人工智能在籃球運(yùn)動領(lǐng)域中的運(yùn)用概述

趙巖

（西和縣第二中學(xué) 甘肅 隴南 742100）

使用人工智能技術(shù)開展籃球視頻剪輯、籃球視頻分析、籃球數(shù)據(jù)分析等，視頻分析中要使用人工智能查看比賽視頻錄像，記錄分析比賽場數(shù)據(jù)，避免增加人力分析戰(zhàn)術(shù)工作。視頻剪輯上，要借助球員大數(shù)據(jù)開展像素級別辨認(rèn)，數(shù)據(jù)自動化能夠幫助球員剪輯出精彩短視頻。技術(shù)統(tǒng)計(jì)上，人工智能能可以儲存比賽視頻，找出不同球員數(shù)據(jù)分析專屬性特征。智能機(jī)器人在輔助訓(xùn)練上也能發(fā)揮球員技術(shù)動作，更好地的保護(hù)球員身體，智能監(jiān)測設(shè)備能夠掌控球員身體變化狀況。

1、人工智能的相關(guān)概述

人工智能指的是由人制造機(jī)器所體現(xiàn)的智能特征，人工智能使用計(jì)算機(jī)程序呈現(xiàn)智能化技術(shù)。探究人工智能有著專業(yè)性和高度技術(shù)性，能夠靈活適應(yīng)完成的特定目標(biāo)和任務(wù)能力，不同分支領(lǐng)域各不相同，但卻又有著深入特征，涉及范圍廣泛，AI技術(shù)與人類相似，甚至超出人類規(guī)劃學(xué)習(xí)知識的范圍。當(dāng)下大量工具會使用人工技術(shù)，比如數(shù)學(xué)優(yōu)化邏輯、推理人工智能技術(shù)浪潮已風(fēng)靡全球。從世界各國情況可知，隨著人工智能技術(shù)的投資費(fèi)用不斷增加，比如智能醫(yī)療、智能可穿戴設(shè)備、服務(wù)機(jī)器人等有關(guān)智能機(jī)器產(chǎn)業(yè)，在人們的生活中已變成技術(shù)革命的領(lǐng)導(dǎo)者，因此人工智能熱潮會不斷持續(xù)，人工智能前景無法估算。

國內(nèi)外科技公司與風(fēng)險投資企業(yè)投資人工智能領(lǐng)域，新時代下，人工智能會為人們的生活帶來何種影響？人類將自己稱作是智人，主要是人們認(rèn)識到智能對人們而言，有著重要的特質(zhì)，遠(yuǎn)大于自身。如果我們只依靠自身大腦便能夠理解、感知、預(yù)測、操縱，這也證明智能作用強(qiáng)大。人工智能領(lǐng)域需要的是在了解智能知識后設(shè)計(jì)智能內(nèi)容，不只是對智能知識去理解。人工智能領(lǐng)域包含著多種理解領(lǐng)域和范圍，從方向能夠劃分成治療、下棋以及智能化數(shù)字定理的證明等多項(xiàng)內(nèi)容。通用型人工智能使用在智能領(lǐng)域?qū)儆谝环N高端應(yīng)用，無須再被智能化所約束。其目標(biāo)是探究出一種系統(tǒng)，此系統(tǒng)和人有著相同的智能，也就是能夠讓其實(shí)現(xiàn)全面智能化。

2、人工智能在籃球運(yùn)動中的相關(guān)應(yīng)用

2.1、人工智能應(yīng)用在球員分析中

分析籃球比賽的相關(guān)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可知，此項(xiàng)比賽有著復(fù)雜性特點(diǎn)前景廣闊?？砂凑栈@球運(yùn)動的動作意識和習(xí)慣預(yù)測可能出現(xiàn)的動作，然后制定防守方案。根據(jù)對手球員日常站位和動作預(yù)測籃球戰(zhàn)術(shù)，并制定防守方案。查看不同比賽中單個對手的大數(shù)據(jù)，將球隊(duì)的防守計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。大數(shù)據(jù)的使用在實(shí)際的職業(yè)比賽中起著重要的作用，比如，在美國職業(yè)籃球比賽中選拔球人才是以數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，在NBA球隊(duì)中使用選秀獲取潛力球員，能夠增強(qiáng)一支球隊(duì)的能力，因此球員參加選秀前要先開展體能測試，比如彈跳、身高等多種數(shù)據(jù)，將此些數(shù)據(jù)和球員在聯(lián)賽中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析，從而預(yù)測球員選秀的成功率高。優(yōu)秀球員是大家普遍關(guān)注的聚集點(diǎn)，有著較高的成功率。

