CN107992464A - 单场篮球比赛数据的可视化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种单场篮球比赛数据的可视化方法，包括步骤1，多源异构比赛数据的获取与处理，获得多段球员事件数组、分差数据、比赛视频数据、时间映射数据、球员统计数据、球员图像数据；步骤2，构建单场篮球比赛可视化模型，并将上述数据导入到所述单场篮球比赛可视化模型中；步骤3，在可视化模型中，对导入的数据绘制图形，并对所述图形中的数据交互操作后输出显示。该方法聚合了多源异构的比赛数据，将比赛事件和球员表现在整场比赛的时间维度上进行可视化。

Description

单场篮球比赛数据的可视化方法

技术领域

本发明涉及数据可视化领域，尤其涉及一种采用可视分析和交互技术手段实现的单场篮球比赛数据可视化方法。

背景技术

大数据背景下，传统的新闻媒体行业也开始应用数据可视化的方法，开始向“数据新闻”转型。“数据新闻”是指在新闻报道中使用数据来揭示、展现一个新闻故事。在众多新闻领域中，体育新闻始终是大众关注的热点，体育比赛会产生大量数据，体育数据可视化是体育领域“数据新闻”的重要工具。其中，篮球比赛可视化是体育数据可视化待开拓的一个领域。

现有的篮球比赛可视化工作，往往都是对比赛分差或球员某项技术统计数据的可视化，缺少宏观地从整场比赛角度可视化比赛走势和球员表现的分析工作。由于篮球比赛的数据是复杂并且多维的，目前很少有能将比赛事件和球员表现在整场比赛的时间维度上进行可视化的工作。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种直观形象、体现比赛走势变化的单场篮球比赛可视化方法。

为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种单场篮球比赛数据的可视化方法，包括以下步骤：

(1)抓取单场篮球比赛直播文本数据，获取球员统计数据、球员图像数据和比赛视频数据；

(2)利用文本处理方法处理所述直播文本数据，提取所述直播文本数据中的时间、球员、事件、事件描述信息，并将直播文本数据处理成表格形式的比赛事件数据；

(3)将所述比赛事件数据按照事件球员分组，为每位球员生成一个球员事件数组；根据比赛事件数据中的换人事件类型，将比赛分割成多个赛段，并将所述球员事件数组按照赛段分割成多段球员事件数组；

(4)抽取所述比赛事件数据中的比赛时间和球队得分字段，处理为分差数据；

(5)采用光学字符识别方法处理所述比赛视频数据，识别提取比赛视频画面中的比赛时间，并将视频帧与比赛时间进行对应，保存成时间映射数据，消除视频中的暂停、回放、广告片段的干扰；

(6)构建单场篮球比赛可视化模型，将所述多段球员事件数组、分差数据、比赛视频数据、时间映射数据、球员统计数据、球员图像数据导入到所述单场篮球比赛可视化模型中；

(7)在可视化模型中，对导入的数据绘制图形，并对所述图形中的数据交互操作后输出显示。

优选地，所述直播文本数据为表格型数据，在表格中，字段名称分别为：比赛时间、两队比分、事件球队、事件描述文本。

优选地，所述球员统计数据包括球员姓名、球衣号码、比赛统计数据，其中，所述比赛统计数据包括得分(Points)、两分球(2-Point)、三分球(3-Point)、罚球(Free)、防守篮板(DefRbd)、进攻篮板(OfRbd)、助攻(Assist)、封盖(Block)、抢断(Steal)、投篮不中(Miss)、失误(Turnover)、犯规(Foul)。

优选地，所述比赛事件数据为表格型数据，在表格中，字段名称分别为：比赛时间、球队1得分、球队2得分、事件球队、事件球员、事件类型、事件属性1、事件属性2、事件相关球员、相关球员属性、事件位置。

所述事件类型包括投篮命中、投篮不中、助攻、篮板、抢断、封盖、失误、犯规、暂停、球员入场。

所述事件属性1是对当前事件类型的补充描述，例如：对投篮命中这一事件类型，事件属性1为2分球、3分球、罚球这类描述性文本；对篮板这一事件类型，事件属性1为防守篮板、进攻篮板这类描述性文本。

