粒度动作发生与结束时间㊁１５类细粒度的动作类型㊂因此，该数据集可用于足球视频分析中的多种任务类型，如动作类型分类㊁动作定位与球员目标检测㊂ＳｏｃｃｅｒＮｅｔ［３８］数据集由来自欧洲６个主要联赛的５００场完整足球比赛组成，涵盖２０１４年至２０１７年三个赛季，总时长７６４ｈ㊂该数据集主要对以下３种主要事件（进球㊁黄牌／红牌和换人）的发生与结束时间进行了标注，同时该数据集中平均每６．９ｍｉｎ３第１１期游义平，等：体育视频中动作识别技术研究综述出现一个事件㊂该数据集主要解决长视频中稀疏事件的本地化问题，但关注的动作类型较少，使得任务过于简单㊂ＳｏｃｃｅｒＮｅｔ－Ｖ２［３９］在ＳｏｃｃｅｒＮｅｔ的基础上进行了拓展，将动作定位从３类拓展到１７类；加入了对相机镜头的时间分割和相机镜头边界检测；重新定义了精彩动作回放任务；这项工作发布了一个足球动作识别基准任务，进一步推动了该领域的研究㊂Ｆｏｏｔｂａｌｌｅｒ［４０］是为研究足球运动员的身份重识别与检测而提出的数据集，该数据集包含了３２支欧洲冠军联赛球员在主场比赛中的３２０名球员㊁６８００张图像，该数据集除了标注身份标签以外，还标注了６２种属性标签信息㊂２．４㊀篮球运动相关数据集Ｂａｓｋｅｔ－ＡＰＩＤＩＳ［８］由７台放置在球场周围的摄像机拍摄，但采取了非同步拍摄的方式，球拍摄场地照明条件不佳，导致此数据集是一个非常具有挑战性的数据集㊂Ｂａｓｋｅｔ－１［４１］和Ｂａｓｋｅｔ－２［４１］是分别包括一个４０００帧和一个３０００帧的篮球序列㊂这些视频序列分别由６台和７台放置在球场周围的摄像机以２５帧／ｓ的速度同步拍摄㊂本文研究中对Ｂａｓｋｅｔ－１的每一个第１０帧和Ｂａｓｋｅｔ－２的５００个连续帧进行了手工注释，数据集中不仅将篮球动作划分为以下４类：扣篮㊁传球㊁持球和失球，同时还对篮球的位置进行了标注㊂ＮＣＡＡＢａｓｋｅｔｂａｌｌＤａｔａｓｅｔ由２５７个视频长度为１．５ｈ以内的未经修剪的ＮＣＡＡ比赛视频组成，经过标注后，该数据集共有１４５４８个动作边界的视频片段㊂此数据集将篮球动作划分为３分球投中㊁３分球失败㊁２分球投中㊁２分球失败㊁上篮成功㊁上篮失败㊁罚篮成功㊁罚篮失败㊁灌篮成功㊁灌篮失败㊁抢球㊂此外，ＮＣＡＡ还提供了共计９０００帧球员位置的标注㊂此项数据集也可拓展至球员位置检测㊂２．５㊀多种类运动相关数据集ＵＣＦＳｐｏｒｔｓ［７］由１５０个分辨率为７２０ˑ４８０的视频组成，该数据集共包含以下１０个类别的运动视频：潜水运动（共１４个视频）㊁高尔夫运动（共１８个视频）㊁足球运动（共６个视频）㊁举重运动（共６个视频）㊁骑马运动（共１２个视频）㊁跑步运动（共１３个视频）㊁滑板运动（共１２个视频）㊁跳马运动（共１３个视频）㊁鞍马运动（共２０个视频）㊁步行（共２２个视频）㊂视频时长为２．２ １４．４ｓ不等㊂与前文相比，该视频数据集较小，且对动作的分类程度较为粗糙㊂ＯｌｙｍｐｉｃＳｐｏｒｔｓ［４２］数据集共包含以下１６类，每类由５０个视频组成：跳高㊁跳远㊁三级跳远㊁撑杆跳㊁铁饼投掷㊁锤子投掷㊁标枪投掷㊁铅球㊁篮球架㊁保龄球㊁网球发球㊁跳台（跳水）㊁跳板（跳水）㊁抓举（举重）㊁挺举（举重）和跳马（体操）㊂因该数据集是从ＹｏｕＴｕｂｅ上获得的奥运比赛转播，故包含严重的相机移动㊁压缩伪影等情况㊂该数据集对于动作识别的算法设计提出了巨大的挑战㊂Ｓｐｏｒｔｓ－１Ｍ数据集由１００万个ＹｏｕＴｕｂｅ视频组成，共包含４８７类，每个类别都包含１０００ ３０００个视频㊂该数据集对类别标签进行了分层设计，父节点采用团体运动㊁球类运动等粗标签，叶子节点采用如台球的八球㊁九球等细粒度标签㊂Ｓｐｏｒｔｓ－１Ｍ为体育运动动作识别任务，提供了一个大型数据集，吸引着更多的学者在这项数据集上进行算法模型的设计㊂３㊀方法部分目前，基于视频的体育动作识别算法经历了从基于传统的手工特征的算法到基于深度学习方法的转变㊂其中，基于传统的手工特征算法会涉及到研究人员对各特征的理解程度，直接设计含有物理意义的特征提取器，此设计思想对特征针对性强，但容易忽视数据中的隐含信息，同时对研究人员也提出了较高的领域知识要求；基于深度学习的方法能够很好地解决基于传统方法的不足，但基于深度学习的方法的数学可解释性相对于基于传统的手工特征的稍差㊂目前来说，基于深度学习的方法在相关的数据集上取得了比基于传统的手工特征更高的准确率㊂本部分将回顾基于传统的动作识别算法和基于深度学习的动作识别算法㊂３．