基于人工智能的排球比賽智能分析與決策系統(tǒng)研究

摘要：隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，其在體育領域的應用也越來越廣泛。在排球比賽中，人工智能不僅能夠提供實時數(shù)據(jù)分析，還能幫助教練和球員做出更加精準的決策。本文介紹了排球比賽智能分析與決策系統(tǒng)的目標，即通過高級數(shù)據(jù)分析技術來提升比賽表現(xiàn)。詳細闡述了系統(tǒng)的組成，包括機器學習算法、模式識別技術以及預測模型。討論了人工智能如何通過策略推薦和實時決策輔助來支持排球比賽的決策過程。

關鍵詞：人工智能 排球比賽 智能分析 決策系統(tǒng)

Research on AI-Based Intelligent Analysis and Decision-Making System for Volleyball Matches

HUANG Yuwei

Abstract：With the rapid development of artificial intelligence technology， its application in the field of sports is becoming increasingly widespread. In volleyball matches， artificial intelligence can not only provide real-time data analysis but also assist coaches and players in making more precise decisions. This article introduces the goals of intelligent analysis and decision-making systems in volleyball matches， aiming to enhance performance through advanced data analysis techniques. It elaborates on the system's components， including machine learning algorithms， pattern recognition technology， and prediction models. The discussion focuses on how artificial intelligence supports the decision-making process in volleyball matches through strategy recommendations and real-time decision assistance.

Key Words： Artificial intelligence; Volleyball competitions; Intelligent analysis;Decision-making system

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

黃宇維 吉利學院四川省 成都市 610000

huangyuwei chengdou sichuan Province 610000 China

中圖分類號：G842

DOI：10.16655/j.cnki.2095-2813.2024.19.000

備注：1

作者簡介：黃宇維（1995—），男，碩士研究生，初級-助教; 研究方向為體育學。

普通作者：1

作者簡介：黃宇維（1995-），男，碩士研究生，助教，研究方向為體育學。

1人工智能的排球比賽智能分析與決策系統(tǒng)概述

1.1 人工智能排球比賽智能分析與決策系統(tǒng)目標

基于人工智能的排球比賽智能分析決策系統(tǒng)，通過高級數(shù)據(jù)分析和機器學習技術，為教練、運動員和分析師提供實時比賽數(shù)據(jù)和對手弱點分析，以制定定制的訓練和比賽策略。該系統(tǒng)還致力于加強各隊之間的交流和優(yōu)化配置。比賽期間，系統(tǒng)提供即時的戰(zhàn)術建議和風險評估，以幫助隊員和教練做出快速而準確的決策。

1.2 人工智能排球比賽智能分析與決策系統(tǒng)組成

基于人工智能的排球比賽智能分析決策系統(tǒng)包含多個關鍵組件：數(shù)據(jù)采集單元、實時分析引擎、戰(zhàn)術建議生成器、訓練模塊和用戶交互界面。數(shù)據(jù)采集單元負責采集比賽高清視頻和傳感器數(shù)據(jù)，涉及球員位置、球速、球路和生理指標等。實時分析引擎利用高級算法和深度學習處理這些數(shù)據(jù)，識別比賽關鍵時刻和球員表現(xiàn)。戰(zhàn)術建議生成器根據(jù)分析結果提供戰(zhàn)術調整意見。訓練模塊則根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當前比賽分析結果，為運動員制定個性化訓練計劃[1]。用戶交互界面讓教練員、分析師和球員可以直觀查看數(shù)據(jù)分析結果，并進行深入交流。

2人工智能的排球比賽智能分析技術

2.1 機器學習算法

2.1.1 監(jiān)督學習算法

監(jiān)督學習算法是人工智能排球比賽智能分析技術的關鍵。這些算法是由海量帶標簽數(shù)據(jù)訓練而成，并在賽場上學習和識別模式與行為。比如通過在大量比賽視頻上標記球員動作，球軌跡以及比賽結果等信息，監(jiān)督學習算法就能在發(fā)球方向，進攻強度或者防守過程中學會預測位置調整等。常見的監(jiān)督學習模型有支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林以及神經(jīng)網(wǎng)絡，尤其是深度學習網(wǎng)絡，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），在處理視覺圖像方面表現(xiàn)尤為出色。通過上述模型，該系統(tǒng)可以分析隊員的成績、評價技術動作是否準確、甚至可以達到預測對手在未來賽事中的行為。

2.1.2 非監(jiān)督學習算法

非監(jiān)督學習算法作用于排球比賽的智能分析，這些算法對未標注數(shù)據(jù)進行處理并揭示其隱藏的結構。該類算法擺脫了對以往標注信息的依賴，通過在數(shù)據(jù)集上搜索自然聚類，關聯(lián)及分布規(guī)律，從而抽取出具有重要價值的數(shù)據(jù)。分析排球比賽時，可利用非監(jiān)督學習來確定運動員行為的規(guī)律，比如利用K-means或者層次聚類等聚類算法來對運動員的運動進行聚類、對進攻或者防守行為進行分組揭示了一般情況下比賽所呈現(xiàn)出來的戰(zhàn)略與習慣。此外，像主成分分析（PCA）這樣的降維方法能有效地從復雜的比賽數(shù)據(jù)中篩選出關鍵特征，從而使數(shù)據(jù)分析流程更為簡潔[2]。非監(jiān)督學習還有一個用途就是異常檢測，異常檢測有助于確定與常規(guī)模式不符的動作，對檢測可能存在的技術錯誤或者對手非典型策略尤為有用。

