CN108090421A - 一种运动员竞技能力分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种运动员竞技能力分析方法，包括如下步骤：步骤1，架设视野覆盖整个球场的摄像头，获取整个球场的全局图像；步骤2，运动员穿着有明显序号标识的服装，利用目标跟踪模块得到每个运动员和球在图像中的实时位置坐标；步骤3，根据位置坐标，得到运动员和球的速度以及加速度数据；步骤4，根据步骤3得到的数据，分析运动员的竞技指标。此种方法利用非接触式的摄像头检测方法分析运动员竞技能力，取代传统的佩戴传感器方案，并使用新的目标检测以及跟踪方法分析运动员能力，自动计算各运动员的客观竞技能力，鲁棒性较好，检测准确率较高。

Description

一种运动员竞技能力分析方法
技术领域
本发明属于图像视频处理技术领域，特别涉及一种基于视频的运动员竞技能力分析方法。
背景技术
目前各种体育竞技项目发展迅猛，比如足球、篮球、排球等团体竞技项目越来越普遍，为了提升团体竞技水平，需要每个运动员都有很好的竞技能力。关于如何从比赛中分析运动员竞技能力的方法目前还不够成熟。其中，基于教练肉眼分析运动员竞技能力的方法过于主观，教练很难同时兼顾所有运动员的状态，通过录制视频进行观看分析则十分耗时费力；另外，目前还有基于各种运动传感器的方法则装配麻烦，而且佩戴式的硬件还会给运动员带来不适，较大型的比赛也可能不允许运动员佩戴过多“异物”进入赛场，而且，运动传感器在竞技过程中很可能会有损耗，导致数据不精准，甚至无法获取数据。
如专利申请号201510159195.9“一种运动员竞技状态分析方法及系统”，采用了佩戴式的定位装置、加速度传感器，以及需要在球体中放置电子标签，还需要射频读取设备读取电子标签。设备多样繁杂，还有可能在运动中损坏，导致失灵。
基于此，非接触式的数据采集方法应运而生，例如基于视频的运动员竞技能力分析方法，只需要在场外架设摄像头，即可获得运动员的运动数据，并据此分析运动员的竞技状态和能力。
如专利号201610037305.9“一种对球赛视频中运动员进行跟踪的算法”，采用Hog+SVM等方法检测目标，其滑动窗口方法效率很低，传统的Hog特征也比较难适应复杂应用场景；采用CamShift等方法做跟踪，极易受到复杂背景的干扰，导致跟丢现象。
发明内容
本发明的目的，在于提供一种运动员竞技能力分析方法，其利用非接触式的摄像头检测方法分析运动员竞技能力，取代传统的佩戴传感器方案，并使用新的目标检测以及跟踪方法分析运动员能力，自动计算各运动员的客观竞技能力，鲁棒性较好，检测准确率较高。
为了达成上述目的，本发明的解决方案是：
一种运动员竞技能力分析方法，包括如下步骤：
步骤1，架设视野覆盖整个球场的摄像头，获取整个球场的全局图像；
步骤2，运动员穿着有明显序号标识的服装，利用目标跟踪模块得到每个运动员和球在图像中的实时位置坐标；
步骤3，根据位置坐标，得到运动员和球的速度以及加速度数据；
步骤4，根据步骤3得到的数据，分析运动员的竞技指标。
上述步骤2中，目标跟踪模块包含目标检测模型和多目标跟踪模型，目标检测模型定位运动员的位置，以此初始化多目标跟踪模型；多目标跟踪模型依据每个运动员的初始位置，连续跟踪视频中每帧图像运动员的位置变化。
上述目标检测模型的实现方法如下：将任意尺寸图片输入SPP网络，生成固定长度的多尺度CNN特征图，利用CNN特征图，同时训练分类网络和候选区域生成网络，实现端到端直接训练整个模型，代价函数如下：
其中，pi是预测某一区域有目标的概率，是此区域是否真实有目标的标签，有目标时值为1，反之为0；vi是区域坐标向量，是区域真实坐标标签；Lc为是否有目标的代价函数，Lr为候选区域生成代价函数；Nc是一个同步运算批量的大小，Nr是区域锚点坐标个数；λ是平衡参数；
展开式(1)中的两个代价函数，还有：
其中，x表示检测框中心x轴坐标，y表示检测框中心y轴坐标，w表示检测框宽度，h表示检测框高度。
上述多目标跟踪模型中，前后两帧的目标窗口之间的关系用投影来表示，假设前一帧投影到后一帧的相对运动信息表示为p*(d1,d2)，则两者之间总的特征为：
其中，n(d1,d2)是总关键点个数，σ为正则参数，用来约束关键点个数的影响；
定义集合At为模型的每帧跟踪结果，集合为干净目标，表示不再变化的历史目标；假设集合：为每个干净目标的假设，模型表示如下：
能量函数：
式(6)中，Ψ代表干净目标与假设之间的匹配度，展开如下：
展开式(7)第一项，得到：
其中，si为检测置信度；
展开式(8)，有：
其中，N代表相邻帧之间的时间距离；能够得到在ti时刻的关联性；αA(di,dj)＝ωΔt·ρ(di,dj)代表两个检测之间的相关性；ωΔt为已学习模型参数；代表双向本地流函数，用来计算相距Δt的两帧之间的关联运动规律，其中ρ'为单方向流函数，n(di,dj)是正则化项；η是衰减因子；代表中的最后一帧；o2＝2*IoU(di,dj)2，IoU代表两个检测框的重叠部分；p代表检测框的最小二乘预测结果；
继续展开式(7)第二项，有：
代表假设的前后一致性；
再展开式(7)第三项：
其中，γ、ε、θ均为标量参数；ξ代表两个检测框之间的平方距离；K代表两个检测框之间关联颜色直方图的交叉核；
式(6)中，Φ代表惩罚项，展开如下：
其中，α＝0.5、β＝100，Π代表指示函数。
上述步骤4中，针对不同的体育项目调整不同指标的权重值，假设目前只依据四项指标：传球成功率Sth，控球距离Cd，控球时长Ct，累计运动距离Ds，分别对应权重值W1-W4，那么总分为：
其中，传球成功率Sth，控球距离Cd，控球时长Ct，累计运动距离Ds均做归一化处理，数值范围在0到1之间。
采用上述方案后，本发明采用卷积特征和候选区域生成网络相结合的目标检测方法，使用卷积神经网络学习目标特征，并通过候选区域生成网络取代传统Hog+SVM采用的滑动窗口，检测效率有很大提升，其鲁棒性较好，检测准确率较高。此方法还可以根据类似的运动员图像数据进行优化训练，进一步提高检测的准确率；目标跟踪算法采用跟踪与检测相结合的多目标跟踪算法，通过数据关联解决多目标之间的匹配问题，利用关键点光流特征匹配每帧目标之间的相似度，结合运动估计减少遮挡造成的影响。
本发明通过摄像头获取视频数据，根据目标跟踪模块得到运动员状态信息，运动员无需佩戴任何电子设备，不会有设备损耗，只需要在场外架设摄像头即可以获取所需数据。基于视频的分析方法十分灵活，分析方法可以随着图像算法的进步而升级，无需硬件改动升级。