１㊀基于传统手工特征的动作识别算法基于传统方法的动作识别算法中的运动特征是人工提取的，在此基础上建立起表示人体动作的算法模型㊂全局特征信息（ＧＩＳＴ）［４３］和方向梯度直方图（ＨｉｓｔｏｇｒａｍｏｆＯｒｉｅｎｔｅｄＧｒａｄｉｅｎｔｓ，ＨＯＧＳ）［４４］是手工运动特征提取中常采用的方式㊂采用ＨＯＧＳ方式提取视频中每一帧的运动特征，而后在时间上对帧特征进行平均来分类㊂文献［４５］在ＵＣＦＳｐｏｒｔｓ上对以上２种特征提取方式进行了评估，结果表示使用ＧＩＳＴ特征比使用４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀ＨＯＧＳ特征能取得更好的表现（ＧＩＳＴ６０．０％ｖｓ．ＨＯＧＳ５８．６％）㊂一种可能的原因是，ＧＩＳＴ特征更容易将运动发生的背景与运动本身相关联，如足球运动通常发生在草坪上㊂文献［４６］使用ＨＯＧ３Ｄ取代ＨＯＧ２Ｄ提取视频动作特征，采用多层感知器（ＭｕｌｔｉＬａｙｅｒＰｒｅｃｅｐｔｉｏｎ，ＭＬＰ）对动作类型进行分类㊂文献［３４］采用ＨＯＧ３Ｄ特征和核化费舍尔判别分析（ＫｅｒｎｅｌｉｚｅｄＦｉｓｈｅｒＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＫＦＤＡ）对网球运动视频进行分析，并在文献［３４］提出的自建数据集上取得了８４．５％的准确率㊂虽然使用ＨＯＧ㊁ＨＯＦ和ＳＩＦＴ等提取的时空特征在ＵＣＦＳｐｏｒｔｓ和ＯｌｙｍｐｉｃＳｐｏｒｔｓ等运动视频数据集上可以取得相对较好的成绩，但使用这些手工制作特征的方式总体上来说时间花销巨大㊂此外，由于传统的动作识别模型，特征提取模块和分类器是分开学习的，由此导致了这些模型都不能以端到端的模式训练㊂综上所述，学者们开始将目光转向基于深度学习的模式，并提出了许多新的方法将动作的准确率提升到了一个新水平㊂３．２ 基于深度学习的动作识别算法当前主流的动作识别模型都是以深度学习为基础的，与传统方法相比，基于深度学习的模型能够以端到端的方式进行训练，这给应用深度学习模型带来了良好的实施可行性㊂本次研究将对以下４种类型的深度学习模型进行归纳总结：基于２Ｄ模型㊁基于３Ｄ模型㊁基于双流／多流模型㊂３．２．１㊀基于２Ｄ模型２Ｄ模型使用２维卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮ）对视频的每一帧做特征提取，再将提取到的特征进行融合，并对融合结果进行预测㊂文献［４７］将ＣＮＮ网络引入了视频动作识别领域，进一步提出了４种特征融合方式：（１）单帧融合：使用一个权重共享的ＣＮＮ网络对视频中的每一帧进行特征提取，并将最后的特征串联起来进行分类㊂（２）早期融合：使用一个大小为１１ˑ１１ˑ３ˑＴ的３Ｄ卷积核结合整个时间窗口内的帧信息进行融合㊂（３）晚期融合：使用一个权重共享的ＣＮＮ网络对相隔１５帧的２个独立帧之间进行特征提取，并使用一个全连接层来融合单帧的特征表示㊂（４）缓慢融合：在第一层实现一个３Ｄ卷积核，并在网络的更深层缓慢融合帧之间信息㊂实验表明，缓慢融合优于其他融合方法，例如，缓慢融合在Ｓｐｏｒｔｓ１Ｍ［４７］上取得６０．９％的准确率，而单帧融合㊁早期融合和晚期融合的准确率分别为５９．３％㊁５７．７％和５９．３％㊂但使用ＨＯＧ等手工制作的特征只能达到５５．３％的准确率，由此远低于使用ＣＮＮ的准确率，这表明基于深度学习的模型可用于体育视频动作识别，并取得较好的效果，这些结果有助于推动后续团队在动作识别领域探索研究更多的深度学习模型㊂另一种做法是直接使用长短时记忆（ＬｏｎｇＳｈｏｒｔＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）网络［４８］来获取动作时间上的联系㊂文献［４９］提出了结合二维ＣＮＮ和ＬＳＴＭ的模型，该模型首先使用一个权重共享的二维ＣＮＮ来获取视频帧的空间上的特征信息，然后使用多层ＬＳＴＭ网络获取动作时间上的特征信息㊂在此基础上，文献［５０］提出了一种使用两层ＬＳＴＭ网络的长期递归卷积网络（ＬｏｎｇＴｅｒｎＲｅｃｕｒｒｅｎｔＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＬＲＣＮ）㊂文献［５１］采用基于ＬＳＴＭ的自动编码器以无监督方式来学习更好的视频表示㊂文献［５２］提出了一个与文献［４９］中的模型相似的超前神经网络（ＬｅａｄＥｘｃｅｅｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＬＥＮＮ），但ＬＥＮＮ使用网络图像来微调前导网络，以过滤掉不相关的视频帧㊂以上学者的研究表明，时间上的动作特征信息在动作识别模型中起着无可替代的作用㊂文献［５３］提出了由空间ＣＮＮ网络和时间ＣＮＮ网络组成的时间段网络（ＴｅｍｐｏｒａｌＳｅｇｍｅｎｔＮｅｔｗｏｒｋ，ＴＳＮ），ＴＳＮ首先将一个输入视频切分成若干片段，并从这些片段中随机采样由ＲＧＢ帧㊁光流和ＲＧＢ差值组成的短片段㊂然后，这些片段被送入空间和时间网络进行预测㊂接下来，该网络通过聚合各片段的预测分数来获得最终的预测结果㊂ＴＳＮ以２种方式获得时间信息：（１）直接将光流引入框架㊂（２）类似于前文提到的晚期融合，ＴＳＮ聚合了片段预测的结果㊂最后，仅使用ＲＧＢ帧的二维ＴＳＮ获得了令人印象深刻的效果，在ＦｉｎｅＧｙｍ［５４］上的结果为６１．４％㊂在通用动作识别数据集ＵＣＦ１０１［５５］上的结果为８７．３％㊂ＴＳＮ的另一个变种ＫＴＳＮ不再使用随机采样，而是使用关键视频帧，应用关键视频帧在ＦＳＤ－１０上取得了比ＴＳＮ更好的效果［５６］（６３．３％ｖｓ．５９．３％）㊂文献［５７］提出时间关系网络（Ｔｅｍｐｏｒａｌ５第１１期游义平，等：体育视频中动作识别技术研究综述ＲｅｌａｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＴＲＮ）以捕获帧之间的时间关系，并摒弃之前学者使用的简单聚合方法，如串联和线性组合，改而使用ＭＬＰ计算这些关系，同时可以插入到任何现有框架中㊂ＴＲＮ在ＦｉｎｅＧｙｍ［５４］的性能相比ＴＳＮ显著提升，达到了６８．７％的准确率㊂然而，在ＴＲＮ中使用ＭＬＰＳ计算多帧时间关系时非常耗时，并且不能很好地捕捉有用的低级特征㊂为了解决这个问题，文献［５８］提出了一种简单而有效的模块㊁即时间移位模块（ＴｅｍｐｏｒａｌＳｈｉｆｔＭｏｄｕｌｅ，ＴＳＭ）来捕获时间信息，ＴＳＭ使用２ＤＣＮＮｓ提取视频帧上的空间特征，并将ＴＳＭ插入到２Ｄ卷积块中㊂ＴＳＭ在ＦｉｎｅＧｙｍ［５４］上取得了７０．６％的准确率，优于２ＤＴＳＮ㊁２ＤＴＲＮ和Ｉ３Ｄ［５９］等方法，而且计算复杂度较低㊂３．２．２㊀基于３Ｄ模型在二维ＣＮＮ中，卷积应用于２Ｄ特征图，仅从空间维度计算特征㊂当利用视频数据分析问题的时候，研究期望捕获多个连续帧编码的运动信息㊂为此，提出在ＣＮＮ的卷积进行３Ｄ卷积，以计算空间和时间维度特征，３Ｄ卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体，并在立方体中运用３Ｄ卷积核㊂通过这种结构，卷积层中的特征图都会与上一层中的多个相邻帧相连，从而捕获运动信息㊂二维ＣＮＮ中将视频中的图像解码为多个视频帧，并用ＣＮＮ来识别单帧的动作㊂但这种方法没有考虑多个连续帧中编码的运动信息㊂为了有效地结合视频中的运动信息，文献［６０］提出可以在ＣＮＮ卷积层中使用３Ｄ卷积，以捕获动作沿空间和时间维度的特征㊂该文献中的网络结构由１个硬连线层㊁２个三维卷积层㊁２个子采样层㊁１个二维卷积层和１个全连接层组成㊂尽管文献［６０］所提出的网络相对较小，也只在小型数据集上进行了评估，但这项工作中的３ＤＣＮＮ结构可以从相邻的视频帧生成多个信息通道，并在每个通道中分别执行卷积和下采样，通过将来自视频通道的信息组合获得最终特征表示，取得了比二维ＣＮＮｓ更好的性能㊂文献［５６］动作识别中采用３ＤＣＮＮ的开创性工作，引领更多学者将３ＤＣＮＮ结构应用于动作识别领域㊂文献［６１］为大型视频动作识别数据集设计了一个深度的三维体系结构（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏａｌ３Ｄ，Ｃ３Ｄ），Ｃ３Ｄ模型中的三维卷积层为８层，每层中的３Ｄ卷积核大小为３ˑ３ˑ３㊂Ｃ３Ｄ在Ｓｐｏｒｔｓ１Ｍ数据集上取得了６１．１％的准确率㊂文献［６２］使用Ｃ３Ｄ模型，但做了一些改进使得网络层数更浅，在ＵＣＦ５０数据集上取得了９７．６％的精度㊂文献［５９］提出了一个新的模型ＴｗｏｓｔｒｅａｍＩｎｆｌａｔｅｄ３ＤＣｏｎｖＮｅｔ（Ｉ３Ｄ），该模型在动作识别任务上取得了一个新的突破㊂与Ｃ３Ｄ相比，Ｉ３Ｄ网络层次要深得多，其中堆叠了９个３Ｄ初始模块［６３］和４个独立的３Ｄ卷积层㊂Ｉ３Ｄ将Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ－Ｖ１［６４］中大小为ＮˑＮ的２Ｄ卷积核扩展为ＮˑＮˑＮ的３Ｄ卷积核，并且３Ｄ卷积核的参数也是由预先训练好的２Ｄ卷积核通过引导得到的㊂Ｉ３Ｄ网络结合了ＲＧＢ－３Ｄ网络和Ｆｌｏｗ－３Ｄ网络，并且Ｉ３Ｄ网络在比ＵＣＦ１０１数据集多４００类的Ｋｉｎｅｔｉｃｓ－４００数据集上进行预训练，将预训练的数据进行微调后在ＵＣＦ１０１数据集上取得了９７．