比如選中艾弗森、詹姆斯、鄧肯，對于球隊(duì)而言有著重大的意義?？票群蛦痰さ某晒σ约氨灸崽氐氖?，也證明了數(shù)據(jù)并不是完全正確的預(yù)測選秀。例如，托馬斯就是一個典型首選逆襲的例子，在2011年的第二輪選秀中，所有的球隊(duì)看起來都像是替補(bǔ)選手，但是他在常規(guī)賽中場均得到28.8分，季后賽場平均分是23.6分。全民星中，帶領(lǐng)球隊(duì)以第一的戰(zhàn)績進(jìn)入到東部決賽。評估球員和大數(shù)據(jù)有著密切的關(guān)系。比如，球員效率值被稱作是PER，他是被應(yīng)用在NBA的常見評分方式，能夠使用特定的數(shù)學(xué)公式呈現(xiàn)球員的貢獻(xiàn)，以數(shù)據(jù)化的方式判斷球員整體表現(xiàn)，這也被看成是球員價值多少的量化指標(biāo)。

將基本數(shù)據(jù)作為比分、籃板數(shù)和助攻次數(shù)的相關(guān)參數(shù)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，從而獲取球員效率值。橫向比較球員本賽季的表現(xiàn)，也可以從縱向?qū)φ麄€賽季進(jìn)行比較，從全角度、多方面地評價球員總體價值。該評分系統(tǒng)還可以通過量化運(yùn)動員的個人數(shù)據(jù)和能力，建立評分模型來判斷運(yùn)動員的隱藏價值。也可根據(jù)賽場情況制定模型，從而獲得分?jǐn)?shù)。

例如，在一次圣安東尼奧馬刺進(jìn)攻中，帕克在9.3s的預(yù)測中得到了0.95分，而帕克繼續(xù)打破預(yù)測，下降到了0.82分。比賽時間距離為6.6s，預(yù)測球重點(diǎn)增加到1.38分，帕克的上升也讓預(yù)測球權(quán)增加到0.43分。第5.8s，帕克將一個1.72分的傳球傳給了空位的隊(duì)友。在進(jìn)攻方面，球員們沒有進(jìn)行最后一擊，但是中場休息間接地給球隊(duì)帶來了好處。此種信息無法在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中體現(xiàn)，由此可知，大數(shù)據(jù)能夠?qū)⑶騿T價值衡量出來。

2.2、籃球隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)體系應(yīng)用人工智能團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)分析

利用大數(shù)據(jù)和人工智能來分析團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)略并制定解決戰(zhàn)略?；@球隊(duì)主場設(shè)有視頻回放系統(tǒng)，可以查看籃球場上的瞬時情況，捕捉籃球運(yùn)動員的不同角色、比賽信息、運(yùn)動員的運(yùn)動軌跡，建立人工智能數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)庫、球隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)測量數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行數(shù)據(jù)庫，利用軌跡分析球賽，同時制定球隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)。建立數(shù)據(jù)庫后，利用大數(shù)據(jù)人工智能查看目標(biāo)軌跡、對方隊(duì)伍的錄像回放。該數(shù)據(jù)庫將獲得不同的運(yùn)動軌跡，以確保戰(zhàn)術(shù)的選擇具有更高的攻防效率，可以掌握球員的動作、速度、游戲習(xí)慣、特點(diǎn)等內(nèi)容。根據(jù)對手的弱點(diǎn)制定防守戰(zhàn)略，球員根據(jù)分析方法制定團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)略?；@球作為一項(xiàng)水平較高的團(tuán)隊(duì)運(yùn)動，球員在球場上要觀察彼此間的動作，每個球員的合作溝通也應(yīng)有著進(jìn)攻次數(shù)。在數(shù)據(jù)庫中，經(jīng)常在場上合作的運(yùn)動員應(yīng)該分析在時間和多種因素條件下運(yùn)動員防守和進(jìn)攻的效率，同時找出最合理的球，從而豐富團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)，建立最佳的團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)體系。

