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(shù)的飛速發(fā)展，其在體育領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。在排球比賽中，人工智能不僅能夠提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，還能幫助教練和球員做出更加精準(zhǔn)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(biāo)，即通過高級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提升比賽表現(xiàn)。詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的組成，包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模式識(shí)別技術(shù)以及預(yù)測(cè)模型。討論了人工智能如何通過策略推薦和實(shí)時(shí)決策輔助來支持排球比賽的決策過程。

關(guān)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(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

黃宇維 吉利學(xué)院四川省 成都市 610000

huangyuwei chengdou sichuan Province 610000 China

中圖分類號(hào)：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(jí)-助教; 研究方向?yàn)轶w育學(xué)。

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?yàn)轶w育學(xué)。

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(biāo)

基于人工智能的排球比賽智能分析決策系統(tǒng)，通過高級(jí)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為教練、運(yùn)動(dòng)員和分析師提供實(shí)時(shí)比賽數(shù)據(jù)和對(duì)手弱點(diǎn)分析，以制定定制的訓(xùn)練和比賽策略。該系統(tǒng)還致力于加強(qiáng)各隊(duì)之間的交流和優(yōu)化配置。比賽期間，系統(tǒng)提供即時(shí)的戰(zhàn)術(shù)建議和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以幫助隊(duì)員和教練做出快速而準(zhǔn)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(gè)關(guān)鍵組件：數(shù)據(jù)采集單元、實(shí)時(shí)分析引擎、戰(zhàn)術(shù)建議生成器、訓(xùn)練模塊和用戶交互界面。數(shù)據(jù)采集單元負(fù)責(zé)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(biāo)等。實(shí)時(shí)分析引擎利用高級(jí)算法和深度學(xué)習(xí)處理這些數(shù)據(jù)，識(shí)別比賽關(guān)鍵時(shí)刻和球員表現(xiàn)。戰(zhàn)術(shù)建議生成器根據(jù)分析結(jié)果提供戰(zhàn)術(shù)調(diào)整意見。訓(xùn)練模塊則根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前比賽分析結(jié)果，為運(yùn)動(dòng)員制定個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)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(jié)果，并進(jìn)行深入交流。

2人工智能的排球比賽智能分析技術(shù)

2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

2.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是人工智能排球比賽智能分析技術(shù)的關(guān)鍵。這些算法是由海量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，并在賽場(chǎng)上學(xué)習(xí)和識(shí)別模式與行為。比如通過在大量比賽視頻上標(biāo)記球員動(dòng)作，球軌跡以及比賽結(jié)果等信息，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法就能在發(fā)球方向，進(jìn)攻強(qiáng)度或者防守過程中學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)位置調(diào)整等。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型有支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(duì)員的成績、評(píng)價(jià)技術(shù)動(dòng)作是否準(zhǔn)確、甚至可以達(dá)到預(yù)測(cè)對(duì)手在未來賽事中的行為。

2.1.2 非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法作用于排球比賽的智能分析，這些算法對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并揭示其隱藏的結(jié)構(gòu)。該類算法擺脫了對(duì)以往標(biāo)注信息的依賴，通過在數(shù)據(jù)集上搜索自然聚類，關(guān)聯(lián)及分布規(guī)律，從而抽取出具有重要價(jià)值的數(shù)據(jù)。分析排球比賽時(shí)，可利用非監(jiān)督學(xué)習(xí)來確定運(yùn)動(dòng)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(duì)運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行聚類、對(duì)進(jìn)攻或者防守行為進(jìn)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(xí)慣。此外，像主成分分析（PCA）這樣的降維方法能有效地從復(fù)雜的比賽數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵特征，從而使數(shù)據(jù)分析流程更為簡潔[2]。非監(jiān)督學(xué)習(xí)還有一個(gè)用途就是異常檢測(cè)，異常檢測(cè)有助于確定與常規(guī)模式不符的動(dòng)作，對(duì)檢測(cè)可能存在的技術(shù)錯(cuò)誤或者對(duì)手非典型策略尤為有用。

2.2 模式識(shí)別

2.2.1 對(duì)手策略識(shí)別

模式識(shí)別是智能排球分析中最主要的識(shí)別與處理對(duì)手戰(zhàn)略的一項(xiàng)技術(shù)。深入分析歷史比賽數(shù)據(jù)，模式識(shí)別算法可以確定對(duì)手戰(zhàn)術(shù)布局，隊(duì)形變化，攻防習(xí)慣和具體隊(duì)員行為偏好等。這種數(shù)據(jù)識(shí)別通常需要進(jìn)行復(fù)雜的時(shí)間序列分析和事件關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，同時(shí)還需要利用如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）這樣的深度學(xué)習(xí)模型，這些模型在處理連續(xù)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)得特別出色。透過這些技巧，該體系可以在連貫的動(dòng)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(duì)在具體攻勢(shì)中防守演練或調(diào)整發(fā)球、攻擊方式以瞄準(zhǔn)對(duì)方弱點(diǎn)。