９％的准确率，在Ｋｉｎｅｔｉｃｓ－４００数据集上取得了７４．２％的准确率㊂前述研究工作证明了在视频动作识别任务中，在更大规模的数据集上进行预训练，迁移到较小规模数据集上，做一些参数上的微调，能够取得非常不错的成绩㊂直接将大小为ＮˑＮ的二维卷积核扩展为大小为ＮˑＮˑＮ的三维卷积核可以使网络中可学习的参数量显著增加，并提高模型的容量，但这也会导致计算复杂度的增加，存在过拟合的风险㊂为了缓解这个问题，文献［６５］提出一个伪３Ｄ（Ｐｓｅｕｄｏ３Ｄ，Ｐ３Ｄ）网络，其中３Ｄ卷积被叠加的２Ｄ卷积和１Ｄ卷积所代替㊂同样，文献［６６］研究了不同的体系结构（２Ｄ㊁３Ｄ和（２＋１）Ｄ），发现将卷积核大小为１ˑＮˑＮ的２Ｄ卷积与卷积和大小为Ｔˑ１ˑ１的１Ｄ卷积核叠加起来，所取得的性能优于其他体系结构㊂而Ｓ３Ｄ［６７］则又将Ｉ３Ｄ中的部分３Ｄ启动模块替换为２Ｄ启动模块，以平衡性能和计算复杂度㊂之后，文献［６８］提出了一组称为三维信道分离网络（ＣｈａｎｎｅｌＳｅｐａｒａｔｅｄＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＳＮ），该网络为进一步减少浮点数计算（ＦｌｏａｔｉｎｇＰｏｉｎｔＯｐｅｒａｔｉｏｎｓ，ＦＬＯＰｓ），ＣＳＮ模型探讨了群卷积㊁深度卷积和这些方法的不同组合㊂结果表明，ＣＳＮ不但性能比３ＤＣＮＮｓ好得多，且ＦＬＯＰｓ只有３ＤＣＮＮｓ的三分之一㊂然而，将卷积核从２Ｄ扩展到３Ｄ必然会使计算成本增加一个数量级，限制了其实际应用㊂文献［６９］提出了一种简单而有效的方法ＳＴＭ（ＳｐａｔｉｏＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄＭｏｔｉｏｎＥｎｃｏｄｉｎｇ）网络，可将时空和运动特征集成到一个统一的二维ＣＮＮ框架中，无需任何三维卷积计算㊂ＳＴＭ［６９］采用２个模块－通道时空模块（Ｃｈａｎｎｅｌ－ｗｉｓｅＳｐａｔｉａｌＴｅｍｐｏｒａｌＭｏｄｕｌｅ，ＣＳＴＭ）和通道运动模块（Ｃｈａｎｎｅｌ－ｗｉｓｅＭｏｔｉｏｎＭｏｄｕｌｅ，ＣＭＭ），其中ＣＳＴＭ６智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀。
体育训练运动视频分析系统的设计与应用
的具 有科学而智能的识 别分析系统，在实际应 用中具 有显著的判断 优 势，无 论在大 型赛 事中还是日常 训练 中正逐步取代人工裁定判断的方法，以提升训练效果 和竞技水平。
1 浅析体育运动视频分析系统 在日常体育运动中，训练者或运动员的行为表现、
230
当代体育科技（Ｃｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙ Ｓｐｏｒｔｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）
4 结语 在体育训练运动视频分析技术相关软件出现后，
运动训练的水平提升较大。而在今后的训练过程中， 也将是网络融合与视频分析系统软件相融合的过程， 体育教学的促进发展，也与体育训练运动视频数据库 的建 立 息 息相 关，促 使 全民 健 身 运 动发 展，新兴 的 体 育训练模式将传统的训练模式替代，再利用先进的科 学技术、合理的教学方法进行教学。
的影响[J].现代职业教育,2018(13):293. [4] 陈曦.体育训练中的运动视频分析系统设计与实现
研究[J].电子设计工程,2018,26(15):81-84. [5 ] `周谦 , 吴健 ,许静 敏.软 式 棒垒球 运 动对中学生 身体
素质的影响研究[J].当代体育科技,2016(8):45-46. [6] 车益民.体育训练中的运动视频分析系统设计与实
略研究[C].中国体育科学学会(China Sport Science Society)、青海省人民政府-北京师范大学高原科学 与可持续发展研究院(Qinghai Provincial People's Govemment-Beijing Normal University Academy of Plateau Science and Sustainability)、青海省体育局 (Administration of Sport of Qinghai Province)、青海 师范大学(Qinghai Normal University).第六届中国