附图说明
图1是本发明的整体流程示意图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
如图1所示，本发明提供一种运动员竞技能力分析方法，其主要思路是：首先需要在场外架设足以覆盖全部球场的摄像头，可以是单个或多个摄像头，通过目标跟踪模块可以得到每个运动员的实时位置坐标，以及球的位置坐标，由此对时间进行求导，可以得到运动员和球的速度以及加速度数据。根据以上数据，可以分析运动员的多种竞技指标，包括运动总距离、运动速度、变速爆发能力等，结合球的数据可以得到控球能力、传接球准确率、击(射)球速度等信息。
本发明具体包括以下步骤：
步骤1，架设视野覆盖整个球场的单个或多个摄像头，通过数据采集模块融合摄像头信息，得到整个球场的全局图像。
步骤2，运动员需穿着正常的比赛服装，有明显序号标识；利用目标跟踪模块，可以得到每个运动员和球在整体图像中的坐标。
其中，目标跟踪模块包含目标检测模型、多目标跟踪模型这两个模型，目标检测模型先定位球员的位置，以此初始化多目标跟踪模型，多目标跟踪模型依据每个运动员的初始位置，连续跟踪视频中每帧图像运动员的位置变化。
目标检测模型的实现细节如下：通过使用SPP网络，可以输入任意尺寸图片，生成固定长度的多尺度CNN特征图，利用CNN特征图，同时训练分类网络和候选区域生成网络，可以端到端直接训练整个模型，代价函数如下：
其中，pi是预测某一区域有目标的概率，是此区域是否真实有目标的标签，有目标时值为1，反之为0；vi是区域坐标向量，是区域真实坐标标签；Lc为是否有目标的代价函数，Lr为候选区域生成代价函数；Nc是一个同步运算批量的大小，Nr是区域锚点坐标个数；λ是平衡参数，用来平衡分类和定位之间的关系，当Nc和Nr相差过大时，令即可平衡式(14)中两个代价函数的数值大小，使其对总代价函数的影响能力相近。
展开式(14)中的两个代价函数，还有：
其中，x表示检测框中心x轴坐标，y表示检测框中心y轴坐标，w表示检测框宽度，h表示检测框高度。
多目标跟踪模型中，前后两帧的目标窗口之间的关系用投影来表示，假设前一帧投影到后一帧的相对运动信息表示为p*(d1,d2)，则两者之间总的特征为：
其中，n(d1,d2)是总关键点个数，σ为正则参数，用来约束关键点个数的影响。
我们定义集合At为本模型的每帧跟踪结果，集合为干净目标，表示不再变化的历史目标。假设集合：为每个干净目标的假设。模型训练的目的是让假设集合不断逼近真实集合，模型可以表示如下：
能量函数：
式(19)中，Ψ代表干净目标与假设之间的匹配度，展开如下：
展开式(20)第一项，得到：
其中，si为检测置信度。
展开式(21)，有：
其中，N代表相邻帧之间的时间距离；可以得到在ti时刻的关联性；αA(di,dj)＝ωΔt·ρ(di,dj)代表两个检测之间的相关性；ωΔt为已学习模型参数；代表双向本地流函数，用来计算相距Δt的两帧之间的关联运动规律，其中ρ'为单方向流函数，n(di,dj)是正则化项；η是衰减因子，设置为0.98，用来减少长期预测的影响；代表中的最后一帧；o2＝2*IoU(di,dj)2，IoU代表两个检测框的重叠部分；p代表检测框的最小二乘预测结果。
继续展开式(20)第二项，有：
代表假设的前后一致性。
再展开式(20)第三项：
其中，γ、ε、θ均为标量参数，可以分别置为20、0.4、0.8；ξ代表两个检测框之间的平方距离；K代表两个检测框之间关联颜色直方图的交叉核。
式(19)中，Φ代表惩罚项，展开如下：
其中，α＝0.5、β＝100，Π代表指示函数。
步骤3，通过数据分析模块，可以计算得到运动员的速度、加速度等信息。由基础物理知识可得：瞬时速度平均速度平均加速度当t1和t2时间相差不大时，计算得到的平均速度和平均加速度可以当成瞬时值。
步骤4，根据以上基本坐标、速度信息，可以得出更多高级的竞技指标。例如：已知球和运动员的位置信息，若两者之间的距离满足设定阈值，即可判定运动员正在控球，由此可以得到运动员的控球时长、控球距离。当控球人变化时，可以知道上一个控球人是否成功传球给自己的队员，以此统计传球成功率。同时还可以统计运动员的截断球次数；对于门前进攻射球(投篮)，可以统计运动员的射球(投篮)次数，计算球速等；对于足球守门员，还可以统计扑救球的次数；每个运动员都能自动统计在赛场中的得分。
从以上竞技指标，可以分析运动员的综合竞技能力，教练可以针对不同的体育项目自行调整不同指标的权重值，假设目前只依据四项指标：传球成功率Sth，控球距离Cd，控球时长Ct，累计运动距离Ds，他们对应都有一个权重值Wn，n＝1,2,3,4，那么总分为：
比如教练比较看重球员传球成功率时，可以将W1设置为较大值，其余W2-W4设置为较小值，按需调整。其中各项指标参数均已做归一化，数值范围在0到1之间。
以此作为基准，本发明可以自动得到运动员综合竞技能力的排名列表，以及每个运动员的各参数指标的统计数据及其统计图。根据单项也可以得出统计排名，如球员得分排名、球员投球准确率排名、球员射门次数排名等等。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (5)

1.一种运动员竞技能力分析方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1，架设视野覆盖整个球场的摄像头，获取整个球场的全局图像；
步骤2，运动员穿着有明显序号标识的服装，利用目标跟踪模块得到每个运动员和球在图像中的实时位置坐标；
步骤3，根据位置坐标，得到运动员和球的速度以及加速度数据；
步骤4，根据步骤3得到的数据，分析运动员的竞技指标。
2.如权利要求1所述的一种运动员竞技能力分析方法，其特征在于：所述步骤2中，目标跟踪模块包含目标检测模型和多目标跟踪模型，目标检测模型定位运动员的位置，以此初始化多目标跟踪模型；多目标跟踪模型依据每个运动员的初始位置，连续跟踪视频中每帧图像运动员的位置变化。
3.如权利要求2所述的一种运动员竞技能力分析方法，其特征在于：所述目标检测模型的实现方法如下：将任意尺寸图片输入SPP网络，生成固定长度的多尺度CNN特征图，利用CNN特征图，同时训练分类网络和候选区域生成网络，实现端到端直接训练整个模型，代价函数如下：
