AI視頻采集與分析技術在足球訓練與比賽中的應用研究

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-16-183-4-SZG

足球每年都吸引著數以億計人觀看與參與。隨著足球運動的發展，足球技戰術場景愈發復雜，教練員需要統計和分析球員的各種數據（最大速度、跑動距離、最大心率、最大力量、跑動時間等）。在此情況下，教練員已很難運用常規的觀察分析，全面、正確地分析比賽中存在的問題并采取合理的對策，對輔助訓練與比賽的新的技術需求日益凸顯。

本文將AI視頻采集與分析技術在足球訓練和競賽中的應用情況進行分析，并以集美大學足球隊的應用經歷為例，探索其發揮的具體作用與應用效果，為高校足球教練提高隊伍水平，以及裁判員提高業務水平能力提供參考，助力足球技戰術水平提升。

1、AI視頻采集與分析技術架構

1.1、AI視頻采集技術原理

AI視頻采集技術由數碼成像設備、視頻高速傳輸技術和AI信息自動處理技術構成。該技術首先運用數碼成像設備對場地進行數據采集并建立三維數據模型，然后錄制比賽與訓練視頻，再經視頻高速傳輸技術傳入終端，最后由AI信息自動處理技術自動截取比賽與訓練視頻，生成運動隊關鍵時刻、運動員高光時刻和精彩瞬間等視頻提供給教練員。

以AMISCOPRO視頻采集分析系統為例，該系統通過在場館各個角度安裝的高清攝像機與具有熱成像功能的攝像機，運用5G網絡進行動態同步傳輸數據，最后根據教練員要求對視頻影像數據進行標記和截取。

集美大學采用的視必得智慧場館運動視頻服務系統，在場館部署安裝一定數量的智能化采播設備（4K高清攝像機、拾音器），并基于網絡專線或5G網絡實現180度、270度、360度等多種場景和級別的自由視角視頻采集。依據場地的三維數據模型，拼接、校正成一幅無畸變的大范圍全景畫面，通過標準視頻壓縮算法，形成實時視頻流，并上傳終端保存，再通過人工智能與大數據分析等技術判斷球與球員的位置，以實現自動跟拍，同時會截取球隊關鍵時刻、球員高光時刻和球隊精彩瞬間提供給教練員。

1.2、足球運動中運用AI視頻采集與分析技術的主要方法

AI視頻采集與分析技術首先運用人工智能與大數據技術，來識別并記錄球隊基礎指標，如球隊控球率、傳球成功率、球員跑動距離、球員最大速度等基礎數據，然后對其進行分析，依據對場地、球與球員建立的三維數據模型，實現場景重現，以輔助裁判員進行關鍵判罰。

例如，AMISCOPRO視頻采集分析系統，其在獲得視頻影像數據后，可對球隊各項指標進行分析。在球隊的跑動數據上，可以分析球員的跑動熱力圖、球員的最大速度、跑動距離、跑動軌跡等數據。在球隊的有球數據上，可以分析球隊的控球率、傳球次數、傳球成功率、射門與射正次數等數據，該系統還配備電子戰術板，便于教練員對視頻進行標注。集美大學采用的視必得智慧場館運動視頻服務系統可根據教練員需求對視頻影像數據進行自動標記，自動進行視頻管理、檢索、編輯、導出。該系統運用云計算、人工智能及大數據技術對運動視頻影像進行數據分析，形成球隊各項指標數據報告，且該系統自帶三維AR戰術板、實時運動表現分析，可在實時視頻中添加光柱、光圈、箭頭等AR元素，顯示進攻路線、防守范圍等，隊員也無需穿戴移動設備就可在視頻中顯示實時位置及對隊員之間的實時距離和球員運動軌跡進行追蹤等。

2、AI視頻采集與分析技術在足球訓練中的應用

AI視頻采集與分析技術可以收集、挖掘海量數據，并通過后臺提取有價值的信息，因此教練員能在訓練中利用AI視頻采集與分析技術監測球隊各項基礎數據，為球隊開展更精準、科學的訓練。以集美大學男子足球隊為例，教練員通過AI視頻采集與分析技術提供的球隊各項數據，如球員跑動熱力圖、跑動距離、傳球成功率等數據實時監控訓練，并做出更為精準的指導。

2.1、控球分析

控球率、控球時間通常在足球比賽中被認為是贏得比賽的核心因素之一，也是分析足球比賽表現指標的高權重因素之一。

AI視頻采集與分析技術可通過深度學習和計算機視覺技術，AI能夠自動識別球員是否處于控球狀態，并檢測觸球事件，從而為教練提供客觀的數據支持，以優化球隊的控球策略和戰術執行。