了解AI技术在体育分析中的应用方法与注意事项
了解AI技术在体育分析中的应用方法与注意事项一、介绍人工智能（AI）技术在体育领域的应用正变得越来越普遍。
通过使用AI技术，体育分析师能够获得更多关于比赛、运动员表现和战术方面的详细数据。
这让他们能够做出更准确的决策，并提供更好的建议给教练和球队。
二、AI技术在体育分析中的方法1. 数据收集和处理AI技术可以帮助体育分析师收集和处理大量的比赛数据。
这些数据可以包括球员在比赛中的移动轨迹、球门附近射门位置及成功率以及球队之间对抗时的传球和控球情况等。
通过搜集并整合这些数据，分析师能够得出更深入的洞察力，从而为教练和球队制定更好的战术。
2. 运动员表现分析AI技术可以针对运动员表现进行实时跟踪和分析。
例如，在足球比赛中，AI技术可以记录每个队员在不同位置上保持跑动速度、传球质量以及射门精度等方面的表现。
这有助于教练评估每个球员的表现并做出相应的战术调整。
3. 教练决策支持AI技术提供了教练们在比赛中做出更准确决策的支持。
通过使用AI算法，分析师可以根据队员表现和对手情况，为教练提供有关阵容调整、替换球员和战术变化的建议。
这使得教练能更好地应对比赛压力，并对战术实施做出即时反应。
三、体育分析中的AI技术注意事项1. 数据安全与隐私保护在使用AI技术进行体育分析时，必须确保数据的安全性和隐私保护。
这包括将数据进行匿名处理以避免泄露运动员个人信息，并采取必要步骤来防止未经授权访问。
2. 数据质量与标准化准确的数据是进行有效体育分析的基础。
因此，保证数据的质量和标准化尤为重要。
对于不同类型的比赛和项目，需要制定统一的数据收集标准，并使用高质量传感器和设备来收集数据，以获得可靠且可比较的结果。
3. 技术局限性与人工判断尽管AI技术在体育分析中表现出卓越的潜力，但仍然存在一些局限性。
例如，AI不能替代人类分析师的主观判断和经验，特别是在解读运动员情绪和场上氛围等方面。
因此，在使用AI技术进行分析时，人工智能和专业分析师的结合应该得到重视。
全国智能体育典型案例
全国智能体育典型案例智能体育是指运用现代信息技术手段，将体育运动与智能化技术相结合，提高运动员的训练效果和比赛表现。
在我国，越来越多的智能体育项目被引入到学校和社区中，以促进全民健身和体育教育的发展。
下面列举10个全国智能体育典型案例，以便读者更好地了解智能体育的发展现状。
1. 智能足球训练系统：该系统包括智能足球、智能训练设备、智能分析软件等，可帮助足球运动员提高技术、速度和反应能力。
通过系统的分析，运动员可以了解自己的优势和不足，有针对性地进行训练。
2. 智能篮球训练系统：该系统通过安装在篮球场上的传感器和摄像头，记录运动员的动作和行为，分析运动员的技术和战术能力，并给出训练建议。
系统还可以用于比赛分析和战术制定。
3. 智能游泳系统：该系统通过在游泳池内安装传感器和摄像头，记录游泳者的泳姿和速度，分析泳姿的优劣和改进方案。
系统还可以提供语音指导和音乐配合，帮助游泳者放松身心，提高游泳效果。
4. 智能健身房：该健身房配备智能器械和智能运动监测设备，运动员可以通过智能手机或平板电脑进行运动计划的制定和监控。
系统还可以根据不同的身体状况和运动目标，提供个性化的训练建议。
5. 智能跑步机：该跑步机配备智能传感器和心率监测设备，可以实时记录运动员的心率、步幅、速度和距离等数据，并根据数据给出训练建议。
系统还可以根据运动员的喜好，提供不同的音乐和视频配合。
6. 智能瑜伽系统：该系统通过在瑜伽垫上安装传感器和摄像头，记录瑜伽者的身体姿势和呼吸状态，分析瑜伽者的身体状况和精神状态，并给出改进建议。
系统还可以提供音乐和语音指导，帮助瑜伽者放松身心，提高瑜伽效果。
7. 智能健身追踪器：该追踪器可以记录运动员的运动轨迹、步数、心率、卡路里等数据，并将数据上传至云端进行分析和比较。
运动员可以通过智能手机或平板电脑随时查看自己的训练状况和进展。
8. 智能羽毛球训练系统：该系统可以记录羽毛球运动员的动作和行为，分析运动员的技术和战术能力，并给出训练建议。
体育科技的运动训练数据分析方法
体育科技的运动训练数据分析方法在现代科技的快速发展下，体育领域也开始广泛应用科技手段，以提高运动员的训练效果和竞技水平。