所述事件属性2是在事件属性1基础之上的进一步补充，例如对于投篮命中这一事件类型，事件属性2为投篮点离篮筐的距离。

所述事件相关球员是与当前事件类型相关的球员姓名。

所述相关球员属性是对相关球员的行为描述，并不是所有的事件类型都有事件相关球员，例如：事件类型为投篮命中时，事件相关球员是对当前投篮事件提供助攻的球员姓名，相关球员属性是助攻，若没有人助攻，则没有事件相关球员。

所述事件类型为失误时，事件相关球员是利用失误进行抢断的球员姓名，相关球员属性是抢断，同理若无人抢断，也没有事件相关球员。

优选地，所述球员事件数组的每一项格式为{比赛时间，事件类型，事件相关球员}。

优选地，所述分差数据的格式为表格形式，在表格中，字段名称分别为：比赛时间、比赛分差；所述时间映射数据的格式为表格形式，在表格中，字段名称分别为：比赛时间、视频帧。

优选地，所述单场篮球比赛可视化模型包括比赛赛段曲线图、分差曲线图、比赛视频播放窗口、球员信息栏、事件位置图、排序及过滤功能栏；所述交互操作包括对所述比赛赛段曲线图的排序操作、过滤操作、高亮操作、缩放操作。

优选地，所述比赛赛段曲线图横轴与比赛时间相匹配，纵轴与球员事件数组相关联，球员表现和比赛事件分别通过曲线带和事件标识的可视化形式来表征；

所述分差曲线图横轴与比赛时间相匹配，纵轴与分差数据相关联；

所述比赛视频播放窗口通过鼠标交互显示，并播放对应比赛时间开始的视频；

所述球员信息栏通过鼠标交互显示对应球员的统计信息和球员图像；

所述的事件位置图通过鼠标交互显示对应比赛事件在球场上的发生位置；初始状态为整场比赛投篮热力图。

优选地，所述排序及过滤功能栏提供在比赛赛段曲线图内对可视化图形按照比赛统计数据进行排序和过滤的交互操作。

与现有工作相比，本发明的有益效果是：

(1)可以处理多源异构的篮球比赛数据，包括统计数据、空间位置数据、视频数据等。

(2)利用可视化模型对整场比赛在时间维度上进行可视化，相比于传统文字直播形式，更加直观形象。相比于聚焦于比赛某个局部的可视化工作，更全面完整，从比赛分差、球员表现、比赛事件等多个角度展示了一场比赛的概况。

(3)可视化呈现方式多样，包括球员效率曲线带、事件标识、分差曲线、投篮事件热力图等。

(4)交互更流畅方便，利用交互方法提供了多个层级的细节展示方案，包括对比赛赛段曲线图的排序、过滤、高亮、缩放等。

附图说明

图1是实施例提供的多源异构比赛数据的获取与处理的流程示意图；

图2是实施例提供的构建可视化模型并导入数据的流程示意图；

图3是实施例提供的根据模型绘制图形，并根据交互操作显示相应信息的流程示意图；

图4是实施例提供的可视化方法对单场篮球比赛数据可视化处理后呈现的效果图；

图5是通过鼠标点击交互，缩放比赛赛段曲线图的时间轴，显示或隐藏某个赛段内部的具体事件的显示图；

图6是分差视图中通过鼠标点击交互，打开用户指定的某个时间开始的视频播放窗口显示图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

本实施例提供的可视化方法包括以下步骤：

步骤1，多源异构比赛数据的获取与处理。

本步骤如图1所示，具体包括：

(a)抓取单场篮球比赛直播文本数据，获取球员统计数据、球员图像数据和比赛视频数据；

(b)利用文本处理方法处理所述直播文本数据，提取所述直播文本数据中的时间、球员、事件、事件描述信息，并将直播文本数据处理成表格形式的比赛事件数据；

(c)将所述比赛事件数据按照事件球员分组，为每位球员生成一个球员事件数组；根据比赛事件数据中的换人事件类型，将比赛分割成多个赛段，并将所述球员事件数组按照赛段分割成多段球员事件数组；