2.2 模式識別

2.2.1 對手策略識別

模式識別是智能排球分析中最主要的識別與處理對手戰(zhàn)略的一項技術。深入分析歷史比賽數(shù)據(jù)，模式識別算法可以確定對手戰(zhàn)術布局，隊形變化，攻防習慣和具體隊員行為偏好等。這種數(shù)據(jù)識別通常需要進行復雜的時間序列分析和事件關聯(lián)規(guī)則的挖掘，同時還需要利用如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）這樣的深度學習模型，這些模型在處理連續(xù)數(shù)據(jù)時表現(xiàn)得特別出色。透過這些技巧，該體系可以在連貫的動作序列上擷取有意義之型態(tài)，例如發(fā)球策略，快攻組織或是后排防守之安排等。這些規(guī)律確定后，可用于培養(yǎng)各隊在具體攻勢中防守演練或調整發(fā)球、攻擊方式以瞄準對方弱點。

2.2.2 球員表現(xiàn)評估

球員表現(xiàn)評估就是借助模式識別技術，對每一個球員的比賽效率，技術水平進行量化與分析。包括評估服務，接發(fā)球，進攻，防守和攔網(wǎng)各方面性能。為了實現(xiàn)這一點，系統(tǒng)會采集包括視頻錄像、球員位置追蹤數(shù)據(jù)、生理傳感器數(shù)據(jù)在內的多源信息，并應用機器視覺和時間序列分析技術來跟蹤和評價球員行為。比如通過對隊員移動速度，跳躍高度以及觸球時機等指標進行分析，該體系能夠對一名隊員防守質量或者攻擊效率進行評價。

2.3 預測模型

2.3.1 比賽結果預測

比賽結果預測就是利用預測模型對排球比賽可能取得的成績進行估計，它對教練團隊策略制定以及觀眾參與等方面具有重要的指導意義。數(shù)據(jù)科學家為建立精確的比賽結果預測模型而搜集和分析了許多與比賽有關的資料，其中包括各隊的歷史成績，隊員的個人統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對戰(zhàn)記錄，傷病信息乃至天氣條件等等要素。預測模型一般采用機器學習技術比如邏輯回歸，支持向量機或者集成方法比如隨機森林以及梯度提升機等[3]。在更為先進的應用場景中，深度學習模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），被訓練用于處理復雜的數(shù)據(jù)結構，并揭示出更深層次的預測因子。

2.3.2 活動模式預測

活動模式預測是指排球比賽中對運動員或隊伍未來的活動行為進行預測，例如運動員在賽場上的運動軌跡，攻防轉換時機，可能使用的戰(zhàn)術模式等等。這一預測對教練員制訂戰(zhàn)術，隊員在賽場上作出迅速決策都有很大的指導作用。活動模式預測一般依靠先進的機器學習技術，如時間序列分析，狀態(tài)轉移模型以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。通過對隊員歷史表現(xiàn)數(shù)據(jù)及隊伍比賽錄像的研究與分析，上述模型能夠確定具體場景中的行為方式，預測相似場景中隊員或者隊伍活動傾向。比如通過對全隊布陣變化情況進行分析，該模型就能預測出全隊可能使用的攻防策略。從個人隊員層面上來說，對具體隊員移動速度，移動位置以及與隊友之間的相互作用進行分析，能夠預測出不同比賽階段這名隊員可能采取的行動[4]。這種預測對事先安排戰(zhàn)術防守，發(fā)動有針對性的進攻是大有裨益的。

3人工智能的排球比賽決策支持系統(tǒng)

3.1 策略推薦

3.1.1 陣容調整

人工智能決策支持系統(tǒng)通過分析大量的數(shù)據(jù)，可以為教練提供基于統(tǒng)計學和預測模型的陣容調整建議。這些系統(tǒng)綜合考慮球員的身體狀況、技術特點、以往對戰(zhàn)數(shù)據(jù)、心理狀態(tài)和比賽中的實時表現(xiàn)。例如，系統(tǒng)可能分析接發(fā)球成功率、攻擊效率、一傳穩(wěn)定性等指標，以識別出當前陣容的強項和弱點。此外，系統(tǒng)還能根據(jù)對手的特點提出調整建議，如對方攔網(wǎng)強時建議使用快攻與變速進攻來破壞對方節(jié)奏。更高級的系統(tǒng)可以實時監(jiān)控比賽，動態(tài)調整預測模型，并根據(jù)比賽進程提出調整陣容的時機和方式。陣容調整不僅涉及換人策略，還包括調整現(xiàn)有球員在場上的位置和職責，比如將主要攻手移至對方攔網(wǎng)較弱的一側，或者調整后排球員以增強防守覆蓋面積。

