CN108320246A - 一种电子竞技赛后分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种电子竞技赛后分析方法及方法给,属于数据分析领域。本发明方法使用眼动追踪装置配合赛后数据分析系统优化赛后结果分析，所述方法包括以下步骤：S1，使用眼动追踪装置捕捉取玩家比赛过程中的眼动轨迹并上传至服务器；S2，服务器获取眼动轨迹，分析得到差异数据；S3，服务器分析所述差异数据，得到训练优化方案。本发明针对选手的视角以及眼球轨迹，在赛后可以提取出比赛时选手的眼动轨迹，根据时间轴，找到当时选手的眼动轨迹，再结合整个比赛的局势进行分析，可以大大提高战略对选手的契合度。
Description
技术领域
本发明属于数据分析领域，尤其涉及一种电子竞技赛后分析方法及系统。
背景技术
随着电子竞技越来越火热，奖金越来越高，大众们对电子竞技的关注度也逐渐升高，电子竞技已经成为一种新兴的竞技运动。既然是一种竞技运动，那么赛后分析时必不可少的环节，现有的赛后分析技术还是传统的技术：即在一盘比赛完成后，提取录像，对选手在各个节点的表现进行评价，或者是学习其他战队队员的打法、配合。传统的赛后分析复盘虽然能“重温”选手们在比赛时的表现，但是不足以说明选手的实力，有些选手非常喜欢切屏，或者瞄小地图，往往是这些不经意的细节，才是决定比赛成功的关键因素。比赛选手水平其实都差不多，那么输赢就由细节来决定。
而眼动仪作为心理学基础研究的重要仪器，用于记录人在处理视觉信息时的眼动轨迹特征，广泛用于注意、视知觉、阅读等领域的研究。眼动仪的问世为心理学家利用眼动技术(eye movement technique)探索人在各种不同条件下的视觉信息加工机制，观察其与心理活动直接或间接奇妙而有趣的关系，提供了新的有效工具。
专利申请号为CN201610102784.8的发明专利公布了一种视觉运动追踪训练系统及其追踪训练方法，其具体公布了包括：显示模块，用来显示追踪训练画面；画面控制模块，用来生成追踪训练画面，并将追踪训练画面传输至显示模块进行显示；目标面积调整模块，用来控制追踪训练画面中目标体的面积；目标速度调整模块，用来控制追踪训练画面中目标体的移动速度；目标落点调整模块，用来控制追踪训练画面中目标体的落点区域；目标附加信息控制模块，用来控制目标体上附加信息的显示；眼动仪，用来捕捉使用者的眼部动作；数据处理模块，用来对眼动仪采集到的数据和追踪训练画面进行分析处理。但是虽然该技术方案使用到视觉运动追踪设备(眼动仪)来捕捉运动员的眼部轨迹，但是没有对捕捉到的眼部轨迹进行后续数据分析，来帮助运动员更好的提升个人的专业水平。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题，提出了一种电子竞技赛后分析方法及系统。
本发明是通过以下技术方案得以实现的：
一种电子竞技赛后分析方法，使用眼动追踪装置配合赛后数据分析系统优化赛后结果分析，所述方法包括以下步骤：
S1，使用眼动追踪装置捕捉取玩家比赛过程中的眼动轨迹并上传至服务器；
S2，服务器获取眼动轨迹，分析得到差异数据；
S3，服务器分析所述差异数据，得到训练优化方案。
作为本发明的优选，所述步骤S2包括：
S2.1，服务器接受眼动轨迹，解析后进行分析获得眼动轨迹分析数据；
S2.2，服务器匹配找到对应场次的赛后数据，比较眼动轨迹数据和所述赛后数据，分析得到差异数据。
作为本发明的优选，所述步骤S2.1包括：
S2.11，服务器获取每位玩家的眼动轨迹，分析获得每位玩家眼动轨迹分析数据，所述每位玩家眼动轨迹分析数据包括瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹；
S2.12，服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析同队玩家的眼动轨迹，分析获得同队眼动轨迹分析数据，所述同队眼动轨迹分析数据包括同一时刻的同队各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的同队各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的同队各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的同队各玩家聚集眼动轨迹；
S2.13，服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析敌方阵营玩家的眼动轨迹，分析获得敌方眼动轨迹分析数据，所述敌方眼动轨迹分析数据包括同一时刻的敌方各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的敌方各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的敌方各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的敌方各玩家聚集眼动轨迹。
作为本发明的优选，所述步骤S2.2包括：
S2.21,服务器根据时间轴以及玩家身份匹配找到对应场次的赛后数据；
S2.22，比较所述每位玩家眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到每位玩家的差异数据；
S2.23，比较所述同队眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到同队玩家之间的差异数据；
S2.24，比较所述敌方眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到双方队伍之间的差异数据。
作为本发明的优选，所述步骤S3包括：
S3.1，服务器根据队伍身份、玩家身份以及使用的英雄身份获得历史分析数据，所述历史分析数据包括同队伍身份下的历史分析数据、同玩家身份下的历史分析数据以及同使用的英雄身份下的历史分析数据；