在實際應用中，AI視頻采集與分析技術能夠通過YOLOv11等目標檢測模型，結合K-means和BYTETRACK等算法，實現對球員和球的精準跟蹤。通過分析球員訓練賽與搶截訓練中的控球率與控球時間（見圖1），AI視頻采集與分析技術可以識別出球隊在控球方面的優勢和不足。例如，哪些球員在控球時表現更佳，哪些戰術組合在控球效率上更高。

綜上，AI視頻采集與分析技術在足球訓練中的控球分析方面發揮了重要作用。教練員可以通過AI視頻采集與分析技術，分析訓練賽與搶截訓練中的控球率與控球時間，并結合球員特點，針對性地提高球員的控球能力，再結合球隊戰術，制定或優化控球策略。此技術不僅提高了訓練數據的準確性和實時性，還為教練和球員提供了科學的決策依據，推動了足球訓練和比賽策略的智能化發展。

2.2、傳球檢測

傳球作為足球中最基礎的技術之一，是所有球員必須磨煉的技術，且傳球成功率是評判一個球隊、一名球員的重要指標。AI視頻采集與分析技術在足球訓練中的應用，特別是在傳球監測方面，逐步改變了傳統訓練方式，可為教練和球員提供更加精準、高效的數據支持。

圖1控球占比

AI視頻采集與分析技術通過高精度攝像頭和傳感器的結合，能夠實時捕捉球員在比賽中的每一個動作，包括傳球的精準度、距離、方向及接球球員的后續動作等（見圖2）。這些數據不僅能夠幫助教練評估球員的傳球能力，還能揭示球員在不同比賽場景下的行為模式。例如，在面對不同防守強度時，傳球選擇的合理性。同時，AI視頻采集與分析技術運用深度學習和計算機視覺算法，自動識別和分類傳球事件，如連續傳球、長傳或短傳，并提供詳細的傳球路徑和成功率分析，幫助教練制定個性化的訓練計劃，幫助球員在訓練中發現自身的技術瓶頸，從而進行針對性的改進，并建立實時反饋機制，幫助球員在訓練中及時調整傳球策略。

綜上，AI視頻采集與分析技術可以監測傳球訓練和訓練賽中的傳球成功率、傳球次數等傳球數據，幫助教練員對球隊、球員的傳球水平進行精準評估，并指導球隊與球員開展針對性、個性化的傳球訓練，從而提高球隊、球員的傳球技術水平和傳球成功率。

圖2傳球檢測

2.3、射門統計

射門是足球比賽中得分的關鍵。AI視頻采集與分析技術可以自動識別射門事件，記錄射門的類型、位置、速度等關鍵數據并精準統計隊員的射門次數及射正次數，計算射正率與射門成功率。還可以結合球員的歷史數據，如射門次數、射正次數和射門成功率等，為球員提供個性化的訓練建議，輔助教練員根據球員特點進行有針對性的射門訓練。集美大學男子足球隊應用AI視頻采集與分析技術經過日常訓練后，在2024年省大學生足球聯賽中，成為進球數最多的隊伍。

2.4、跑動評估與實時監控

球員的體能、身體素質與身體狀況往往能通過訓練與比賽中的跑動表現出來。AI視頻采集與分析技術通過集成多種傳感器（如GPS模塊、激光跟蹤設備和高靈敏度紅外傳感器）及先進的計算機視覺技術，能夠實時捕捉球員的運動軌跡、速度、位置變化等關鍵數據，從而實現對球員跑動行為的全面分析。

在跑動評估方面，AI視頻采集與分析技術能夠依據球員的跑動數據生成熱力圖，直觀展示其在場上的覆蓋范圍和跑動密度，幫助教練識別球員的戰術執行能力和體能狀況。例如，通過分析球員的跑動距離和靈活性，AI視頻采集與分析技術可以評估其在比賽中的參與度和貢獻度。同時，AI還可以結合歷史數據，預測球員在不同比賽環境下的跑動表現，為教練制定針對性的訓練方案提供依據。在實時監控方面，AI系統能夠即時反饋球員的跑動距離、覆蓋面積、跑動效率等指標，幫助教練及時調整訓練計劃。可以實時監測球員的速度、步伐、疲勞度等數據，為教練提供休息和訓練的最佳建議。集美大學男子足球隊教練員在訓練過程中利用可視化移動端實時監控球員，大大提高了隊員的投入程度，同時科學地預防了傷病風險。

綜上，教練員在體能訓練與教學訓練賽中運用AI視頻采集與分析技術，可以實時監測球員跑動距離和球員最大跑動速度等指標，為教練員評估球員體能提供參考，從而優化完善訓練計劃，使訓練更科學，有效避免過度疲勞，從而有效預防球員受傷。此外，AI視頻采集與分析技術可以輔助教練員更有效地監控球員對訓練的投入程度，做到有效監督，提高球員的積極性與投入程度。