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其中，pi是预测某一区域有目标的概率，是此区域是否真实有目标的标签，有目标时值为1，反之为0；vi是区域坐标向量，是区域真实坐标标签；Lc为是否有目标的代价函数，Lr为候选区域生成代价函数；Nc是一个同步运算批量的大小，Nr是区域锚点坐标个数；λ是平衡参数；
展开式(1)中的两个代价函数，还有：
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其中，x表示检测框中心x轴坐标，y表示检测框中心y轴坐标，w表示检测框宽度，h表示检测框高度。
4.如权利要求2所述的一种运动员竞技能力分析方法，其特征在于：所述多目标跟踪模型中，前后两帧的目标窗口之间的关系用投影来表示，假设前一帧投影到后一帧的相对运动信息表示为p*(d1,d2)，则两者之间总的特征为：
<mrow> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msup> <mi>p</mi> <mo>*</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msup> <mi>p</mi> <mo>*</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>&amp;sigma;</mi> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，n(d1,d2)是总关键点个数，σ为正则参数，用来约束关键点个数的影响；
定义集合At为模型的每帧跟踪结果，集合为干净目标，表示不再变化的历史目标；假设集合：为每个干净目标的假设，模型表示如下：
能量函数：
式(6)中，Ψ代表干净目标与假设之间的匹配度，展开如下：
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展开式(7)第一项，得到：
<mrow> <msub> <mi>&amp;psi;</mi> <mi>u</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mrow> <mo>*</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>A</mi> </msub> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mrow> <mo>*</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>T</mi> </msub> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mrow> <mo>*</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>s</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，si为检测置信度；
展开式(8)，有：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>A</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>N</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>a</mi> <mi>A</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>A</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>&amp;infin;</mi> </mtd> <mtd> <mrow> <msup> <mi>ifo</mi> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&lt;</mo> <mn>0.5</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <msup> <mi>&amp;eta;</mi> <mrow> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msup> <msup> <mi>o</mi> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>o</mi> <mi>t</mi> <mi>h</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，N代表相邻帧之间的时间距离；能够得到在ti时刻的关联性；αA(di,dj)＝ωΔt·ρ(di,dj)代表两个检测之间的相关性；ωΔt为已学习模型参数；代表双向本地流函数，用来计算相距Δt的两帧之间的关联运动规律，其中ρ'为单方向流函数，n(di,dj)是正则化项；η是衰减因子；代表中的最后一帧；o2＝2*IoU(di,dj)2，IoU代表两个检测框的重叠部分；p代表检测框的最小二乘预测结果；
继续展开式(7)第二项，有：
<mrow> <msub> <mi>&amp;psi;</mi> <mi>p</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>A</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> <mo>|</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>|</mo> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>N</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>o</mi> <mi>t</mi> <mi>h</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>10</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