NBA球隊(duì)將Sport-VU數(shù)據(jù)系統(tǒng)引進(jìn)，便于球隊(duì)開展數(shù)據(jù)參照設(shè)計(jì)。應(yīng)用此數(shù)據(jù)系統(tǒng)是為了在籃球領(lǐng)域使用追蹤導(dǎo)彈光學(xué)設(shè)備，從而隨時追蹤和查看球員的觸球、投籃等數(shù)據(jù)，通過分析計(jì)算后能夠得到球員助攻率，得分率與籃板，同時也要綜合計(jì)量球員場上的相關(guān)數(shù)據(jù)，比如專業(yè)球員效率，進(jìn)入場地變?yōu)榍騿T的指標(biāo)數(shù)據(jù)和球隊(duì)輸贏有著直接關(guān)系。近些年來，數(shù)據(jù)分析流派的勝利也是重建球隊(duì)的開始，因此需要構(gòu)建專業(yè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，同時在球館安裝了球館錄像分析系統(tǒng)，勇士隊(duì)在擁有此些數(shù)據(jù)支撐的幫助后，摸索出符合自身能力的戰(zhàn)術(shù)，同時獲取成功。

2.3、提高籃球隊(duì)球員技能上應(yīng)用人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)可以讓籃球運(yùn)動員的技能得到提升，分析對手每時每刻的身高、行為、體能、進(jìn)攻情況，為球員制定具體的防守訓(xùn)練計(jì)劃和進(jìn)攻訓(xùn)練計(jì)劃，根據(jù)球員的打球習(xí)慣，培養(yǎng)球員的技能、動作以及傳球、搶球、搶籃板等，確保能夠細(xì)化球員動作，從而組建動作數(shù)據(jù)庫和模型庫。通過分析運(yùn)動員在比賽中的動作，分析運(yùn)動員的比賽風(fēng)格，使運(yùn)動員進(jìn)行有效的訓(xùn)練。結(jié)合制定的計(jì)劃，探尋運(yùn)動消耗的體能、狀態(tài)變化和鍛煉時間，保證制定的替代計(jì)劃更合理，使球隊(duì)防守能力和進(jìn)攻能力得到更好的發(fā)展。比賽中，控球球員體能消耗狀態(tài)也存在差異，構(gòu)建視頻數(shù)據(jù)庫能夠查看雙方球員身體狀況，保證整體的進(jìn)攻力和防守力均能夠得到提高，訓(xùn)練中使用傳感器和芯片把球員投籃的力度、跑動速度、持續(xù)時間進(jìn)行有效記錄，教練組要整理數(shù)據(jù)，分析師要分析數(shù)據(jù)，了解球員的身體健康狀況、打球特點(diǎn)，并制定與球員訓(xùn)練相一致的計(jì)劃。以NBA數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)球員作為案例，馬刺隊(duì)在2011年第15順位選中萊昂納德，其投籃數(shù)據(jù)為投籃命中率33%，出手命中率是26%，命中率低，在選秀球員中處于墊底狀態(tài)。

馬刺隊(duì)后來訓(xùn)練佩戴一個短追蹤裝置，其中有一個智能芯片連接到網(wǎng)絡(luò)傳感器和籃網(wǎng)感應(yīng)器，因此投籃時設(shè)備能夠?qū)⑼痘@角度、運(yùn)球習(xí)慣、投籃力度開展準(zhǔn)確計(jì)算，通過計(jì)算在手機(jī)和計(jì)算機(jī)上能夠得出量化的數(shù)據(jù)，調(diào)整投籃角度。經(jīng)過近些年訓(xùn)練，萊昂納德在最后也迎來爆發(fā)，提高了自身賽季的數(shù)據(jù)。

2.4、在籃球隊(duì)裁判中應(yīng)用人工智能籃球比賽

比賽的走向受到關(guān)鍵時刻裁判判罰的影響。球場上有三名裁判，時間很短。球員經(jīng)常有未被發(fā)現(xiàn)的違規(guī)行為，如罰球區(qū)內(nèi)的三秒鐘違規(guī)、球員走動違規(guī)、裁判判罰不正確等,指定區(qū)域應(yīng)用自動感應(yīng)技術(shù)能夠讓判罰的正確性得到提升。球員若做出推人等傷害性動作，使用自動識別功能，便能夠立即自動報(bào)警，讓判罰的公正性和公平性增強(qiáng)，也能夠讓球員得到保護(hù)，防止由于裁判貪污而出現(xiàn)不合理與不公正的情況，并且還可以增加懲罰的權(quán)威性，避免出現(xiàn)錯誤，減少糾紛的出現(xiàn)。采用人工智能算法的籃球裁判系統(tǒng)具有可行的前景。

比如，在北京時間2月25號，上海隊(duì)和深圳隊(duì)進(jìn)行比賽，比賽即將結(jié)束時，深圳的一個美籍外援進(jìn)了一個難度很大的三分球，但是裁判無法判斷球員是否踩線，需要查看整個體育場的攝像頭，但是仍然無法做出正確的判斷。