其中，运动训练数据的分析方法起到了至关重要的作用。
本文将介绍几种常用的体育科技运动训练数据分析方法。
一、生物体参数采集与分析生物体参数包括心率、血压、血氧饱和度等。
通过佩戴感应器设备，可以实时采集运动员的这些参数，以评估运动员的身体状况和训练效果。
通过分析和对比数据，教练员可以了解运动员在不同运动强度下的心肺功能状况，并做出相应的调整和训练计划。
二、动作捕捉与分析动作捕捉技术是一种基于传感器技术的方法，能够实时记录和分析运动员的运动姿态、关节角度等数据。
通过分析这些数据，可以评估运动员的动作准确性和技术水平。
例如，在篮球运动中，动作捕捉技术可以帮助教练员分析运动员的投篮姿势，找出不足之处，并给予相应的指导和训练。
三、力量与速度测量与体能评估力量和速度是许多竞技项目中的重要指标。
通过使用力量传感器和速度计等设备，可以准确地测量运动员的力量和速度数据。
教练员可以通过这些数据，进行定量化的评估，并制定相应的训练方案，以提高运动员的力量和速度水平。
四、运动轨迹分析运动轨迹分析是通过采集和分析运动员在比赛或训练中的位置数据，来评估运动员的跑位、跑速、距离等指标。
通过对运动轨迹的可视化展示和数据分析，教练员可以更好地了解运动员的运动状态和策略，有针对性地进行训练和调整。
五、大数据分析与智能决策支持系统随着数据采集和存储技术的快速发展，大量的运动训练数据被积累起来。
通过将这些数据进行整理和分析，可以挖掘出更多的运动规律和趋势，为教练员的决策提供科学依据。
智能决策支持系统则是基于这些数据进行建模与预测，通过算法和模型来帮助教练员制定更加精确和个性化的训练计划。
综上所述，体育科技的运动训练数据分析方法涵盖了生物体参数采集与分析、动作捕捉与分析、力量与速度测量与体能评估、运动轨迹分析以及大数据分析与智能决策支持系统等多个方面。
体育行业中的运动数据分析技术应用
体育行业中的运动数据分析技术应用在现代社会中，运动已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
随着体育行业的不断发展，运动数据分析技术应用也逐渐成为了体育领域的重要组成部分。
这些技术能够帮助运动员、教练员、体育科学研究人员等更好地了解运动过程中的数据变化，从而提高训练效果，优化比赛策略，提高比赛胜率。
本文将探讨体育行业中的运动数据分析技术应用，重点介绍其在运动训练和比赛分析中的应用。
1.运动数据分析技术在运动训练中的应用在运动训练中，运动数据分析技术能够帮助教练员更好地了解运动员的训练状态，从而制定更科学、有效的训练计划。
通过监测运动员的身体数据，如心率、体温、血氧饱和度等，可以及时发现运动员的身体状况，避免出现过度训练或不足训练的情况。
此外，运动数据分析技术还可以帮助教练员了解运动员在训练中的表现，分析运动员的技术动作、速度、力量等数据，发现问题并及时进行调整和改进。
2.运动数据分析技术在比赛分析中的应用在比赛分析中，运动数据分析技术能够帮助教练员和运动员更好地了解比赛的情况，分析对手的特点和战术，制定更合理、有效的比赛策略。
通过对比赛数据的收集和分析，可以了解比赛过程中的关键数据指标，找出比赛中存在的问题并加以改进。
此外，运动数据分析技术还可以帮助运动员和教练员更好地进行比赛后的总结和反思，进一步提高竞技水平。
3.运动数据分析技术在体育科学研究中的应用在体育科学研究中，运动数据分析技术也扮演着重要的角色。
通过对大量的运动数据进行收集、整理和分析，可以深入研究运动过程中的各种因素和规律，为运动科学研究提供了丰富的数据支持。
这些研究成果不仅可以为运动员和教练员提供更加科学有效的训练和比赛指导，还可以帮助推动体育科技的发展和进步。
综上所述，运动数据分析技术在体育行业中的应用已经成为了不可或缺的一部分。
通过运用这些技术，可以更加科学、有效地进行运动训练和比赛分析，提高运动员和教练员的竞技水平，推动体育科研的发展。
设备一：Sportstec运动行为表现分析软件系统
设备一：Sportstec运动行为表现分析软件系统一、仪器用途：本系统靠其强大软件及数字式视频技术来采集运动团队和选手个人表现或学校教师学生的课堂视频等各类信息---其中还包括有关的比赛信息、教学信息、学生反馈信息等。
这些数据既可以为运动比赛现场（如现场的战术分析）、学校课堂分析所用，也可供赛后参照所用，即借助于深入透切的视频监测和统计信息，对目标个人或整个团队的表现进行跟踪分析。
本系统依靠其先进的技术能力将记录分析结果实时呈现于用户面前。
