基于深度學(xué)習(xí)的競技體育運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)視頻分析研究進(jìn)展

職國宇 李瑞杰 宋業(yè)猛 馮加付

關(guān)鍵詞：人工智能：深度學(xué)習(xí)：運(yùn)動(dòng)視頻：運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)：行為識(shí)別

2019年國務(wù)院辦公廳印發(fā)實(shí)施的《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》中指出“統(tǒng)籌國際國內(nèi)體育科技資源，構(gòu)建跨學(xué)科、跨地域、跨行業(yè)、跨部門的體育科技協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，加強(qiáng)科研攻關(guān)、科技服務(wù)和醫(yī)療保障工作”。2021年國家體育總局發(fā)布了《“十四五”體育發(fā)展規(guī)劃》，《規(guī)劃》中的主要目標(biāo)之一：“體育科教工作達(dá)到新水平。體育科研體系更加完備，科技創(chuàng)新機(jī)制更加靈活、保障能力進(jìn)一步增強(qiáng)，科技助力奧運(yùn)爭光和全民健身功能進(jìn)一步發(fā)揮，信息技術(shù)在體育領(lǐng)域廣泛應(yīng)用?！秉h的二十大報(bào)告也提出要“加快實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)”。新時(shí)代高水平體育科技自立自強(qiáng)是建設(shè)體育強(qiáng)國的前提和保障。同時(shí)，在數(shù)字中國的建設(shè)背景下，體育的智慧化、數(shù)字化也成為了體育發(fā)展的必經(jīng)之路。

人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展是近年來最具變革性的技術(shù)進(jìn)步之一。自從人工智能的概念在20世紀(jì)中期首次提出以來，它已經(jīng)從簡單的編程行為發(fā)展到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。隨著Google的人工智能AlphaGo在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍，自動(dòng)駕駛汽車在繁忙的街道上行駛，ChatG-PT出現(xiàn)引起的激烈討論，體育領(lǐng)域也不例外地將受到人工智能發(fā)展所帶來的巨大影響。從提升運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)到運(yùn)動(dòng)傷病預(yù)防，從保證比賽公平到增強(qiáng)觀眾體驗(yàn)，人工智能會(huì)遍及和深人體育領(lǐng)域的各個(gè)方面，為體育提供各樣的“智慧化”方案，推動(dòng)體育的發(fā)展?；谝陨涎芯勘尘?，本文通過回顧近年來國內(nèi)外基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)視頻分析技術(shù)研究，包括深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算機(jī)視覺等在體育分析領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，揭示深度學(xué)習(xí)在競技體育分析領(lǐng)域的潛在應(yīng)用，探索深度學(xué)習(xí)作為分析體育運(yùn)動(dòng)的工具的潛力，并促進(jìn)進(jìn)一步的研究和發(fā)展。

1文獻(xiàn)來源

1.1文獻(xiàn)檢索

通過Google Scholar搜索引擎、中國知網(wǎng)、Webof Science及SPORTDiscus等數(shù)據(jù)庫檢索，以3組檢索詞，即（1）“人工智能（artificial intelligence）”O(jiān)R“深度學(xué)習(xí)（deep learning）”O(jiān)R“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neuralnetwork）”，（2）“運(yùn)動(dòng)視頻（sports videos）”O(jiān)R“計(jì)算機(jī)視覺（computer vision）”．（3）“運(yùn)動(dòng)員追蹤（ath-lete tracking）”O(jiān)R“球追蹤（ball tracking）”O(jiān)R“行為識(shí)別（behavior recognition）”O(jiān)R“表現(xiàn)分析（perform-ance analysis）”O(jiān)R“技術(shù)動(dòng)作（technical action）”O(jiān)R“戰(zhàn)術(shù)（tactics）”，運(yùn)用布爾運(yùn)算進(jìn)行組合檢索，組間使用AND運(yùn)算符。檢索時(shí)間范圍為2013-2023年。除此之外，根據(jù)所檢索文獻(xiàn)中列出的相關(guān)參考文獻(xiàn)，進(jìn)行文獻(xiàn)追溯。

1.2文獻(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn)和排除標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)研究主題，將符合以下全部標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)納入研究：（1）研究對(duì)象以競技體育中的運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)為主；（2）在研究中使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)；（3）研究以分析體育運(yùn)動(dòng)的視頻數(shù)據(jù)為主。

排除文獻(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)：（1）與研究主題不符；（2）非英文和非中文文獻(xiàn)；（3）只有定性描述，沒有數(shù)據(jù)支持的會(huì)議摘要或一般性綜述。

1.3文獻(xiàn)篩選與內(nèi)容分析

共檢索出相關(guān)文獻(xiàn)1083篇。經(jīng)過刪除重復(fù)文獻(xiàn)后再通過題目和摘要進(jìn)行篩選得到342篇文獻(xiàn)，最后進(jìn)行閱讀全文評(píng)估篩選出符合主題的文獻(xiàn)，最終42篇納入研究。其中涉及足球項(xiàng)目10篇、籃球項(xiàng)目8篇、排球3篇、板球2篇、乒乓球2篇、羽毛球4篇、網(wǎng)球4篇、跳水舉重體操等項(xiàng)目共9篇。本文根據(jù)其深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的不同目的，將研究分為運(yùn)動(dòng)員和球跟蹤、動(dòng)作行為識(shí)別及運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)價(jià)分別進(jìn)行綜述。

2深度學(xué)習(xí)方法研究

2.1深度學(xué)習(xí)的概述

機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種路徑，而深度學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)，是通過構(gòu)建具有多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)算法使用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測或決策。深度學(xué)習(xí)模型直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。其主要組成部分是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由互連的節(jié)點(diǎn)或“神經(jīng)元”層組成。這些層包括一個(gè)輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層。每個(gè)神經(jīng)元接收輸入，對(duì)這些輸入進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算，并將結(jié)果傳遞給下一層。通過調(diào)整“神經(jīng)元”的權(quán)重和偏差，可以提高模型在給定任務(wù)中的性能。自2006年Hinton等在Science首次提出了深度學(xué)習(xí)的思想，到2012年基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型成為大規(guī)模視覺識(shí)別競賽的優(yōu)勝算法，再到2022年基于Transformer模型的ChatGPT獲得巨大成功，隨著更大數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)和能夠訓(xùn)練更深網(wǎng)絡(luò)的軟、硬件技術(shù)，深度學(xué)習(xí)的普及性和實(shí)用性都有了極大的發(fā)展。

2.2深度學(xué)習(xí)模型

由于要解決問題的不同、數(shù)據(jù)類型的多樣以及模型計(jì)算效率的需求，研究人員利用不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了多種的深度學(xué)習(xí)模型。目前常見的深度學(xué)習(xí)模型有：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Trans-former模型等。每種模型都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，一般根據(jù)不同類型的任務(wù)來選擇不同的模型。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，自從大規(guī)模數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)以及使用圖形處理器（graphics processing unit，GPU）訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便在多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用并取得巨大成功，為圖像處理任務(wù)提供了有效的解決方案，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。體育視頻是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通常由一系列連續(xù)的幀組成，如運(yùn)動(dòng)員的姿勢、動(dòng)作和位置隨著時(shí)間的演變包含著復(fù)雜的時(shí)序信息，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的理想選擇。體育視頻通常包含大量的幀，而Transformer模型在處理長視頻數(shù)據(jù)時(shí)更加高效，并且其自注意力機(jī)制（self-attention）在理解體育視頻中關(guān)鍵的技術(shù)動(dòng)作時(shí)刻更為擅長。盡管目前基于深度學(xué)習(xí)的體育視頻分析領(lǐng)域使用的具體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有所不同，但大多數(shù)都采用了這3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?；诖耍疚倪x擇了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Transformer進(jìn)行研究簡述。

2.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。由于其善于獲取空間特征信息的特點(diǎn)，在圖像分析任務(wù)中常常被使用。目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有著許多優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)并且各有其特點(diǎn)及優(yōu)勢。（1）AlexNet：其在模型設(shè)計(jì)上使用了5個(gè)卷積層、3個(gè)全連接層，并引入了ReLU激活函數(shù)和dropout正則化等關(guān)鍵特性。（2）VGG網(wǎng)絡(luò)：VGGNet使用小的（3x3）卷積濾波器，減少了參數(shù)的數(shù)量，增加了非線性。由于其相對(duì)較少的參數(shù)量，VGG網(wǎng)絡(luò)通常在小規(guī)模競技體育運(yùn)動(dòng)視頻數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好。以足球比賽為例，可以使用VGG網(wǎng)絡(luò)來分類不同的動(dòng)作，如射門、帶球、傳球等。其簡單而深層的卷積結(jié)構(gòu)有助于捕捉運(yùn)動(dòng)員的姿勢和動(dòng)作特征。（3）GoogLeNet/lnception：該架構(gòu)引入了Inception模塊，允許網(wǎng)絡(luò)通過并行使用不同大小的濾波器從輸入圖像的不同尺度進(jìn)行學(xué)習(xí)。其同時(shí)處理不同尺度的特征，可以用于分析多尺度的運(yùn)動(dòng)特征，如不同尺度的動(dòng)作和位置。這在足球、籃球等大場地、多視角的運(yùn)動(dòng)中非常有效。（4） DenseNet（密集連接網(wǎng)絡(luò)）：DenseNet擴(kuò)展了ResNet的快捷連接思想，以前饋的方式將每一層連接到另一層。其密集連接結(jié)構(gòu)適用于分析長時(shí)間序列的運(yùn)動(dòng)動(dòng)作，如體操或游泳比賽的整個(gè)過程，并且適用于數(shù)據(jù)量有限的競技體育運(yùn)動(dòng)視頻分析任務(wù)。