在觀看回放時，雙方教練員、裁判員和球員都圍繞在電腦屏幕前，這對裁判員的客觀判斷有一定的影響。受突發(fā)情況的影響，比賽被中斷了近15min，以至于游戲的流暢性和觀賞情況均受到了影響。CBA聯(lián)賽比賽統(tǒng)計(jì)需要技術(shù)人員的幫助，因此比賽統(tǒng)計(jì)結(jié)果會被人為主觀因素影響。若是回放視頻模糊，則無法分析球隊(duì)比賽。

2.5、籃球聯(lián)賽中應(yīng)用VR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)

VR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是通過計(jì)算機(jī)模擬虛擬環(huán)境，為人帶來環(huán)境沉浸感，包含仿真技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子信息技術(shù)，它也是新世紀(jì)備受歡迎的技術(shù)，在今后的體育項(xiàng)目中有著重要作用。使用VR技術(shù)能夠?qū)⑼痘@動作分解，使學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投籃過程。訓(xùn)練核心方案與投籃動作讓學(xué)習(xí)者規(guī)范和豐富投籃動作，構(gòu)建實(shí)時反饋系統(tǒng)，追蹤整合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使運(yùn)動員能夠調(diào)節(jié)訓(xùn)練模式，衡量與訓(xùn)練目標(biāo)間的差異，讓運(yùn)動技能提升。在VR技術(shù)使用時也存在著虛擬場景真實(shí)性欠缺和反復(fù)構(gòu)建場景的情況，因此需要將VR設(shè)備存在的問題解決。

3、籃球教學(xué)訓(xùn)練中人工智能應(yīng)用途徑分析

3.1、跟蹤分析單一目標(biāo)

由于數(shù)據(jù)采集的局限性，人工智能分析授予運(yùn)動員相關(guān)信息前，需要對單個目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，挖掘具有參考性的信息。球類運(yùn)動能夠需要球員把控球的軌跡，分析球運(yùn)動軌跡，同時使隊(duì)員的技能得到提高。

該方法可用于研究當(dāng)前足球、籃球訓(xùn)練等球類運(yùn)動中，探究籃球運(yùn)動軌跡與命中率的關(guān)系。測量系統(tǒng)由多個放置在球場上的攝像機(jī)組成，這樣攝像機(jī)每秒可以拍攝50-60個鏡頭，人們能夠觀看籃球賽道上各球員的表情和動作，全部攝像機(jī)會準(zhǔn)確的定位。比賽時，球場上方空間籃球軌跡是由不同的相機(jī)開展三角測量，同時能夠計(jì)量出準(zhǔn)確坐標(biāo)，保證誤差小于2.6mm。研究三分球罰球命中率和籃球運(yùn)動軌跡間存在的關(guān)聯(lián)，使球員根據(jù)此些關(guān)系能夠提升自身比賽水平、訓(xùn)練水平。但此項(xiàng)研究存在著問題，未考慮到對手特征，由此可知，結(jié)論更為籠統(tǒng)。將人的因素納入研究中，會使問題的研究更加困難，但是有必要對人在體育運(yùn)動中的行為進(jìn)行分析。

3.2、分析籃球運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)

每種運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)都有針對性的分析過程，但流程大概一致。將原始數(shù)據(jù)收集在一起，同時將有效信息提取出來，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。在正式比賽時，遠(yuǎn)動員不可佩戴任何多余的設(shè)備，要使用視覺方式獲得運(yùn)動員相關(guān)的比賽消息。

勇士隊(duì)在2012年接受了應(yīng)用智能籃球比賽系統(tǒng)的訓(xùn)練，該系統(tǒng)的主要組成部分是六個懸掛在球場上的運(yùn)動跟蹤攝像頭,此系統(tǒng)能夠自動跟蹤籃球和球員，判斷球員的傳球和運(yùn)球特征以及隊(duì)友間的距離、移動距離等內(nèi)容，此系統(tǒng)的關(guān)鍵是能夠回答傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析未回答的問題。例如，球員持球超出5s傳球給球員，則球員的命中率，此種問題若只是依靠于助理教練或是數(shù)據(jù)分析，無法獲得Sport-VU系統(tǒng)，會將混亂且困惑的比賽信息變成容易讀懂和探索的數(shù)據(jù)集合。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)法，然后團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)分析可以理解籃球運(yùn)作，這也被稱作是戰(zhàn)略性賭博，為團(tuán)隊(duì)帶來了理想和驚人的成果。由上述事件能夠得知，使用智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)獲取了另一種新穎的比賽方式，它改變傳統(tǒng)球隊(duì)數(shù)據(jù)分析法，甚至取而代之。但是NBA仍舊將此種方式放棄，和人工智能公司Second Spectrum合作。Second Spectrum的重點(diǎn)工作內(nèi)容為計(jì)算機(jī)視覺分析，一方面能夠持續(xù)性跟蹤運(yùn)動和球，計(jì)量比賽數(shù)據(jù)；一方面使用人工智能方式了解比賽策略，判斷趨勢概率。NBA選擇新合作伙伴代表的是關(guān)注人工智能技術(shù)，此項(xiàng)技術(shù)能夠通過人工智能方式挖掘數(shù)據(jù)，并且判斷數(shù)據(jù)所隱藏的定律。