S3.2，将获得的历史分析数据与所述差异数据进行比较，得到训练优化方案。
一种电子竞技赛后分析系统，使用眼动追踪装置配合赛后数据分析系统优化赛后结果分析，包括：
眼动捕捉模块，用于使用眼动追踪装置捕捉取玩家比赛过程中的眼动轨迹并上传至服务器；
第一分析模块，用于服务器获取眼动轨迹，分析得到差异数据；
第二分析模块，用于服务器分析所述差异数据，总结得到训练优化方案。
作为本发明的优选，所述第一分析模块包括：
获取分析单元，用于服务器接受眼动轨迹，解析后进行分析获得眼动轨迹分析数据；
匹配分析单元，用于服务器匹配找到对应场次的赛后数据，比较眼动轨迹数据和所述赛后数据，分析得到差异数据。
作为本发明的优选，获取分析单元包括：
第一获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹，分析获得每位玩家眼动轨迹分析数据，所述每位玩家眼动轨迹分析数据包括瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹；
第二获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析同队玩家的眼动轨迹，分析获得同队眼动轨迹分析数据，所述同队眼动轨迹分析数据包括同一时刻的同队各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的同队各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的同队各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的同队各玩家聚集眼动轨迹；
第三获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析敌方阵营玩家的眼动轨迹，分析获得敌方眼动轨迹分析数据，所述敌方眼动轨迹分析数据包括同一时刻的敌方各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的敌方各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的敌方各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的敌方各玩家聚集眼动轨迹。
作为本发明的优选，获取匹配分析包括：
匹配子单元，用于服务器根据时间轴以及玩家身份匹配找到对应场次的赛后数据；
第一比较分析单元，用于比较所述每位玩家眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到每位玩家的差异数据；
第二比较分析单元，用于比较所述同队眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到同队玩家之间的差异数据；
第三比较分析单元，用于比较所述敌方眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到敌方队伍之间的差异数据。
作为本发明的优选，所述第二分析模块包括：
分析单元，用于服务器根据队伍身份、玩家身份以及使用的英雄身份获得历史分析数据，所述历史分析数据包括同队伍身份下的历史分析数据、同玩家身份下的历史分析数据以及同使用的英雄身份下的历史分析数据；
总结单元，用于将获得的历史分析数据与所述差异数据进行比较，总结得到训练优化方案。
作为本发明的有益效果：
使用到眼动追踪装置(眼动仪)来捕捉玩家比赛时的眼部轨迹，赛后结合赛后数据分析系统进行后续数据分析，对比分析后得到训练优化方案，来帮助玩家更好的提升个人的专业水平，赢得比赛胜利。
附图说明
图1为本发明一种电子竞技赛后分析方法的流程图；
图2为本发明步骤S2的流程图；
图3为本发明步骤S3的流程图；
图4为本发明一种电子竞技赛后分析系统的框图；
图5为本发明第一分析模块的框图；
图6为本发明第二分析模块的框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
实施例1
本技术方案通过生物特征技术(眼动追踪技术)与电子竞技赛后分析结合，优化传统电子竞技赛后分析系统，分析得出训练优化方案，帮助教练能更好的对团队进行训练，提高战术战略，加入眼动追踪的赛后分析系统，可以让教练在复盘分析时更加清楚了解队员们此时目光的注重点，提升队员们在以后比赛时的沟通以及战术执行情况。
如图1-3所示，本发明一种电子竞技赛后分析方法，使用眼动追踪装置配合赛后数据分析系统优化赛后结果分析，所述方法包括以下步骤：
S1，使用眼动追踪装置捕捉取玩家比赛过程中的眼动轨迹并上传至服务器。
在比赛开始前给玩家佩戴好眼动仪，打开眼动仪并打开录制眼动轨迹软件，检测软件是否已经成功连接上眼动仪，如果没有连接上则弹出提示，并重新配置检查；如果成功连接上，则扫描玩家的眼球，等待录制。建立眼动时间轴，等比赛开始后触发眼动仪开始录制各位玩家的眼动轨迹，等待比赛接收后保存各位玩家的眼动轨迹并上传至赛后数据分析系统的服务器。
S2，服务器获取眼动轨迹，分析得到差异数据。
服务器获取到各位玩家的眼动轨迹，并通过具体眼动时间轴、玩家的身份匹配找到对应比赛的赛后数据，结合各位玩家的眼动轨迹进行分析，得到差异数据。
所述步骤S2包括：
S2.1，服务器接受眼动轨迹，解析后进行分析获得眼动轨迹分析数据。服务器接收眼动轨迹软件发来的各位玩家的眼动轨迹，并解析成与赛后数据分析系统数据库相匹配的数据形式，获得赛后数据分析系统可识别的眼动轨迹分析数据。