2.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如果說卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地處理空間信息，那么循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）則可以很好地處理序列信息。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的連接可以創(chuàng)建循環(huán)，允許某些節(jié)點(diǎn)的輸出影響同一節(jié)點(diǎn)的后續(xù)輸入，這使得它能夠表現(xiàn)出時(shí)間動(dòng)態(tài)行為。但在實(shí)踐應(yīng)用中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還存在著梯度消失等一些問題，因而長短期記憶（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）網(wǎng)絡(luò)被開發(fā)出來。這些網(wǎng)絡(luò)利用不同的門控機(jī)制來控制網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)循環(huán)隱藏狀態(tài)的信息流，有效地使網(wǎng)絡(luò)在較長的序列中保留重要信息并忘記無關(guān)細(xì)節(jié)。其可以根據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)捕捉運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作的時(shí)序特征。例如：它可以識(shí)別一個(gè)運(yùn)動(dòng)員如何在球場上移動(dòng)、傳球并最終射門，并同時(shí)保持對(duì)比賽的長期關(guān)注，可以記錄前一次傳球或進(jìn)球情況，或跟蹤球隊(duì)的動(dòng)作和位置，以識(shí)別戰(zhàn)術(shù)決策的演變。

2.2.3Transformer模型

由Vaswani等人介紹的Transformer模型是一種主要用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其摒棄了傳統(tǒng)的遞歸和卷積結(jié)構(gòu)，而是完全基于自注意力機(jī)制（self-attention）。Transformer模型是由編碼器和解碼器組成，編碼器每個(gè)層結(jié)構(gòu)包含2個(gè)子層，多頭注意力層（multi-head attention）和前饋連接層（feed forward）。解碼器有3個(gè)子層結(jié)構(gòu)，即遮掩多頭注意力層（masked multi-head attention）、多頭注意力層（multi-head attention）和前饋連接層（feedforward）。每個(gè)子層后面都加上殘差連接（residualconnection）和正則化層（layer

normalization）。在運(yùn)動(dòng)技能視頻分析應(yīng)用中，Transformer模型在進(jìn)行識(shí)別時(shí)學(xué)會(huì)“關(guān)注”序列的不同部分。雖然Trans-former不像LSTM那樣專門設(shè)計(jì)來處理時(shí)序數(shù)據(jù)，但它的自注意力機(jī)制允許它有效地捕獲不同幀之間的時(shí)間距離關(guān)系，這有助于更好地理解和分析動(dòng)作的演變。例如：在識(shí)別球拍運(yùn)動(dòng)擊球動(dòng)作類型時(shí)，它可能會(huì)學(xué)習(xí)更多地關(guān)注運(yùn)動(dòng)員擊球時(shí)刻的幀。

除了以上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外，還存在著3D CNN架構(gòu)、雙流網(wǎng)絡(luò)等方法。可以通過對(duì)多個(gè)網(wǎng)絡(luò)的疊加、組合、調(diào)整等利用不同模型的優(yōu)勢來改進(jìn)整體系統(tǒng)的性能、魯棒性和泛化能力。在整個(gè)模型體系結(jié)構(gòu)的探索過程中，要考慮訓(xùn)練和推理所需的計(jì)算資源、可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及模型的可解釋性。并進(jìn)行足夠的實(shí)驗(yàn)，使用適當(dāng)?shù)亩攘縼碓u(píng)估模型，并在準(zhǔn)確性、泛化和計(jì)算效率方面比較它們的性能。通過迭代地探索和微調(diào)模型架構(gòu)，以確定最合適和有效的模型，從而準(zhǔn)確地捕捉運(yùn)動(dòng)技能的空間和時(shí)間動(dòng)態(tài)。

3深度學(xué)習(xí)在競技體育運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)視頻分析中的應(yīng)用

本研究中的“競技體育運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)”是指在競技體育項(xiàng)目中，運(yùn)動(dòng)員在參與體育運(yùn)動(dòng)或活動(dòng)時(shí)執(zhí)行特定的身體動(dòng)作或行為，側(cè)重于運(yùn)動(dòng)員完成動(dòng)作或行為的“過程”。而“競技表現(xiàn)”指的是運(yùn)動(dòng)員在比賽中所表現(xiàn)出的競技水平，其受到自身競技能力及對(duì)手競技表現(xiàn)影響，強(qiáng)調(diào)運(yùn)動(dòng)員在比賽中的發(fā)揮“程度”。兩者概念有所區(qū)別，應(yīng)加以區(qū)分。

Moeslund按照計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在體育中的應(yīng)用所試圖產(chǎn)生的信息類型將要解決的問題分為了球在哪里、運(yùn)動(dòng)員在哪里、運(yùn)動(dòng)員在干什么以及發(fā)生了什么等4個(gè)問題。其對(duì)應(yīng)了計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中的目標(biāo)檢測與跟蹤、姿態(tài)估計(jì)與行為識(shí)別、語義分析等任務(wù)，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用其任務(wù)目標(biāo)可以解釋為球追蹤、運(yùn)動(dòng)員追蹤、動(dòng)作行為識(shí)別。在競技運(yùn)動(dòng)的視頻分析中，球追蹤、運(yùn)動(dòng)員追蹤和動(dòng)作識(shí)別是相互關(guān)聯(lián)的組成部分，它們共同組合實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)深入分析。球的位置和移動(dòng)為理解運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作提供了必要的背景，追蹤球有助于分析運(yùn)動(dòng)員和球之間的互動(dòng)，這在籃球、足球或網(wǎng)球等球類運(yùn)動(dòng)中至關(guān)重要，在這些運(yùn)動(dòng)中，運(yùn)動(dòng)員的決策和技術(shù)受到球運(yùn)動(dòng)的重要影響。而對(duì)運(yùn)動(dòng)員的追蹤可以揭示速度、加速度和耐力等屬性，這些都是運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的組成部分。了解運(yùn)動(dòng)員的位置和移動(dòng)模式可以幫助理解戰(zhàn)術(shù)方面的問題，如陣型變化等；識(shí)別動(dòng)作可以評(píng)估運(yùn)動(dòng)技術(shù)技能，如網(wǎng)球發(fā)球的準(zhǔn)確性或籃球跳投的有效性；教練也可以洞察運(yùn)動(dòng)員的行為，如在特定情況下的偏好動(dòng)作或傾向。