3.1.2 攔網(wǎng)與進攻策略

人工智能決策支持系統(tǒng)在這一領域的運用，是建立在對以往比賽數(shù)據(jù)進行深度分析和模式識別的基礎之上。該系統(tǒng)可以確定對方進攻手慣常的移動方向，并對他們可能采取的進攻路線進行預測，以便向防守方提出攔網(wǎng)策略建議。比如當資料表明某個進攻手在具體比賽中偏向輕擊時，體系可能會提出提前準備、攔網(wǎng)陣型略偏前、加強后場防守等措施。從進攻策略上看，系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)主要有對手防守布局，攔網(wǎng)效率以及后場防守漏洞等。根據(jù)這些分析結果，該體系可推薦什么時候采用快攻，高球或后排進攻這類多樣化進攻手段。另外，該系統(tǒng)可以根據(jù)對手的疲勞程度，換人情況以及心理壓力等實時比賽條件對進攻策略的建議進行調整，有利于教練團隊把握好每次得分機會。

3.2 實時決策輔助

3.2.1 數(shù)據(jù)驅動的實時反饋

在排球比賽的實時決策輔助中，數(shù)據(jù)驅動的實時反饋系統(tǒng)發(fā)揮著至關重要的作用。這種系統(tǒng)能夠即時收集和處理比賽中的關鍵數(shù)據(jù)——包括球員位置、運動軌跡、擊球速度和角度、得分模式等多維度信息。通過高速攝像頭和傳感器技術，這些數(shù)據(jù)能夠實時被捕獲并傳輸?shù)椒治鲕浖小Ｈ缓螅谙冗M的算法和機器學習技術，系統(tǒng)會對數(shù)據(jù)進行快速分析，提供關于球隊和對手表現(xiàn)的深入見解。例如，系統(tǒng)可以實時監(jiān)控對手的發(fā)球習慣和效果，從而提示接發(fā)球隊員做出相應的位置調整和策略應對。同樣，系統(tǒng)能夠實時跟蹤球隊的得分模式和失分原因，幫助教練及時調整戰(zhàn)術，比如在檢測到連續(xù)失分時，教練可以迅速做出換人或暫停的決策，以打亂對方節(jié)奏，穩(wěn)定球隊狀態(tài)。數(shù)據(jù)驅動的實時反饋還能幫助教練和球員即時了解個人和團隊的表現(xiàn)，識別出潛在的風險和機會點，從而作出更加精準的戰(zhàn)術決策。

3.2.2 情境模擬與決策訓練

這類系統(tǒng)利用虛擬現(xiàn)實（VR）技術、計算機模擬以及歷史數(shù)據(jù)，構建起接近真實比賽的模擬環(huán)境。在這個環(huán)境中，教練和球員可以無風險地嘗試不同的戰(zhàn)術部署，面對各種可能出現(xiàn)的比賽情境，如對手強力發(fā)球、快攻連連得手或是局末的緊張對決等。通過這種模擬，球隊成員不僅能夠提前經(jīng)歷潛在的比賽場景，還能夠在模擬環(huán)境中反復練習決策過程，從而在真實比賽中更快做出反應，減少失誤。人工智能系統(tǒng)在模擬訓練中的角色還包括評估球員的決策結果，通過比較不同決策對比賽結果的影響，系統(tǒng)能夠為教練和球員提供反饋，并指出決策上的不足[5]。

4結語

人工智能在排球比賽中的應用正逐漸成為提升比賽質量和決策水平的關鍵。通過智能分析與決策系統(tǒng)的支持，教練和球員能夠更好地理解比賽動態(tài)，制定有效的策略，并在比賽中做出更加明智的決策。隨著技術的不斷進步，未來人工智能在排球比賽中的應用將更加深入和廣泛，有望為排球運動帶來革命性的變化。

參考文獻

[1]陳世杰， 邱碩立. 鷹眼系統(tǒng)在排球比賽中的應用分析[J]. 四川體育科學， 2020， 39 （05）： 96-99.

[2]張巖. 高水平排球比賽中球員與團隊的互構特征研究[D]. 鄭州：河南大學， 2020.

[3]王曉桐， 高峰， 王澤杰. 世界高水平女排比賽逆轉現(xiàn)象研究[J]. 天津體育學院學報， 2019， 34 （4）： 350-357.

[4]孫正， 阿英嘎， 張朋. 世紀以來中外排球運動研究熱點對比分析——基于關鍵詞共現(xiàn)聚類的透視[J]. 天津體育學院學報， 2019， 34 （1）： 29-37.

[5]劉晨曦. 排球比賽中鷹眼挑戰(zhàn)技術對裁判員影響的研究[D].上海：上海外國語大學， 2023.