2.2.2 球員表現(xiàn)評(píng)估

球員表現(xiàn)評(píng)估就是借助模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)每一個(gè)球員的比賽效率，技術(shù)水平進(jìn)行量化與分析。包括評(píng)估服務(wù)，接發(fā)球，進(jìn)攻，防守和攔網(wǎng)各方面性能。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，系統(tǒng)會(huì)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(nèi)的多源信息，并應(yīng)用機(jī)器視覺和時(shí)間序列分析技術(shù)來跟蹤和評(píng)價(jià)球員行為。比如通過對(duì)隊(duì)員移動(dòng)速度，跳躍高度以及觸球時(shí)機(jī)等指標(biāo)進(jìn)行分析，該體系能夠?qū)σ幻?duì)員防守質(zhì)量或者攻擊效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.3 預(yù)測(cè)模型

2.3.1 比賽結(jié)果預(yù)測(cè)

比賽結(jié)果預(yù)測(cè)就是利用預(yù)測(cè)模型對(duì)排球比賽可能取得的成績進(jìn)行估計(jì)，它對(duì)教練團(tuán)隊(duì)策略制定以及觀眾參與等方面具有重要的指導(dǎo)意義。數(shù)據(jù)科學(xué)家為建立精確的比賽結(jié)果預(yù)測(cè)模型而搜集和分析了許多與比賽有關(guān)的資料，其中包括各隊(duì)的歷史成績，隊(duì)員的個(gè)人統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)戰(zhàn)記錄，傷病信息乃至天氣條件等等要素。預(yù)測(cè)模型一般采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)比如邏輯回歸，支持向量機(jī)或者集成方法比如隨機(jī)森林以及梯度提升機(jī)等[3]。在更為先進(jìn)的應(yīng)用場(chǎng)景中，深度學(xué)習(xí)模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），被訓(xùn)練用于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并揭示出更深層次的預(yù)測(cè)因子。

2.3.2 活動(dòng)模式預(yù)測(cè)

活動(dòng)模式預(yù)測(cè)是指排球比賽中對(duì)運(yùn)動(dòng)員或隊(duì)伍未來的活動(dòng)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如運(yùn)動(dòng)員在賽場(chǎng)上的運(yùn)動(dòng)軌跡，攻防轉(zhuǎn)換時(shí)機(jī)，可能使用的戰(zhàn)術(shù)模式等等。這一預(yù)測(cè)對(duì)教練員制訂戰(zhàn)術(shù)，隊(duì)員在賽場(chǎng)上作出迅速?zèng)Q策都有很大的指導(dǎo)作用。活動(dòng)模式預(yù)測(cè)一般依靠先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如時(shí)間序列分析，狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過對(duì)隊(duì)員歷史表現(xiàn)數(shù)據(jù)及隊(duì)伍比賽錄像的研究與分析，上述模型能夠確定具體場(chǎng)景中的行為方式，預(yù)測(cè)相似場(chǎng)景中隊(duì)員或者隊(duì)伍活動(dòng)傾向。比如通過對(duì)全隊(duì)布陣變化情況進(jìn)行分析，該模型就能預(yù)測(cè)出全隊(duì)可能使用的攻防策略。從個(gè)人隊(duì)員層面上來說，對(duì)具體隊(duì)員移動(dòng)速度，移動(dòng)位置以及與隊(duì)友之間的相互作用進(jìn)行分析，能夠預(yù)測(cè)出不同比賽階段這名隊(duì)員可能采取的行動(dòng)[4]。這種預(yù)測(cè)對(duì)事先安排戰(zhàn)術(shù)防守，發(fā)動(dòng)有針對(duì)性的進(jìn)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(diào)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(jì)學(xué)和預(yù)測(cè)模型的陣容調(diào)整建議。這些系統(tǒng)綜合考慮球員的身體狀況、技術(shù)特點(diǎn)、以往對(duì)戰(zhàn)數(shù)據(jù)、心理狀態(tài)和比賽中的實(shí)時(shí)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(biāo)，以識(shí)別出當(dāng)前陣容的強(qiáng)項(xiàng)和弱點(diǎn)。此外，系統(tǒng)還能根據(jù)對(duì)手的特點(diǎn)提出調(diào)整建議，如對(duì)方攔網(wǎng)強(qiáng)時(shí)建議使用快攻與變速進(jìn)攻來破壞對(duì)方節(jié)奏。更高級(jí)的系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控比賽，動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)比賽進(jìn)程提出調(diào)整陣容的時(shí)機(jī)和方式。陣容調(diào)整不僅涉及換人策略，還包括調(diào)整現(xiàn)有球員在場(chǎng)上的位置和職責(zé)，比如將主要攻手移至對(duì)方攔網(wǎng)較弱的一側(cè)，或者調(diào)整后排球員以增強(qiáng)防守覆蓋面積。