總體來說，這些組成部分一起提供了一個(gè)運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的整體觀點(diǎn)。球追蹤關(guān)注的是比賽對(duì)象，而運(yùn)動(dòng)員追蹤則強(qiáng)調(diào)運(yùn)動(dòng)員的身體和空間屬性，而動(dòng)作識(shí)別則深入研究他們動(dòng)作的技戰(zhàn)術(shù)細(xì)微差別，來自球追蹤，運(yùn)動(dòng)員追蹤和動(dòng)作識(shí)別的數(shù)據(jù)被集成以提供全面的表現(xiàn)分析，而運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)價(jià)則是一個(gè)對(duì)其量化的過程。這些技術(shù)在提供競技運(yùn)動(dòng)中運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)的多維分析方面是相互聯(lián)系的，這種整合使教練和分析人員不僅能夠了解比賽中的單個(gè)元素，還可以了解它們?nèi)绾蜗嗷プ饔貌?duì)整體表現(xiàn)評(píng)價(jià)做出貢獻(xiàn)。每個(gè)組成部分都提供了獨(dú)特的見解，它們的整合使得對(duì)運(yùn)動(dòng)員個(gè)人和團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)的理解更為細(xì)致。所以．本研究嘗試從運(yùn)動(dòng)員及球追蹤、動(dòng)作行為識(shí)別和運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)價(jià)3個(gè)方面對(duì)運(yùn)動(dòng)視頻分析進(jìn)行研究綜述。

3.1運(yùn)動(dòng)員及球追蹤

運(yùn)動(dòng)員和球追蹤是對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)員和球進(jìn)行連續(xù)準(zhǔn)確的識(shí)別和位置估計(jì)，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化視頻分析的前提基礎(chǔ)。其中涉及的問題包括區(qū)分運(yùn)動(dòng)員、處理遮擋、形態(tài)改變等，在不同的體育運(yùn)動(dòng)中所面臨的問題也不盡相同。例如：在場地較大時(shí)，單目相機(jī)往往無法覆蓋整個(gè)場地或目標(biāo)像素過小，又或是在跟蹤高速飛行的球時(shí)容易丟失目標(biāo)。早期人們采用的計(jì)算機(jī)視覺算法往往依賴于手動(dòng)注釋和簡單的運(yùn)動(dòng)檢測算法，隨著深度學(xué)習(xí)的普及，跟蹤的準(zhǔn)確性和精度得到了巨大提升。

由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理圖像空間數(shù)據(jù)上的優(yōu)秀表現(xiàn)，在運(yùn)動(dòng)員跟蹤或球跟蹤任務(wù)中，大多數(shù)研究者都會(huì)使用到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型架構(gòu)，如基于YOLO模型、基于R-CNN、基于Fast R-CNN和基于ResNet等。值得一提的是在球跟蹤領(lǐng)域，Huang等為跟蹤視頻中高速且微小的球而開發(fā)的TrackNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。其使用了VGG-16生成特征映射，將多個(gè)連續(xù)幀輸入使TrackNet不僅可以學(xué)習(xí)球的特征，還可以學(xué)習(xí)球的軌跡特征，以增強(qiáng)其對(duì)物體的識(shí)別和定位能力。最后，根據(jù)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生成熱圖來計(jì)算目標(biāo)物體的位置。對(duì)2017年夏季世界大學(xué)生運(yùn)動(dòng)會(huì)男子網(wǎng)球單打決賽的視頻進(jìn)行評(píng)估，精確率、召回率和Fi值分別達(dá)到99.7%、97.3%和98.5%。為了防止過擬合，作者又增加了9個(gè)不同網(wǎng)球場的視頻，包括草地、紅土、硬地等。最終精確率、召回率和F1值分別為95.3%、75.7%和84.3%，表現(xiàn)出了良好的效果。為方便讀者理解，特對(duì)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行解釋。

3.2動(dòng)作行為識(shí)別

動(dòng)作識(shí)別是指識(shí)別運(yùn)動(dòng)視頻中運(yùn)動(dòng)員的某一動(dòng)作或特定動(dòng)作，如籃球中的扣籃、網(wǎng)球中的截?fù)舻取６袨樽R(shí)別是在動(dòng)作識(shí)別的基礎(chǔ)上結(jié)合場景及條件進(jìn)行分析，推斷運(yùn)動(dòng)員的意圖或行為模式。在團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目中，行為又可以分為個(gè)人的技戰(zhàn)術(shù)行為和團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)行為，如足球比賽中個(gè)人的防守行為和團(tuán)隊(duì)的陣型選擇。在體育領(lǐng)域，對(duì)動(dòng)作和行為的識(shí)別是一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，有助于高級(jí)分析、成績?cè)u(píng)估和戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃等。相較球跟蹤領(lǐng)域，動(dòng)作行為識(shí)別更側(cè)重于對(duì)時(shí)間特征的提取。所以，在很多研究中都使用了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如LSTM、Bi-LSTM、GRU等。