3.3、人工智能輔助訓(xùn)練系統(tǒng)

人工智能技術(shù)也可應(yīng)用在日常運(yùn)動員的訓(xùn)練中，在開展培訓(xùn)時，要為遠(yuǎn)動員構(gòu)建生理指標(biāo)模型研究法，如Cooper。分析運(yùn)動員在有氧訓(xùn)練時的表現(xiàn)和力量訓(xùn)練的內(nèi)容時，需要收集賽季結(jié)束后運(yùn)動員心率數(shù)據(jù)，并開展深入分析。使用人工智能研究法可以優(yōu)化模型，判斷訓(xùn)練參數(shù)，應(yīng)用模糊決策理論，保證能夠?qū)⑦^度訓(xùn)練出現(xiàn)的問題解決。比如，在金州勇士隊(duì)訓(xùn)練時，球員佩戴的監(jiān)視器可以追蹤加速度、心率與相關(guān)指標(biāo)，也可應(yīng)用Omegawave設(shè)備分判斷球員的情緒，利用所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整合，同時平衡訓(xùn)練過程中疲勞與健康之間的關(guān)系,有利于球員可以提升訓(xùn)練水平。這對運(yùn)動員而言，決定是否可以進(jìn)行比賽和上場時間。勇士隊(duì)近些年來獲得優(yōu)異的成績，傷病率低，此些成績很有可能是通過可穿戴設(shè)備來收集培訓(xùn)過程的生理指標(biāo)。使用人工智能數(shù)據(jù)分析改進(jìn)訓(xùn)練的參數(shù)，優(yōu)化訓(xùn)練模式不足，確保最終成績能更好地指導(dǎo)比賽，使球隊(duì)在最后取得勝利和進(jìn)步?；蛘呤菍鞲衅鞣旁谇騿T的身上和鞋上，查看球員動作是否規(guī)范合理。探究籃球輔助訓(xùn)練系統(tǒng)裝備訓(xùn)練球員時，身體包含許多微動作傳感器，這些傳感器反過來收集球員投籃的力量和角度。使用不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成計(jì)算，并可視化地顯示出來,保證幫助教練查看到未捕捉的信息。

在籃球運(yùn)動中，可以利用大數(shù)據(jù)來觀察運(yùn)動員的行為軌跡，并制定具體的策略，以確保運(yùn)動員能夠提高個人攻防強(qiáng)度。探索運(yùn)動員進(jìn)攻和防守的情況，清楚地掌握對手比賽的風(fēng)格。在團(tuán)隊(duì)層面制定戰(zhàn)術(shù)時，要確保找到符合球隊(duì)球員特征的戰(zhàn)術(shù)，還要查看每個球員場上表現(xiàn)數(shù)據(jù),找到合適位置。對球隊(duì)而言，制定正確的戰(zhàn)術(shù)會提高團(tuán)隊(duì)的戰(zhàn)斗力。

4、結(jié)語

綜上所述，科技時代要認(rèn)識到人工智能的作用，并將其應(yīng)用在人們的生活和工作中。人工智能衍生出的高科技推動社會發(fā)展，為人類創(chuàng)造更多自主空間。在體育領(lǐng)域引入人工智能技術(shù)屬于必然趨勢，并且也是體育領(lǐng)域必然選擇，在今后幾年也要結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，從而獲取更多發(fā)展契機(jī)，使體院文化和體育事業(yè)在人工智能推力下實(shí)現(xiàn)友好發(fā)展。人工智能技術(shù)作為體育賽事的科技支持，能夠讓體育地位在國際上升，尤其是籃球運(yùn)動領(lǐng)域在得到理論基礎(chǔ)支撐后，也要健全有關(guān)政策和制度，在今后實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展。