S2.11，服务器获取每位玩家的眼动轨迹，分析获得每位玩家眼动轨迹分析数据，所述每位玩家眼动轨迹分析数据包括瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹。在玩家操作游戏中的英雄角色时，因为视距有限不会只注意自己周边可视距离内的情况，会时不时的查看小地图或者查看不在自己视距内大地图其他队友的实时情况，此时就会出现玩家的瞬时眼动轨迹点，在分析每位玩家眼动轨迹时需区分瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹，瞬时眼动轨迹点代表了当时玩家的注意点在游戏地图的什么方位或在自己同队队友身上或在敌方玩家身上；而排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹可表明玩家的操作习惯，是喜欢补兵刷钱或参团杀人或专注拆塔。
S2.12，服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析同队玩家的眼动轨迹，分析获得同队眼动轨迹分析数据，所述同队眼动轨迹分析数据包括同一时刻的同队各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的同队各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的同队各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的同队各玩家聚集眼动轨迹。同队玩家的同队眼动轨迹分析数据，要获得同队玩家在同一时刻或同一时间段内的聚集度或分散度。
S2.13，服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析敌方阵营玩家的眼动轨迹，分析获得敌方眼动轨迹分析数据，所述敌方眼动轨迹分析数据包括同一时刻的敌方各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的敌方各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的敌方各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的敌方各玩家聚集眼动轨迹。敌方队伍的敌方眼动轨迹分析数据，要获得敌方各玩家在同一时刻或同一时间段内的聚集度或分散度。
S2.2，服务器匹配找到对应场次的赛后数据，比较眼动轨迹数据和所述赛后数据，分析得到差异数据。
所述步骤S2.2包括：
S2.21,服务器根据时间轴以及玩家身份匹配找到对应场次的赛后数据。
在获取眼动轨迹数据并根据不同条件细分获得到每位玩家眼动轨迹分析数据、同队眼动轨迹分析数据和敌方眼动轨迹分析数据，再根据眼动轨迹数据内携带的时间轴，以及玩家的身份匹配找到对应场次的赛后数据，通过每位玩家眼动轨迹分析数据、同队眼动轨迹分析数据和敌方眼动轨迹分析数据结合对应场次的赛后数据进行具体分析。
S2.22，比较所述每位玩家眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到每位玩家的差异数据。
通过每位玩家的瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹结合赛后数据，分析当时玩家的注意点在游戏地图的什么方位或是在自己同队队友身上或是在敌方玩家身上；分析玩家的操作习惯，是喜欢补兵刷钱或参团杀人或专注拆塔，并在所有参赛的玩家之间进行比较获得玩家之间的差异、再通过玩家操作游戏角色的角色定位分析同角色定位下玩家之间的差异，得到每位玩家的差异数据。
S2.23，比较所述同队眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到同队玩家之间的差异数据。
通过同一时刻的同队各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的同队各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的同队各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的同队各玩家聚集眼动轨迹结合赛后数据，分析同队玩家的作战统一性和战略的有效性，得到同队玩家之间的差异数据。
S2.24，比较所述敌方眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到双方队伍之间的差异数据。
通过同一时刻的敌方各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的敌方各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的敌方各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的敌方各玩家聚集眼动轨迹结合赛后数据，分析敌方队伍和我方队伍(即前文的“同队”)聚集度、离散度和快速支援度，得到双方队伍之间的差异数据。
S3，服务器分析所述差异数据，得到训练优化方案。
最后从服务器中调取历史对战、以及游戏中英雄角色的对战情况，进行深度学习后再次分析，得到训练优化分案，提高战术战略，帮助教练能更好的对团队进行训练。
所述步骤S3包括：
S3.1，服务器根据队伍身份、玩家身份以及使用的英雄身份获得历史分析数据，所述历史分析数据包括同队伍身份下的历史分析数据、同玩家身份下的历史分析数据以及同使用的英雄身份下的历史分析数据。
S3.2，将获得的历史分析数据与所述差异数据进行比较，得到训练优化方案。
实施例2
如图4-6所示，本发明一种电子竞技赛后分析系统，使用眼动追踪装置配合赛后数据分析系统优化赛后结果分析，包括：
眼动捕捉模块，用于使用眼动追踪装置捕捉取玩家比赛过程中的眼动轨迹并上传至服务器；
第一分析模块，用于服务器获取眼动轨迹，分析得到差异数据。
所述第一分析模块包括：
获取分析单元，用于服务器接受眼动轨迹，解析后进行分析获得眼动轨迹分析数据。
获取分析单元包括：