Ullah以網(wǎng)球?yàn)槔秊閯?dòng)作識(shí)別分類提出了一套完整的方法。（1） Densenet提取視覺特征：為了從輸入幀中提取視覺特征，該作者使用了預(yù)訓(xùn)練的Densenet，并使用Tennish數(shù)據(jù)集對(duì)其參數(shù)進(jìn)行了微調(diào)。（2）注意力機(jī)制提高性能：注意力模塊將獲取到的特征映射細(xì)化，幫助網(wǎng)絡(luò)在輸入幀中能夠定位最重要的信息。其使用卷積塊注意力模塊來融合給定幀中的跨通道和空間信息。這種機(jī)制不僅提高了網(wǎng)絡(luò)的性能，而且有助于網(wǎng)絡(luò)更有效地處理幀。（3）雙向LSTM提取時(shí)序特征：細(xì)化的特征映射由雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)處理，該網(wǎng)絡(luò)利用了場景中底層動(dòng)作的幀之間的時(shí)間依賴性。雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)在視頻幀的輸入序列上訓(xùn)練2個(gè)LSTM。第1個(gè)是從t1到tn，t1是視頻剪輯的第1幀，tn是最后1幀。同樣，第2個(gè)LSTM以最后1幀作為輸入，即從tn開始直到t1。因此，第2個(gè)LSTM獲得相同輸入視頻剪輯的反向副本，并為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了完整的上下文信息，相比只使用一個(gè)LSTM會(huì)產(chǎn)生更好的性能。（4） softmax分類器完成動(dòng)作分類：雙向LSTM的輸出被傳送到一個(gè)完全連接層，該完全連接層帶有softmax分類器，用于將概率分配給場景中主體的各種可能動(dòng)作。通過softmax運(yùn)算，將完全連接層的輸出向量映射為各個(gè)動(dòng)作類別的概率。在此研究中該分類器將概率分?jǐn)?shù)分配給每個(gè)網(wǎng)球動(dòng)作類別，輸出為6種網(wǎng)球擊球動(dòng)作中概率最高的動(dòng)作類別。最后在網(wǎng)球數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，總共包括了6個(gè)網(wǎng)球動(dòng)作。對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)性能指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估，其分類下正手截?fù)簟⒎词謸羟?、反手切削、切削發(fā)球、扣球、平擊發(fā)球的精確率分別為81.6%84.44%、88.23%、89.79%、82.22%、87.5%。表2對(duì)一些動(dòng)作行為識(shí)別的研究進(jìn)行了總結(jié)。

3.3運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)價(jià)

對(duì)于固定動(dòng)作模式的體育項(xiàng)目來說，動(dòng)作質(zhì)量評(píng)估是一種基于對(duì)視頻或動(dòng)作數(shù)據(jù)的分析來評(píng)估和量化人類動(dòng)作的整體表現(xiàn)或熟練程度的方法。其考慮了技術(shù)、速度和控制等標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估運(yùn)動(dòng)并給出分?jǐn)?shù)，并已被證明是評(píng)估各種運(yùn)動(dòng)質(zhì)量的可靠和有效的方法。該領(lǐng)域的研究主要集中在分析奧運(yùn)會(huì)運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作，如跳水、體操等。其一些相關(guān)研究如下：Xu等[提出了自注意力的LSTM和多尺度卷積LSTM模型，通過捕捉長期視頻中的局部和全局順序信息來預(yù)測花樣滑冰中的技術(shù)分?jǐn)?shù)（TES）和節(jié)目內(nèi)容分（PCS）；Xiang等將跳水過程分為4個(gè)階段，并采用4個(gè)獨(dú)立的P3D模型進(jìn)行特征提??；Pan等人開發(fā)了一種基于圖形的關(guān)節(jié)模型，該模型使用關(guān)節(jié)共性模塊和關(guān)節(jié)差異模塊分析人體節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)；Parisi等提出了一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)身體運(yùn)動(dòng)序列并促進(jìn)匹配；Kim等將動(dòng)作建模為結(jié)構(gòu)化過程，并使用LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)動(dòng)作單元進(jìn)行編碼；Wang等人引入了一種用于特征聚合的自注意力模塊，通過特征交互高效地生成時(shí)空上下文信息；Yu等構(gòu)建了基于視頻特征的對(duì)比回歸框架，對(duì)視頻進(jìn)行排名并預(yù)測準(zhǔn)確的分?jǐn)?shù)。但對(duì)于大多數(shù)球類、對(duì)抗類運(yùn)動(dòng)來說，動(dòng)作的目的是得分，其還包含著對(duì)合適戰(zhàn)術(shù)選擇的一些考慮，因而并不能完全從動(dòng)作姿態(tài)是否標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行評(píng)價(jià)。針對(duì)這些項(xiàng)目，學(xué)者們往往采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型來解決其表現(xiàn)評(píng)價(jià)問題（見表3）。