3.1.2 攔網(wǎng)與進(jìn)攻策略

人工智能決策支持系統(tǒng)在這一領(lǐng)域的運(yùn)用，是建立在對(duì)以往比賽數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和模式識(shí)別的基礎(chǔ)之上。該系統(tǒng)可以確定對(duì)方進(jìn)攻手慣常的移動(dòng)方向，并對(duì)他們可能采取的進(jìn)攻路線進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便向防守方提出攔網(wǎng)策略建議。比如當(dāng)資料表明某個(gè)進(jìn)攻手在具體比賽中偏向輕擊時(shí)，體系可能會(huì)提出提前準(zhǔn)備、攔網(wǎng)陣型略偏前、加強(qiáng)后場(chǎng)防守等措施。從進(jìn)攻策略上看，系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)主要有對(duì)手防守布局，攔網(wǎng)效率以及后場(chǎng)防守漏洞等。根據(jù)這些分析結(jié)果，該體系可推薦什么時(shí)候采用快攻，高球或后排進(jìn)攻這類多樣化進(jìn)攻手段。另外，該系統(tǒng)可以根據(jù)對(duì)手的疲勞程度，換人情況以及心理壓力等實(shí)時(shí)比賽條件對(duì)進(jìn)攻策略的建議進(jìn)行調(diào)整，有利于教練團(tuán)隊(duì)把握好每次得分機(jī)會(huì)。

3.2 實(shí)時(shí)決策輔助

3.2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)反饋

在排球比賽的實(shí)時(shí)決策輔助中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這種系統(tǒng)能夠即時(shí)收集和處理比賽中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)——包括球員位置、運(yùn)動(dòng)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(shù)，這些數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)被捕獲并傳輸?shù)椒治鲕浖?。然后，基于先進(jìn)的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，提供關(guān)于球隊(duì)和對(duì)手表現(xiàn)的深入見解。例如，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控對(duì)手的發(fā)球習(xí)慣和效果，從而提示接發(fā)球隊(duì)員做出相應(yīng)的位置調(diào)整和策略應(yīng)對(duì)。同樣，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)跟蹤球隊(duì)的得分模式和失分原因，幫助教練及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)術(shù)，比如在檢測(cè)到連續(xù)失分時(shí)，教練可以迅速做出換人或暫停的決策，以打亂對(duì)方節(jié)奏，穩(wěn)定球隊(duì)狀態(tài)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)反饋還能幫助教練和球員即時(shí)了解個(gè)人和團(tuán)隊(duì)的表現(xiàn)，識(shí)別出潛在的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)點(diǎn)，從而作出更加精準(zhǔn)的戰(zhàn)術(shù)決策。

3.2.2 情境模擬與決策訓(xùn)練

這類系統(tǒng)利用虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)、計(jì)算機(jī)模擬以及歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建起接近真實(shí)比賽的模擬環(huán)境。在這個(gè)環(huán)境中，教練和球員可以無風(fēng)險(xiǎn)地嘗試不同的戰(zhàn)術(shù)部署，面對(duì)各種可能出現(xiàn)的比賽情境，如對(duì)手強(qiáng)力發(fā)球、快攻連連得手或是局末的緊張對(duì)決等。通過這種模擬，球隊(duì)成員不僅能夠提前經(jīng)歷潛在的比賽場(chǎng)景，還能夠在模擬環(huán)境中反復(fù)練習(xí)決策過程，從而在真實(shí)比賽中更快做出反應(yīng)，減少失誤。人工智能系統(tǒng)在模擬訓(xùn)練中的角色還包括評(píng)估球員的決策結(jié)果，通過比較不同決策對(duì)比賽結(jié)果的影響，系統(tǒng)能夠?yàn)榻叹毢颓騿T提供反饋，并指出決策上的不足[5]。

4結(jié)語

人工智能在排球比賽中的應(yīng)用正逐漸成為提升比賽質(zhì)量和決策水平的關(guān)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(dòng)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(shù)的不斷進(jìn)步，未來人工智能在排球比賽中的應(yīng)用將更加深入和廣泛，有望為排球運(yùn)動(dòng)帶來革命性的變化。

參考文獻(xiàn)

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

[2]張巖. 高水平排球比賽中球員與團(tuán)隊(duì)的互構(gòu)特征研究[D]. 鄭州：河南大學(xué)， 2020.

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

[4]孫正， 阿英嘎， 張朋. 世紀(jì)以來中外排球運(yùn)動(dòng)研究熱點(diǎn)對(duì)比分析——基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類的透視[J]. 天津體育學(xué)院學(xué)報(bào)， 2019， 34 （1）： 29-37.

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