2.5、AR戰術板功能

在足球訓練中，AI視頻采集與分析技術的結合，特別是增強現實（AR）戰術板功能的引入，正在徹底改變教練和球員的戰術部署與訓練方式。AR戰術板通過將虛擬信息與現實場景融合，為教練提供了一個直觀、可視化、實時的戰術展示平臺，使球員能夠更清晰地理解戰術布局和比賽動態。

AR戰術板的優勢在于它的可視化。通過三維圖形和實時數據，AR戰術板能夠呈現出更加直觀的戰術布局與球員運動軌跡。教練可以在虛擬場地上準確展示球員的跑位和戰術動作，這種直觀性大大降低了失誤的可能性，且能幫助球員快速掌握戰術要領。此外，AR戰術板與AI視頻分析技術的結合，使得教練可以基于歷史比賽數據和實時數據進行情境模擬。AI可以識別視頻中的球員位置、球的軌跡、球隊的陣型等關鍵要素，并幫助教練更好地分析比賽過程中的戰術執行情況。

綜上，教練員可使用AI視頻采集與分析技術分析該系統錄制的球隊訓練賽視頻，并運用此系統自帶的AR戰術板，對隊員進行高光標注，從球隊或球員的個人角度逐幀進行講解，對隊員進行更直觀的技戰術指導。AR戰術板在足球訓練中的應用，不僅提升了教練的戰術部署效率，還使得球員的戰術執行更加精準。

集美大學男子足球隊為更好地提高球員對球隊技戰術的理解能力，教練員安排球員獨自運用AI視頻采集與分析技術配備的AR戰術板對個人跑位及球隊技戰術進行分析并組織講解匯報。在球員匯報時，三名教練員會對球員的技戰術理解與分析能力進行打分，從而更直觀地評估球員技戰術水平的提高程度。

3、AI視頻采集與分析技術在足球比賽方面的應用

3.1、協助教練員進行人員輪換

AI視頻采集與分析技術在足球比賽中為教練員的人員輪換決策提供了科學支持。通過計算機視覺和傳感器技術，AI能夠實時追蹤球員的跑動軌跡、速度、傳球成功率等關鍵數據，并同步分析所錄制的比賽視頻，幫助教練員識別戰術執行效果和球員狀態變化。在戰術層面，此系統輔助教練員分析對手陣型弱點和比賽走勢，提出針對性換人策略。此外，AI還能通過視頻回放和模擬推演，幫助教練驗證換人策略的有效性，優化人員輪換的戰術價值。在2024年省大學生足球聯賽集美大學的最后一場比賽中，集美大學教練員通過AI視頻采集與分析技術提供的可視化數據，評估出球隊中鋒體能狀況不佳，因此進行對位換人，這次換人后，新上場隊員立馬打進了制勝進球，幫助集美大學奪得冠軍。

綜上，AI視頻采集與分析技術能實時采集比賽中的視頻數據，再通過算法實時分析球員的跑動距離、跑動速度、對手陣型弱點和比賽走勢等數據供教練員對球員體能狀態、比賽態勢進行評估，輔助教練員進行換人調整。這種基于海量數據分析的決策支持，不僅彌補了人類觀察的局限性，還能在幾秒內完成傳統方法需要數分鐘的分析過程，使教練能在瞬息萬變的比賽中抓住最佳換人時機進行調整。

3.2、輔助教練員優化戰術

AI視頻采集與分析技術在足球比賽中的戰術優化中發揮著多維度的作用，通過實時數據采集和智能決策支持，顯著提升了教練團隊的戰術制定與調整效率。首先，AI系統能夠實時采集比賽視頻數據，結合計算機視覺技術自動識別球員位置、跑動軌跡、陣型變化等關鍵信息生成熱力圖、傳球路線圖等，幫助教練快速洞察對手的戰術漏洞（如防守薄弱區域或進攻模式規律），做出針對性調整。例如，利物浦俱樂部與DeepMind合作的TacticAI系統，通過幾何深度學習和時空數據分析，在角球戰術優化中提供預測與生成方案，其建議在 90% 的情況下被教練優先采納，顯著提升了定位球得分效率。此外，AI視頻采集與分析技術還支持精細化戰術復盤。教練可通過AI視頻采集與分析技術對歷史比賽錄像的智能解析，識別本隊戰術執行中的問題（如傳球路線選擇不當、防守站位松散等），并基于此提出改進策略。

綜上，在比賽時，通過AI視頻采集與分析技術實時采集的比賽視頻，使教練員能更直觀地觀察場上比賽形勢。同時，該系統還能實時生成熱力圖、傳球路線圖，直觀展示攻防熱點區域，分析對手陣型變化、防守空當等關鍵信息供教練員判斷對手的戰術弱點，再結合系統采集的球員數據和評估的體能狀態，調整陣容，優化戰術安排。在賽后，教練員能利用AI視頻采集與分析技術錄制的視頻，精準復盤比賽的關鍵瞬間，配合系統自帶的AR戰術板進行賽后總結以改進自身弱點，同時針對對手比賽視頻及系統采集的數據如控球率、傳球路線圖、比賽熱力圖等數據，制定更有針對性且更有效的比賽戰術。