Ding等提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的球拍運(yùn)動(dòng)評(píng)價(jià)方法，其以羽毛球運(yùn)動(dòng)為例，使用深度學(xué)習(xí)方法從包含運(yùn)動(dòng)員技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)的相關(guān)比賽視頻中提取特征，并應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（deep reinforcementlearning，DRL）估計(jì)Q函數(shù)，最后從Q函數(shù)中獲得動(dòng)作值，用于評(píng)估運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)。其方法流程如圖1所示。

4分析與討論

目前研究多數(shù)圍繞球類運(yùn)動(dòng)，這與項(xiàng)目的受歡迎程度有關(guān)。從深度學(xué)習(xí)技術(shù)角度來看，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻分析的研究中占據(jù)了主導(dǎo)地位，這與該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理視頻中空間信息時(shí)的優(yōu)異表現(xiàn)密切相關(guān)，該方法對(duì)運(yùn)動(dòng)視頻關(guān)鍵幀的提取能力顯著優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。

4.1運(yùn)動(dòng)員及球追蹤

在運(yùn)動(dòng)員及球跟蹤領(lǐng)域，針對(duì)團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)者們嘗試識(shí)別球衣號(hào)碼來區(qū)分隊(duì)員身份并進(jìn)行跟蹤，但在單目相機(jī)的條件下往往會(huì)出現(xiàn)遮擋等問題。目前在高水平的賽事中，如足球世界杯、NBA中使用相關(guān)技術(shù)時(shí)都采用了多攝像機(jī)的方案，并且已經(jīng)取得了理想的效果。在這些球類運(yùn)動(dòng)中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)時(shí)追蹤球和運(yùn)動(dòng)員的位置，通過分析運(yùn)動(dòng)軌跡，可以精確計(jì)算遠(yuǎn)動(dòng)員的跑動(dòng)距離、速度以及球的傳遞線路和控球時(shí)間。使教練能夠更準(zhǔn)確地分析球隊(duì)的戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行情況，如控球、防守策略等。

另外，通過比較不同比賽或訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)，可以有效地監(jiān)測和評(píng)估遠(yuǎn)動(dòng)員的體能和表現(xiàn)。從深度學(xué)習(xí)技術(shù)角度來看，改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和目標(biāo)檢測模型，如YOLO（Youonly look once）升級(jí)換代和Faster R-CNN等，將在目標(biāo)檢測和跟蹤中提供更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。運(yùn)動(dòng)員及球的跟蹤將變得更準(zhǔn)確和穩(wěn)定，實(shí)時(shí)性也會(huì)提高。這對(duì)于戰(zhàn)術(shù)分析和比賽實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成將帶來積極影響。

4.2動(dòng)作行為識(shí)別

動(dòng)作行為識(shí)別是人工智能理解體育運(yùn)動(dòng)的重要環(huán)節(jié)，分析和統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)往往來源于此。在個(gè)人動(dòng)作行為識(shí)別方面，研究側(cè)重于對(duì)肢體、關(guān)節(jié)點(diǎn)的識(shí)別、分析。在團(tuán)隊(duì)行為識(shí)別時(shí)則側(cè)重于每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員間的時(shí)空關(guān)系識(shí)別與分析。通過這個(gè)領(lǐng)域的研究結(jié)果能夠看出，目前基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析在某些動(dòng)作識(shí)別上的表現(xiàn)結(jié)果已經(jīng)能夠達(dá)到傳感器的效果，并且在靈活性、非侵入性方面優(yōu)于傳感器。在網(wǎng)球或羽毛球比賽中，其可以用來分析運(yùn)動(dòng)員的擊球技巧、步伐移動(dòng)和戰(zhàn)術(shù)選擇。教練可以識(shí)別其技術(shù)上的不足，如動(dòng)作的不準(zhǔn)確或效率低下，從而為每個(gè)運(yùn)動(dòng)員定制個(gè)性化的訓(xùn)練計(jì)劃，幫助他們改進(jìn)技術(shù)細(xì)節(jié)，如姿勢調(diào)整、力量分配等。

在團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)如足球項(xiàng)目中，可以用來分析運(yùn)動(dòng)員的跑位、傳球決策和防守策略，優(yōu)化團(tuán)隊(duì)的戰(zhàn)術(shù)布局和執(zhí)行效率。另外，也可以通過分析對(duì)手的比賽視頻，幫助教練團(tuán)隊(duì)識(shí)別對(duì)手的戰(zhàn)術(shù)習(xí)慣和弱點(diǎn)，為比賽策略提供依據(jù)。從深度學(xué)習(xí)技術(shù)角度來看，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組合已經(jīng)成功應(yīng)用。未來，改進(jìn)的RNN和LSTM模型將繼續(xù)提高對(duì)動(dòng)作序列的建模能力，有助于更準(zhǔn)確地識(shí)別和分析運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作。這包括檢測更復(fù)雜的動(dòng)作細(xì)節(jié)，如手部和足部的精確位置和角度。這將使教練能夠提供更細(xì)致的技術(shù)指導(dǎo)，幫助運(yùn)動(dòng)員改進(jìn)動(dòng)作。

4.3運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)價(jià)