第一获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹，分析获得每位玩家眼动轨迹分析数据，所述每位玩家眼动轨迹分析数据包括瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹；
第二获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析同队玩家的眼动轨迹，分析获得同队眼动轨迹分析数据，所述同队眼动轨迹分析数据包括同一时刻的同队各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的同队各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的同队各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的同队各玩家聚集眼动轨迹；
第三获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析敌方阵营玩家的眼动轨迹，分析获得敌方眼动轨迹分析数据，所述敌方眼动轨迹分析数据包括同一时刻的敌方各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的敌方各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的敌方各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的敌方各玩家聚集眼动轨迹。
匹配分析单元，用于服务器匹配找到对应场次的赛后数据，比较眼动轨迹数据和所述赛后数据，分析得到差异数据。
获取匹配单元包括：
匹配子单元，用于服务器根据时间轴以及玩家身份匹配找到对应场次的赛后数据。
第一比较分析单元，用于比较所述每位玩家眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到每位玩家的差异数据。
第二比较分析单元，用于比较所述同队眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到同队玩家之间的差异数据。
第三比较分析单元，用于比较所述敌方眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到敌方队伍之间的差异数据。
第二分析模块，用于服务器分析所述差异数据，总结得到训练优化方案。
所述第二分析模块包括：
分析单元，用于服务器根据队伍身份、玩家身份以及使用的英雄身份获得历史分析数据，所述历史分析数据包括同队伍身份下的历史分析数据、同玩家身份下的历史分析数据以及同使用的英雄身份下的历史分析数据。
总结单元，用于将获得的历史分析数据与所述差异数据进行比较，总结得到训练优化方案。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (10)
1.一种电子竞技赛后分析方法，其特征在于，使用眼动追踪装置配合赛后数据分析系统优化赛后结果分析，所述方法包括以下步骤：
S1，使用眼动追踪装置捕捉取玩家比赛过程中的眼动轨迹并上传至服务器；
S2，服务器获取眼动轨迹，分析得到差异数据；
S3，服务器分析所述差异数据，得到训练优化方案。
2.根据权利要求1所述的一种电子竞技赛后分析方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S2.1，服务器接受眼动轨迹，解析后进行分析获得眼动轨迹分析数据；
S2.2，服务器匹配找到对应场次的赛后数据，比较眼动轨迹数据和所述赛后数据，分析得到差异数据。
3.根据权利要求2所述的一种电子竞技赛后分析方法，其特征在于，所述步骤S2.1包括：
S2.11，服务器获取每位玩家的眼动轨迹，分析获得每位玩家眼动轨迹分析数据，所述每位玩家眼动轨迹分析数据包括瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹；
S2.12，服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析同队玩家的眼动轨迹，分析获得同队眼动轨迹分析数据，所述同队眼动轨迹分析数据包括同一时刻的同队各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的同队各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的同队各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的同队各玩家聚集眼动轨迹；
S2.13，服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析敌方阵营玩家的眼动轨迹，分析获得敌方眼动轨迹分析数据，所述敌方眼动轨迹分析数据包括同一时刻的敌方各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的敌方各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的敌方各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的敌方各玩家聚集眼动轨迹。
4.根据权利要求2所述的一种电子竞技赛后分析方法，其特征在于，所述步骤S2.2包括：
S2.21,服务器根据时间轴以及玩家身份匹配找到对应场次的赛后数据；
S2.22，比较所述每位玩家眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到每位玩家的差异数据；
S2.23，比较所述同队眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到同队玩家之间的差异数据；
S2.24，比较所述敌方眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到双方队伍之间的差异数据。