使他们可及时了解相关信息并对其进行编辑和存档等多种操作。
凭借着强大的系统功能和出色的存储能力，用户可轻松地对比赛信息进行实时分析并及时获得回馈。
依照不同分析项目及个人，团队使用者得特殊要求，可对系统进行相应改进以更好发挥其强大功能。
二、技术指标和参数：∙可以现场进行录像实时标注分析和后期标注分析；∙结合场地图，便于对球类项目进行精确标记；∙战术板灵活简便，便于现场及赛后进行操作；∙能够进行数据统计，数据完整可靠；∙可以方便地进行录像片段查询、检索、回放；∙录像回放可以精确进行控制，可以实现慢放、停帧、回放、步进等功能；∙可以方便地进行视频片段组合、切换、合成、转换格式、刻录DVD功能；∙多国语言操作菜单；∙能应用于同场竞技性集体性球类项目、隔网对抗性球类项目、对抗性项目等∙分析对手比赛战术及表现---发现对手弱点和不足∙设计比赛战略战术，协助执行既定方针∙发现，强化特定运动技能∙监测比赛对手状态，发现对方漏洞，衡量对方压力∙检验团队配合的有效性和灵活性∙发展选手运动方式，合理安排时间计划∙竞技速度比较及运动技术表现∙运动视频设计制作三．仪器配置：3.1系统主机1台3.2系统软件1套3.3连接线 2 套3.4转换线1套四、技术服务要求：4.1供应商应具有可靠的供货实力，在中国境内有维修站，并具有高素质的专业维修队伍，不仅精通Sportstec软件，而且对硬件的运行也了如指掌。
计算机视觉在体育竞技中的应用
计算机视觉在体育竞技中的应用在当今的体育世界中，科技的影响力日益显著，其中计算机视觉技术正以令人瞩目的方式改变着体育竞技的方方面面。
从运动员的表现分析到赛事的转播与裁判决策，计算机视觉都发挥着关键作用。
计算机视觉在运动员训练中的应用是其重要的一个领域。
通过在训练场地安装多个高清摄像头，能够全方位捕捉运动员的动作。
这些图像数据被传输到计算机系统中，利用专门的软件进行分析。
比如在田径项目中，计算机视觉可以精确地测量运动员的起跑反应时间、步幅、步频等关键指标。
这使得教练能够更直观地了解运动员的技术特点和不足之处，从而制定更具针对性的训练计划。
在球类运动，如篮球、足球中，计算机视觉同样发挥着巨大作用。
它可以分析运动员的传球、射门、投篮动作的角度、力度和速度，帮助运动员改进技术动作，提高竞技水平。
以篮球投篮为例，计算机视觉能够准确地计算出投篮时的出手高度、角度以及球的旋转速度，从而帮助运动员找到最适合自己的投篮方式，提高投篮命中率。
除了训练，计算机视觉在比赛中的战术分析方面也表现出色。
在足球比赛中，通过对比赛视频的分析，教练团队可以清晰地了解对方球队的进攻和防守模式。
比如，对方球员在进攻时的跑位习惯、传球线路，以及防守时的站位和逼抢策略等。
基于这些详细的分析，教练可以制定出更有效的战术应对方案，从而在比赛中取得优势。
在赛事转播中，计算机视觉技术为观众带来了全新的观赛体验。
虚拟广告技术就是一个典型的应用。
利用计算机视觉，赛事转播方可以根据摄像机的视角和位置，在比赛场地中实时插入虚拟广告。
这不仅为赛事主办方增加了广告收入，同时也不会影响观众对比赛的观看。
此外，增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术也借助计算机视觉得以在体育赛事转播中应用。
观众可以通过 AR 设备在屏幕上看到实时的比赛数据、球员信息等增强信息。
而通过 VR 技术，观众仿佛置身于比赛现场，从各个角度观看比赛，极大地提升了观赛的沉浸感。
计算机视觉在裁判决策中的应用也在不断发展和完善。
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体育运动动作行为表现分析、技战术和视频分析软件系统技术参数产品名称主要技术参数
Sportscode Eli te
10.1 编码按钮；文本标签按钮分类器；标签树；实例注解*启动连接
*关闭联接
统计命令按钮输出显示
*输出模式
*输出模式下实时播放预设影片
*设置现场共享时间线——可以现场察看网络工作
实时编码矩阵查看和实时录制时影片回放
设置录制期间的现场编码矩阵
*实时分享输出窗口到web
*实时分享矩阵到web
设置多种重放速度以进行快速或慢镜头播放
*影片组织器
添加图片或题目到影片组织器
在影片组织器中设置实例顺序
设置实例编辑窗口进行快速画面编辑
时间线数据库；标签模式；实例标签编辑
具备压缩选项的时间线数据库
*影片组织器数据库