在表現(xiàn)評(píng)價(jià)中使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)目前處于主流，很好地解決了對(duì)抗性項(xiàng)目由于受復(fù)雜技戰(zhàn)術(shù)綜合影響而帶來的進(jìn)行定量評(píng)價(jià)的困難。其綜合了運(yùn)動(dòng)員追蹤、動(dòng)作行為識(shí)別等技術(shù)，為比賽、訓(xùn)練中的表現(xiàn)提供了量化數(shù)據(jù)，助力“數(shù)據(jù)把脈、全面互動(dòng)、精準(zhǔn)反饋、輕負(fù)高效”的競技訓(xùn)練新發(fā)展格局形成。表現(xiàn)評(píng)價(jià)擁有著較大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，但目前此類研究與應(yīng)用較少，原因可能是前期技術(shù)尚未完全成熟，以及人們對(duì)利用人工智能來提取視頻中體育比賽數(shù)據(jù)的方式了解不多或信心不足。隨著模型的改進(jìn)，運(yùn)動(dòng)員跟蹤及技術(shù)動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性的提升，運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)分析也會(huì)愈發(fā)準(zhǔn)確、詳細(xì)、快速。通過視頻分析來確定運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作質(zhì)量、比賽成績、技術(shù)精度等，將會(huì)對(duì)教練員分析調(diào)整比賽戰(zhàn)術(shù)、監(jiān)測運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)、制定訓(xùn)練計(jì)劃提供數(shù)據(jù)支持，并且可以結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)信息分析。視頻數(shù)據(jù)和傳感器提供了運(yùn)動(dòng)和位置信息，生理數(shù)據(jù)揭示了運(yùn)動(dòng)員的生理狀態(tài)。綜合利用這些信息，分析人員可以更全面地了解運(yùn)動(dòng)場景，包括運(yùn)動(dòng)員的位置、速度、心率、肌肉狀態(tài)以及技戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行。在團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)中，教練可以根據(jù)每位運(yùn)動(dòng)員的位置、心率和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來做出戰(zhàn)術(shù)調(diào)整和替補(bǔ)決策。此外，可以發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員可能存在的過度訓(xùn)練、肌肉疲勞或不規(guī)范的動(dòng)作，從而采取預(yù)防措施，減少受傷風(fēng)險(xiǎn)。

今后，多模態(tài)數(shù)據(jù)集成將為體育科學(xué)研究提供更多的機(jī)會(huì)，科研人員可以利用這些數(shù)據(jù)來探索運(yùn)動(dòng)員的生理和技術(shù)特點(diǎn)，研究不同訓(xùn)練方法的效果，以及更深入地了解運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的因素。其未來主要應(yīng)用有以下4個(gè)方向：（1）技術(shù)改進(jìn)。創(chuàng)建與優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)比對(duì)和仿真，幫助運(yùn)動(dòng)員模仿頂尖運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)和策略，分析運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)動(dòng)作，提供實(shí)時(shí)反饋。（2）生理狀態(tài)監(jiān)測及個(gè)性化訓(xùn)練。系統(tǒng)可以整合生理數(shù)據(jù)，如心率、體溫和代謝數(shù)據(jù)，制定個(gè)性化的訓(xùn)練計(jì)劃，包括訓(xùn)練強(qiáng)度、時(shí)長和恢復(fù)策略，有助于調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃，確保運(yùn)動(dòng)員在最佳狀態(tài)下參加比賽。（3）比賽戰(zhàn)術(shù)分析與決策。通過分析比賽視頻，提供對(duì)手戰(zhàn)術(shù)、進(jìn)攻策略和深入的比賽情況，以幫助教練制定更智能的比賽戰(zhàn)術(shù)，為教練和運(yùn)動(dòng)員提供最佳策略建議。（4）科學(xué)研究和數(shù)據(jù)分析。系統(tǒng)生成大量數(shù)據(jù)。研究人員可以使用這些數(shù)據(jù)來深入研究運(yùn)動(dòng)員的生理、技術(shù)和心理特點(diǎn)，推動(dòng)體育科學(xué)的進(jìn)步?？偟膩碚f，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在推動(dòng)競技體育中技戰(zhàn)術(shù)改進(jìn)、發(fā)展方面具有巨大作用。

4.4運(yùn)動(dòng)視頻分析應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢

在運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的視頻分析中使用深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于它能夠自動(dòng)化和增強(qiáng)分析過程，從視頻數(shù)據(jù)中提取有意義的模式和特征，并提供有價(jià)值的見解，使運(yùn)動(dòng)員、教練和其他人受益。