(d)抽取所述比赛事件数据中的比赛时间和球队得分字段，处理为分差数据；

(e)采用光学字符识别方法处理所述比赛视频数据，识别提取比赛视频画面中的比赛时间，并将视频帧与比赛时间进行对应，保存成时间映射数据，消除视频中的暂停、回放、广告片段的干扰。

直播文本数据的格式为表格形式，字段名称分别为：比赛时间，两队比分，事件球队，事件描述文本。球员统计信息包括球员姓名、球衣号码、比赛统计数据，比赛统计数据包括得分(Points)、两分球(2-Point)、三分球(3-Point)、罚球(Free)、防守篮板(DefRbd)、进攻篮板(OfRbd)、助攻(Assist)、封盖(Block)、抢断(Steal)、投篮不中(Miss)、失误(Turnover)、犯规(Foul)。

比赛事件数据为表格型数据，字段名称分别为：比赛时间、球队1得分、球队2得分、事件球队、事件球员、事件类型、事件属性1、事件属性2、事件相关球员、相关球员属性、事件位置。

所述事件类型包括投篮命中、投篮不中、助攻、篮板、抢断、封盖、失误、犯规、暂停、球员入场。所述事件属性1是对当前事件类型的补充描述，例如：对投篮命中这一事件类型，事件属性1为2分球、3分球、罚球这类描述性文本；对篮板这一事件类型，事件属性1为防守篮板、进攻篮板这类描述性文本。事件属性2是在事件属性1基础之上的进一步补充，例如对于投篮命中这一事件类型，事件属性2为投篮点离篮筐的距离。事件相关球员是与当前事件类型相关的球员姓名，相关球员属性是对相关球员的行为描述，并不是所有的事件类型都有事件相关球员，例如：事件类型为投篮命中时，事件相关球员是对当前投篮事件提供助攻的球员姓名，相关球员属性是助攻，若没有人助攻，则没有事件相关球员；事件类型为失误时，事件相关球员是利用失误进行抢断的球员姓名，相关球员属性是抢断，同理若无人抢断，也没有事件相关球员。

球员事件数组的每一项格式为{比赛时间，事件类型，事件相关球员}。分差数据格式为表格形式，字段名称分别为：比赛时间、比赛分差。时间映射数据格式为表格形式，字段名称分别为：比赛时间、视频帧。

步骤2，构建可视化模型并导入数据，如图2所示，具体地，构建单场篮球比赛可视化模型，将所述多段球员事件数组、分差数据、比赛视频数据、时间映射数据、球员统计数据、球员图像数据导入到所述单场篮球比赛可视化模型中。

步骤3，在可视化模型中，对导入的数据绘制图形，并对所述图形中的数据交互操作后输出显示，如图3所示。

单场篮球比赛可视化模型包括比赛赛段曲线图、分差曲线图、比赛视频播放窗口、球员信息栏、事件位置图、排序及过滤功能栏。

交互操作包括对比赛赛段曲线图的排序、过滤、高亮、缩放等。例如当用户鼠标点击两个相邻赛段之间的空白区域时，比赛赛段曲线图内该处的时间轴会被放大，显示赛段内部的具体事件，所有球员在这个赛段发生的事件就会用特别设计的标识显示出来；有联系的事件之间会用一条纵向直线连接起来，例如会将助攻标识和得分标识连接在一起，代表某位球员的助攻帮助某位球员完成了一次得分的一组连续事件；用户鼠标悬停在某一个标识上时，在事件位置图中会显示该事件在球场上发生的具体区域；还可以使用事件类型过滤器对事件标识按照类型进行过滤等。