代表假设的前后一致性；
再展开式(7)第三项：
<mrow> <msub> <mi>&amp;psi;</mi> <mi>h</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>&amp;gamma;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow> </munder> <mi>&amp;xi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>&amp;cup;</mo> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;Element;</mo> <msup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>m</mi> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>&amp;cup;</mo> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow> </munder> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>-</mo> <mi>K</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>11</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，γ、ε、θ均为标量参数；ξ代表两个检测框之间的平方距离；K代表两个检测框之间关联颜色直方图的交叉核；
式(6)中，Φ代表惩罚项，展开如下：
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>&amp;Phi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>l</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>f</mi> <mo>=</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mi>&amp;tau;</mi> </mrow> <mi>t</mi> </munderover> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>o</mi> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <mi>d</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>l</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mo>&amp;Pi;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <mi>d</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>H</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>l</mi> </msub> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，α＝0.5、β＝100，Π代表指示函数。
5.如权利要求1所述的一种运动员竞技能力分析方法，其特征在于：所述步骤4中，针对不同的体育项目调整不同指标的权重值，假设目前只依据四项指标：传球成功率Sth，控球距离Cd，控球时长Ct，累计运动距离Ds，分别对应权重值W1-W4，那么总分为：
<mrow> <mi>S</mi> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>h</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>W</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>d</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>W</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>W</mi> <mn>3</mn> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>D</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>W</mi> <mn>4</mn> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mi>W</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>W</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>W</mi> <mn>3</mn> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>W</mi> <mn>4</mn> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>13</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，传球成功率Sth，控球距离Cd，控球时长Ct，累计运动距离Ds均做归一化处理，数值范围在0到1之间。
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