這種優(yōu)勢和價(jià)值主要體現(xiàn)在：（1）效率和自動(dòng)化。深度學(xué)習(xí)算法可以快速自動(dòng)地處理大量視頻數(shù)據(jù)，大大減少了人工分析所需的時(shí)間和精力。這使得研究人員和教練能夠在更短的時(shí)間內(nèi)分析更多的動(dòng)作、運(yùn)動(dòng)員或比賽。（2）復(fù)雜模式識(shí)別。深度學(xué)習(xí)模型擅長從視覺數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜模式和表現(xiàn)。通過在廣泛的運(yùn)動(dòng)技能動(dòng)作數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，他們可以學(xué)習(xí)識(shí)別和提取與技術(shù)、身體位置、運(yùn)動(dòng)力學(xué)和動(dòng)作質(zhì)量相關(guān)的特征和模式。（3）細(xì)粒度（fine-grained）分析。深度學(xué)習(xí)模型可以識(shí)別運(yùn)動(dòng)技能中的細(xì)微差別和變化，這些變化可能很難用肉眼檢測到，這包括對(duì)肢體角度、位置、身體旋轉(zhuǎn)和關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的精確分析，以便對(duì)運(yùn)動(dòng)技能有更全面的理解。（4）客觀和定量評(píng)價(jià)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的視頻分析可以提供客觀和定量的指標(biāo)來評(píng)估運(yùn)動(dòng)技能的各個(gè)方面，如速度、時(shí)機(jī)、身體位置等。這樣減少了主觀性，并可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的表現(xiàn)評(píng)估和比較。（5）個(gè)性化的反饋和指導(dǎo)。深度學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)單個(gè)運(yùn)動(dòng)員的視頻數(shù)據(jù)生成個(gè)性化的見解和建議。這有助于提供量身定制的反饋和教練策略，解決特定的弱點(diǎn)，并指導(dǎo)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行技術(shù)改進(jìn)。（6）可擴(kuò)展性和適應(yīng)性。基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析方法可以很容易地?cái)U(kuò)展和適應(yīng)不同的技能水平。從初學(xué)者到精英運(yùn)動(dòng)員，可以適應(yīng)不同的比賽風(fēng)格、類型和運(yùn)動(dòng)員特征，使它們適用于各種運(yùn)動(dòng)場景。

5結(jié)論與展望

5.1結(jié)論

本文綜述了基于深度學(xué)習(xí)的競技體育運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)視頻分析的研究進(jìn)展，較為全面地展示了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用潛力及其革命性的影響。通過探討從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）到長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTMs）等不同深度學(xué)習(xí)模型，突出了這些模型在解析運(yùn)動(dòng)員行為、球類運(yùn)動(dòng)軌跡以及運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)估方面的能力。

盡管深度學(xué)習(xí)在視頻分析方面展現(xiàn)出了足夠的潛力，但仍有一些技術(shù)、倫理和實(shí)踐方面的問題需要解決：（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)。然而，收集、注釋各種體育動(dòng)作與場景的多樣化和全面的數(shù)據(jù)集仍是一個(gè)相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。（2）算法偏見與隱私。深度學(xué)習(xí)模型可以繼承訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見，可能導(dǎo)致不公平的評(píng)估或建議。收集和使用運(yùn)動(dòng)員數(shù)據(jù)還需要透明的同意程序和明確的數(shù)據(jù)使用溝通。（3）與人類教練的合作。一些教練可能會(huì)抵制或不信任基于人工智能的教練系統(tǒng)，他們更喜歡完全依靠直覺和經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)方法，如何在人工智能驅(qū)動(dòng)的洞察力和人類教練專業(yè)知識(shí)之間實(shí)現(xiàn)最佳平衡仍需要探索。

5.2未來展望

基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)視頻分析是一個(gè)新興的、充滿前景的領(lǐng)域，它能夠?yàn)轶w育發(fā)展賦能，助力體育強(qiáng)國建設(shè)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法已經(jīng)表現(xiàn)出了良好的性能，同時(shí)還擁有著巨大的發(fā)展?jié)摿?。在未來的研究中可以注重以?個(gè)方面：（1）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在革命性的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)視頻分析中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，但仍有很大的改進(jìn)和創(chuàng)新空間，通過不斷優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高模型性能，使其在準(zhǔn)確率、效率上達(dá)到更高的水平，實(shí)現(xiàn)即時(shí)反饋。另外，要加強(qiáng)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性的研究，以提高模型的可信度與實(shí)用性。（2）多模態(tài)數(shù)據(jù)的集成。探索傳感器數(shù)據(jù)的集成，如動(dòng)作捕捉或可穿戴設(shè)備，以補(bǔ)充視頻片段的分析。視覺和傳感器數(shù)據(jù)的綜合分析可以提供對(duì)體育動(dòng)作更全面的見解，并提供多模式的性能分析方法。另外，可以結(jié)合運(yùn)動(dòng)員的生理數(shù)據(jù)，了解運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練或比賽期間的生物力學(xué)參數(shù)和身體狀態(tài)，預(yù)測損傷并建議預(yù)防措施等。多模態(tài)數(shù)據(jù)集成使得從不同角度和維度收集數(shù)據(jù)成為可能。（3）智能教練系統(tǒng)的開發(fā)。實(shí)現(xiàn)從評(píng)估到反饋的完整的自動(dòng)化過程，利用大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算算法來為運(yùn)動(dòng)員、教練提供精確的反饋和改進(jìn)策略。根據(jù)運(yùn)動(dòng)員的優(yōu)勢、劣勢和進(jìn)步提供個(gè)性化的訓(xùn)練方案。將數(shù)字技術(shù)與體育運(yùn)動(dòng)有效結(jié)合，形成可供檢測、數(shù)據(jù)整合、統(tǒng)計(jì)分析與科學(xué)訓(xùn)練指導(dǎo)等功能型APP或程序平臺(tái)，以促進(jìn)體育發(fā)展的系列管理優(yōu)化。另外，可以結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，以輔助運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練，提高競技水平。