参考影片数据库；创建参考影片套餐
依据实例颜色、名称、数量及倒序进行分类
连接实例影片；实例调整；实例编辑窗口
在时间线中查找和替换编码行的名称
在时间线中查找和替换文本标签
在任意指定的文件夹中搜索或查找不同时间线
通过文件或数据库查找实例
增加新的时间线行；连接时间线行
删除选择的行；复制选择的行；连接实例影片
参考数据库备份；压缩数据库备份
合并时间线窗口；时间线叠加窗口
影片组织器备份；拖拉实例到新编码列
被选中的实例标记调节器
滚动时间线对影片编码进行重新排序
滚动声带使音频和视频跟踪同时进行
使用文本跟踪进行实例注释
时间线注释；输入编辑表
Final Cut Pro EDL 输出
输入XML编辑表；输入NBA统计；输入冠军数据
输入技能文件；输入统计文件
在所选的实例里放独特的标签
从影片文件里制造影片；制作连续影片
*编码矩阵
*编码矩阵组织器
*动态编码矩阵
打印编码矩阵窗口
*分类器窗口；进入矩阵单元格重放相关影片
录制期间进入矩阵行或列重放影片
进入实况和开放性视频文件
*从矩阵组织器更新矩阵
根据实例颜色、名称、数量或倒序进行分类
*统计窗口
在任意指定文件中搜索或查找不同时间线
输出编辑表；输出数据到Excel表格
把影片画面复制到输出端
覆盖实例影片；联结实例影片
将影片水平翻转；实例监测器；连接实例影片
实例顺序选择创建；实例合并影片创建
文本覆盖；设置多种回放速度
根据实例颜色、名称、数量及倒序进行分类
合并行时间线演示模式；合并行和文本时间线演示模式连续行时间线演示模式；选择顺序时间线演示模式
连续回放实例模式；实例注释文本追踪
编码矩阵中的影片选择和影片演示
Sportscode Game B reaker plus 10.1 *编码模式；文本标签按钮
*影片组织器
*影片组织器数据库
*添加绘图、图片或题目到影片组织器
在影片组织器中设置实例顺序
设置实例编辑窗口进行快速画面编辑
独立创建系列影片；创建参考影片套餐
依据实例颜色、名称、数量及倒序进行分类
连接实例影片；通过文件查找实例
在时间线中查找和替换编码行的名称
在时间线中查找和替换文本标签
在任意指定的文件夹中搜索或查找不同时间线
增加新的时间线行；连接时间线行；删除选择的行复制选择的行；连接实例影片；实例调整
实例编辑窗口；合并时间线窗口；时间线叠加窗口影片组织器备份；拖拉实例到新编码列
被选中的实例标记调节器
滚动时间线对影片编码进行重新排序
滚动声带使音频和视频跟踪同时进行
使用文本进行实例注释；在所选的实例里放独特的标签从影片文件里制造影片；制作连续影片
工作站(2台) Retina 显示屏：15.4 英寸
2.2GHz 四核 Intel Core i7
16GB 1600MHz DDR3L SDRAM
基于 PCIe 的 512GB 闪存
Apple Thunderbolt 至 Gigabit 以太网转接器Mini DisplayPort 至 VGA 转接器
随机软件
Final Cut Pro X
Logic Pro X
Aperture
工作站(2台) 13英寸Retina显示屏
3.0GHz 双核Intel Core i7
8GB 1600MHz DDR3L SDRAM
基于PCIe 的512GB 闪存
Apple USB SuperDrive
Apple Thunderbolt 至Gigabit 以太网转接器Apple Thunderbolt 至FireWire 转接器
Mini DisplayPort 至VGA 转接器
随机软件：
Final Cut Pro X
Logic Pro X
Aperture
工作站(1台) Retina 显示屏：15.4 英寸
2.5GHz 四核 Intel Core i7
16GB 1600MHz DDR3L SDRAM
基于 PCIe 的 512GB 闪存
Intel Iris Pro Graphics
NVIDIA GeForce GT 750M，2GB GDDR5 显存Apple USB SuperDrive
Apple Thunderbolt 至 Gigabit 以太网转接器Mini DisplayPort 至 VGA 转接器
Apple Thunderbolt 连接线 (0.5 米) - 白色LaCie 3TB d2 USB 3.0/Thunderbolt 系列硬盘随机软件：
Final Cut Pro X；Logic Pro X；Aperture。