比赛赛段曲线图中，横轴与比赛时间相匹配，纵轴与球员事件数组相关联。球员表现和比赛事件分别通过曲线带和事件标识的可视化形式来表征。每一个赛段由纵向排布的6个圆组成(赛段是指在两个换人时间间隔内主队5位球员和客队5位球员的对抗时间)，5个相连的圆用来表征在这个赛段上场比赛的主队球员或客队球员，剩下一个圆用来表征场下球员；圆的颜色编码了球员在比赛场上所打的位置，而代表场下球员的圆则用白色来填充；圆的内部标注有球员球衣号码的数字；圆的位置编码了该球员某项用户指定的技术统计值的排名，排名越高，越接近水平中线。两个相邻的且代表同一球员的圆用一条曲线带连接，曲线带用以表征球员在不同赛段内指定技术统计的表现集合，颜色越深代表在这一赛段内相应的技术统计的效率越高；事件标识用以表征球员在指定赛段内的所有事件，每一个事件都被绘制在与球员圆圈中心对齐的时间线上，位置与事件发生的时间相对应，并且对每一个不同类型的事件都设计了不同的标识；可以使用排序及过滤功能栏中的事件类型过滤器对事件类型进行过滤；

分差曲线图横轴与比赛时间相匹配，纵轴与分差数据相关联。

视频播放窗口通过鼠标交互显示，用户点击分差曲线图的时间轴某处，会打开视频播放窗口，并播放对应比赛时间开始的视频。

球员信息栏通过鼠标交互显示对应球员的统计信息和球员图像。

事件位置图通过鼠标交互显示对应比赛事件在球场上的发生位置，初始状态为整场比赛投篮热力图。

排序及过滤功能栏提供在比赛赛段曲线图内对可视化图形按照比赛统计数据进行排序和过滤的交互操作。

本实施例提供的方法聚合了多源异构的比赛数据，将比赛事件和球员表现在整场比赛的时间维度上进行可视化，利用交互方法提供了多个层级的细节展示方案，并且具有直观形象的特点，可以帮助分析人员更快速灵活地观察分析一场比赛的演变，对比赛走势变化的原因做出推理，对球员和球队的状态做出判断。

图4是实施例提供的可视化方法对单场篮球比赛数据可视化处理后呈现的效果图。图4中呈现了比赛赛段曲线图、分差曲线图、比赛视频播放窗口、球员信息栏、事件位置图、排序及过滤功能栏等视图。此外，还显示了比赛基本信息。比赛赛段曲线图和分差曲线图反映出比赛在时间维度上的基本走势。例如图中选取了勇士对阵骑士比赛，通过分差曲线图，观察到两队比分胶着，交替领先，直到最后一节最后阶段勇士队才取得奠定比赛胜局的领先优势。在排序及过滤功能栏中选定得分(Points)这个技术统计属性对球员进行排序，并且选定几个球员的效率曲线带，由于曲线带的颜色越深，代表球员在这个赛段的得分效率越高，通过比赛赛段曲线图，观察到勇士队全队至少有3位高效率得分手，而骑士队则只有1位，这可能也是导致最后比赛结果的一个重要因素。在左侧的球员信息栏中，可以选择感兴趣的球员浏览技术统计信息。在事件位置图中，通过初始投篮热力图可以观察到，勇士全队在3分线外的命中率要高于骑士队。此外，若用户需要更加细致的比赛信息，可以点击分差曲线图时间轴的某处，打开选定时间开始的比赛视频窗口，观看实际比赛情况。

图5是通过鼠标点击交互，缩放比赛赛段曲线图的时间轴，显示或隐藏某个赛段内部的具体事件的显示图。在比赛赛段视图内，任意两个赛段之间的空白区域都支持鼠标点击缩放，当用户选择一段感兴趣的赛段后，点击鼠标左键，这一赛段信息将会在时间轴上被放大，同时，每一位球员在赛段内的事件会以事件标识的形式显示在各自时间轴上，点击鼠标右键可以结束缩放，隐藏球员事件信息。例如图中选取了勇士对阵骑士比赛的第一个赛段进行放大，可以观察到勇士全队在第一个赛段内，至少有3次助攻和2次抢断。