5.根据权利要求1或4所述的一种电子竞技赛后分析方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S3.1，服务器根据队伍身份、玩家身份以及使用的英雄身份获得历史分析数据，所述历史分析数据包括同队伍身份下的历史分析数据、同玩家身份下的历史分析数据以及同使用的英雄身份下的历史分析数据；
S3.2，将获得的历史分析数据与所述差异数据进行比较，得到训练优化方案。
6.一种电子竞技赛后分析系统，其特征在于，使用眼动追踪装置配合赛后数据分析系统优化赛后结果分析，包括：
眼动捕捉模块，用于使用眼动追踪装置捕捉取玩家比赛过程中的眼动轨迹并上传至服务器；
第一分析模块，用于服务器获取眼动轨迹，分析得到差异数据；
第二分析模块，用于服务器分析所述差异数据，总结得到训练优化方案。
7.根据权利要求6所述的一种电子竞技赛后分析系统，其特征在于，所述第一分析模块包括：
获取分析单元，用于服务器接受眼动轨迹，解析后进行分析获得眼动轨迹分析数据；
匹配分析单元，用于服务器匹配找到对应场次的赛后数据，比较眼动轨迹数据和所述赛后数据，分析得到差异数据。
8.根据权利要求7所述的一种电子竞技赛后分析系统，其特征在于，获取分析单元包括：
第一获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹，分析获得每位玩家眼动轨迹分析数据，所述每位玩家眼动轨迹分析数据包括瞬时眼动轨迹点以及排除瞬时眼动轨迹点后的眼动轨迹；
第二获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析同队玩家的眼动轨迹，分析获得同队眼动轨迹分析数据，所述同队眼动轨迹分析数据包括同一时刻的同队各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的同队各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的同队各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的同队各玩家聚集眼动轨迹；
第三获取分析子单元，用于服务器获取每位玩家的眼动轨迹并根据玩家阵营解析敌方阵营玩家的眼动轨迹，分析获得敌方眼动轨迹分析数据，所述敌方眼动轨迹分析数据包括同一时刻的敌方各玩家分散眼动轨迹点、同一时间段内的敌方各玩家分散眼动轨迹、同一时刻的敌方各玩家聚集眼动轨迹点和同一时间段内的敌方各玩家聚集眼动轨迹。
9.根据权利要求7所述的一种电子竞技赛后分析系统，其特征在于，获取匹配分析包括：
匹配子单元，用于服务器根据时间轴以及玩家身份匹配找到对应场次的赛后数据；
第一比较分析单元，用于比较所述每位玩家眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到每位玩家的差异数据；
第二比较分析单元，用于比较所述同队眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到同队玩家之间的差异数据；
第三比较分析单元，用于比较所述敌方眼动轨迹分析数据和所述赛后数据，分析得到敌方队伍之间的差异数据。
10.根据权利要求6或9所述的一种电子竞技赛后分析系统，其特征在于，所述第二分析模块包括：
分析单元，用于服务器根据队伍身份、玩家身份以及使用的英雄身份获得历史分析数据，所述历史分析数据包括同队伍身份下的历史分析数据、同玩家身份下的历史分析数据以及同使用的英雄身份下的历史分析数据；
总结单元，用于将获得的历史分析数据与所述差异数据进行比较，总结得到训练优化方案。
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|---|---|---|---|
| CN201810083935.9A CN108320246A (zh) | 2018-01-29 | 2018-01-29 | 一种电子竞技赛后分析方法及系统 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN201810083935.9A CN108320246A (zh) | 2018-01-29 | 2018-01-29 | 一种电子竞技赛后分析方法及系统 |
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|---|---|
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Citations (3)
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| JP2011034234A (ja) * | 2009-07-30 | 2011-02-17 | Kozo Keikaku Engineering Inc | 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム |
| CN103500011A (zh) * | 2013-10-08 | 2014-01-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 眼动轨迹规律分析方法和装置 |
| CN105561562A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-05-11 | 漆昌柱 | 一种视觉运动追踪训练系统及其追踪训练方法 |
-
2018
- 2018-01-29 CN CN201810083935.9A patent/CN108320246A/zh active Pending
Patent Citations (3)
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