4、AI視頻采集與分析技術輔助裁判員執裁

在比賽中裁判員因足球場地較大，容易出現漏判、錯判等問題。而AI視頻采集與分析技術可以輔助裁判員實時監控比賽，能輔助裁判員精準判罰越位，并判斷進球是否有效，同時記錄賽場上的隱蔽犯規動作并提供給裁判員。在出現爭議判罰時裁判員可利用此系統進行判罰回溯，對被記錄的犯規錄像進行反復判斷。

AI視頻采集與分析技術不僅可以充當裁判員的“第三只眼睛”，還能成為輔助裁判員提升業務能力的工具。裁判員可通過AI視頻采集與分析技術所截取的視頻數據（如爭議判罰、遺漏判罰的視頻數據）在賽后進行逐幀分析總結，從而提高業務能力，同時裁判員還可利用該系統總結自己的選位與跑動。

此外，該系統還可應用于裁判員培訓，學員可通過在自身實踐過程中被截取的視頻素材來快速提升自身業務能力。

綜上，AI視頻采集與分析技術通過實時監控與精準分析，為足球裁判提供了強有力的判罰支持。它不僅能輔助裁判精準判定越位、進球有效性和隱蔽犯規，減少漏判錯判，還能通過即時回放功能解決爭議判罰。更重要的是，該系統延伸為裁判能力提升的關鍵工具：賽后，裁判可依托系統記錄的爭議片段來逐幀復盤，優化判罰準確性與跑動選位策略；在培訓領域，學員則能通過AI視頻采集與分析技術捕捉的實戰視頻素材進行針對性學習，促進實戰能力的提升。這一技術深度融合了即時輔助與長效培養的雙重價值，從賽場判罰到職業發展，全面推動裁判工作的科學化與專業化進程。

5、結語

AI視頻采集與分析技術可以利用實時監測、智能分析和可視化反饋來提高球隊技戰術水平，還可根據數據輔助制定個性化訓練方案，有效提高裁判員判罰的準確度，也為裁判員的成長提供了巨大幫助。

目前，AI視頻采集與分析系統正逐步全面普及、革新足球訓練與比賽，但同時也面臨著眾多挑戰。在技術層面，因當前發展水平，此技術對高清攝像頭、高速網絡與算力、大數據后臺等基礎技術的要求高，設備維運成本高，抬高了基層球隊與欠發達地區的應用門檻。數據采集在密集的拼搶、遮擋等復雜場景下易出現誤差。實時性也易受到網絡延遲的制約。球員基礎數據與球隊戰術信息在云端存儲中存在引發隱私泄露的風險。盡管如此，在未來，該技術可結合可穿戴設備精準采集球員、球隊數據，并可進一步將數據接入Deepseek等可深度思考的AI系統，生成具有針對性的個性化訓練方案，以展現出顯著的應用價值。

AI視頻采集與分析技術的潛力還遠遠未被釋放，其發展需要兼顧技術創新、社會接受度、倫理道德的平衡，逐漸成為現代足球發展科學化強有力的核心“引擎”。

參考文獻：

[1]歐陽鵬.足球比賽視頻分析系統的功能研究[].四川體育科學，2020，39（4）.

[2]李巖，金睿.體育比賽中的觀察與分析體系[J].體育科學，2010，30（12）.

[3]謝標祎.客觀功效·現實問題·國內對策：人工智能在足球運動領域應用的研究[D].南昌：江西師范大學，2022.

[4]所向，唐偉棣，李旭輝，等.現代足球智能監控技術前沿與應用[J].上海體育大學學報，2024，48（4）.

[5]謝瀟.面向足球戰術的可視分析[D].杭州：浙江大學，2020.

[6]李永展.視頻助理裁判系統在第21屆世界杯中的應用分析[D].天津：天津體育學院，2020.

[7]汪雄，陳玉林，毛萬麗，等.新型可穿戴電子設備運用于校園足球訓練與比賽負荷評估的研究[J].電子世界，2018（14）.

[8]于天然，張靜.大數據和VR技術在足球訓練比賽及球迷觀賽中的應用[C]//中國體育科學學會.2017年全國競技體育科學論文報告會論文摘要匯編.北京師范大學，2017.

[9]吳丹霞.論“數字化”在足球項目訓練與比賽中的應用當代體育科技，2012，2（23）.

[10]任定猛.五人制足球訓練比賽理論體系構建與技戰術訓練應用研究[D].北京：北京體育大學，2011.