图6是分差视图中通过鼠标点击交互，打开用户指定的某个时间开始的视频播放窗口显示图。随着鼠标在分差视图的移动，鼠标所处位置的时间和分差会交互地显示在左侧比赛信息处；当用户点击分差视图水平时间轴上某处的播放按钮时，将会打开从选定时间开始的视频播放窗口，方便用户根据自己的兴趣选择视频进行观看。例如图中选取了勇士对阵骑士比赛第一节3分0秒处的视频进行观看。

以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种单场篮球比赛数据的可视化方法，包括以下步骤：

(1)抓取单场篮球比赛直播文本数据，获取球员统计数据、球员图像数据和比赛视频数据；

(2)利用文本处理方法处理所述直播文本数据，提取所述直播文本数据中的时间、球员、事件、事件描述信息，并将直播文本数据处理成表格形式的比赛事件数据；

(3)将所述比赛事件数据按照事件球员分组，为每位球员生成一个球员事件数组；根据比赛事件数据中的换人事件类型，将比赛分割成多个赛段，并将所述球员事件数组按照赛段分割成多段球员事件数组；

(4)抽取所述比赛事件数据中的比赛时间和球队得分字段，处理为分差数据；

(5)采用光学字符识别方法处理所述比赛视频数据，识别提取比赛视频画面中的比赛时间，并将视频帧与比赛时间进行对应，保存成时间映射数据，消除视频中的暂停、回放、广告片段的干扰；

(6)构建单场篮球比赛可视化模型，将所述多段球员事件数组、分差数据、比赛视频数据、时间映射数据、球员统计数据、球员图像数据导入到所述单场篮球比赛可视化模型中；

(7)在可视化模型中，对导入的数据绘制图形，并对所述图形中的数据交互操作后输出显示。

2.根据权利要求1所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，所述的直播文本数据的格式为表格形式，字段名称分别为：比赛时间、两队比分、事件球队、事件描述文本。

3.如权利要求1所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，所述球员统计数据包括球员姓名、球衣号码、比赛统计数据，其中，所述比赛统计数据包括得分、两分球、三分球、罚球、防守篮板、进攻篮板助攻、封盖、抢断、投篮不中、失误、犯规。

4.如权利要求1所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，所述比赛事件数据为表格型数据，在表格中，字段名称分别为：比赛时间、球队1得分、球队2得分、事件球队、事件球员、事件类型、事件属性1、事件属性2、事件相关球员、相关球员属性、事件位置。

5.如权利要求1所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，所述球员事件数组的每一项格式为{比赛时间，事件类型，事件相关球员}。

6.如权利要求1所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，所述分差数据的格式为表格形式，在表格中，字段名称分别为：比赛时间、比赛分差；所述时间映射数据的格式为表格形式，在表格中，字段名称分别为：比赛时间、视频帧。

7.如权利要求1所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，所述单场篮球比赛可视化模型包括比赛赛段曲线图、分差曲线图、比赛视频播放窗口、球员信息栏、事件位置图、排序及过滤功能栏；所述交互操作包括对所述比赛赛段曲线图的排序操作、过滤操作、高亮操作、缩放操作。

8.如权利要求7所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，

所述比赛赛段曲线图横轴与比赛时间相匹配，纵轴与球员事件数组相关联，球员表现和比赛事件分别通过曲线带和事件标识的可视化形式来表征；

所述分差曲线图横轴与比赛时间相匹配，纵轴与分差数据相关联；

所述比赛视频播放窗口通过鼠标交互显示，并播放对应比赛时间开始的视频；

所述球员信息栏通过鼠标交互显示对应球员的统计信息和球员图像；

所述的事件位置图通过鼠标交互显示对应比赛事件在球场上的发生位置；初始状态为整场比赛投篮热力图。

9.如权利要求7所述的单场篮球比赛数据的可视化方法，其特征在于，

所述排序及过滤功能栏提供在比赛赛段曲线图内对可视化图形按照比赛统计数据进行排序和过滤的交互操作。