CN110826539A - 一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统 - Google Patents

一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110826539A
CN110826539A CN201911247202.5A CN201911247202A CN110826539A CN 110826539 A CN110826539 A CN 110826539A CN 201911247202 A CN201911247202 A CN 201911247202A CN 110826539 A CN110826539 A CN 110826539A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pass
mode
passing
attack
visualization module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911247202.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110826539B (zh
Inventor
巫英才
谢潇
王伽臣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN201911247202.5A priority Critical patent/CN110826539B/zh
Publication of CN110826539A publication Critical patent/CN110826539A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110826539B publication Critical patent/CN110826539B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • G06V20/42Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items of sport video content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,该系统包括数据获取及处理模块、传球模式可视化模块、传球模式动态变化可视化模块、防守效果可视化模块、传球结果可视化模块、传球阶段缩略可视化模块、传球阶段详细可视化模块、传球指标可视化模块共八个模块。本发明的系统能够快速掌握比赛中一支球队使用过的传球模式的概览,快速定位使用频率高且有效的传球模式,找出传球模式随着比赛进程演变的变化特征,评估某一时间段内的传球效果,找出球员在传球过程中扮演的战术角色;发现感兴趣的传球模式和变化模式后,能够使用视图内的交互和视图间的联动进行进一步的分析,结合自身领域知识,理解和解释对应现象模式发生的原因。

Description

一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统
技术领域
本发明涉及足球传球变化分析领域,具体涉及一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统。
背景技术
现有的足球传球分析是根据传球记录构建球员间的传球网络,通过网络分析手段,如连通性分析和拓扑结构分析寻找球队和球员的传球模式。这种分析常见于体育分析的比赛报告中,如Opta和STATS。
传球网络分析会将不同时间段的传球全部聚合到一个传球网络中,因此不支持细粒度的分析。一批研究者由此使用了基于序列的方法,将每个进攻回合内的传球转化为一段序列,通过序列挖掘的手段获取传球模式。比如曾经有研究者将传球转化为球员类别的序列并通过频繁子序列挖掘提取出前锋、中场、后场球员间的配合模式。但是这些基于频繁子序列的方法无法进行精确到具体球员的分析,也没有考虑到传球的动态变化。
近年来可视化技术已被广泛运用于足球分析中。例如,研究者们有将运动轨迹嵌入到比赛视频中帮助专家分析;有设计不同可视化视图展示分析各项表现指标的工作;也有专门针对足球阵型的时空变化进行分析的可视化工作等等。在这些工作中,足球传球往往都是作为辅助数据进行分析,其展示也仅限于全场的传球网络或者是一个进攻回合内的传球细节展示,缺少深入分析足球传球这一重要足球技术的可视化工作。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提出一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,该系统可以使用户查看一场比赛中某支球队采用过的传球模式和传球模式随着比赛进程的变化,同时提供不同的传球结束事件和球队及球员表现的统计指标,配合一定的交互方式和多视图的联动,帮助用户寻找传球模式变化的规律和理解变化的原因。
本发明的目的通过如下的技术方案来实现:
一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,该系统包括如下模块:
(1)数据获取及处理模块,该模块获取的数据包括:
两队每帧的位置数据:包括两队每位球员每帧在场上的位置信息;
球每帧的位置数据:球每帧在场上的位置信息;
进攻方的传球事件数据:包括每次传球的传球人和接球人的位置信息和时间信息;
进攻方整场比赛的传球结束事件数据:包括抢断、犯规、射门、越位以及进球;
该模块进一步处理得到的数据包括:
进攻方每秒钟的阵型数据:包括每个阵型中各个球员所担任的位置;
防守方每秒防守效果数据:计算两队每秒钟场上除守门员外十人围成的面积大小,面积却小,防守效果越好;
进攻方整场比赛出现过的传球模式数据:其形式为一组经常进行传球配合的球员;
对球的压迫值:通过计算离持球人最近的四名防守球员所构成的多边形的面积得到;
(2)传球模式可视化模块:每个传球模式都用一个球场图标表示并在纵向上进行排布。通过点线图的形式将传球模式与对应的球员图标相连来展示每个传球模式包含的球员,并通过在球场图标上放置热力图表现每个传球模式的空间信息;
(3)传球模式动态变化可视化模块;该模块设置在所述的传球模式可视化模块的右侧,通过在时间轴上放置图标来表示整场比赛中一支球队在进攻时的传球模式的变化,时间轴的走向从左往右,其中每一列代表一次进攻回合,且每一列上均设置一个圆点,圆点位于每一列的高度与所述的传球模式可视化模块中对应的传球模式图标的高度保持一致,从而表示出每个进攻回合使用的传球模式;
(4)防守效果可视化模块:该模块设置在所述的传球模式动态变化可视化模块的上方,通过在所述的时间轴上的每个进攻回合上方放置柱状图,柱状图的高度表示每个进攻回合内防守方的防守效果,柱状图的高度越高,防守效果越差;
(5)传球结果可视化模块:该模块设置在所述的传球模式动态变化可视化模块的下方,通过在所述的时间轴上的每个进攻回合的下方放置对应传球结束事件的图标,从而使得用户可以快速看到传球效果的变化;
(6)传球阶段缩略可视化模块:使用图标的形式表现出一次进攻回合里的详细的传球信息,其中,每个进攻回合对应的每一列中,从上到下依次为第一名传球人传球时的球队阵型、传球时球员在球场上的空间位置、传球人的球员号码、该进攻回合内传球数量、最后一名接球人的球员号码、接球时球员在球场上的空间位置、接球时的球队阵型、进攻回合的结束事件;通过这个表现形式用户可以快速了解进攻回合内传球的重要信息而不需要从视频中获取;
(7)传球阶段详细可视化模块:通过设置模拟球场,并用点线图的形式展示一次进攻回合内完整的传球过程,其中每个点代表每次传接球的球员号码,每条实线代表一次传球,每条虚线的边代表接球人的带球,箭头代表传球的方向;
(8)传球指标可视化模块:通过折线图和柱状图分别表示进攻方整体和每个球员的技术指标。
进一步地,所述的传球阶段缩略可视化模块中,球员在球场上的空间位置的图标是基于九分的球场,在对球场分成九块后,选择每块内的图案定制空间位置图标。
进一步地,当鼠标悬浮在所述的传球模式可视化模块中的传球模式图标时,所述的传球模式动态变化可视化模块中使用了相应传球模式的进攻回合会被高亮;当鼠标点击所述的传球模式可视化模块中的传球模式图标时,传球模式动态变化可视化模块将会只展示使用了相应传球模式的进攻回合,并使用所述的传球阶段缩略可视化模块展示每个进攻回合。
进一步地,当鼠标点击传球模式动态变化可视化模块中的进攻回合时,相应的详细传球过程将会在所述的传球阶段详细可视化模块中展示。
进一步地,所述的传球模式可视化模块还包括设置在每个球员一侧的柱状图,用以表示每个球员在每种传球模式下的数据。
进一步地,所述的传球模式可视化模块的柱状图中,通过较长的柱状图表现整场比赛中的传球次数,较短的柱状图表示在某一种传球模式中球员的传球次数,且较短的柱状图在点击某个传球模式后才显示。
进一步地,所述的传球模式动态变化可视化模块的中部设置间隔,用于区分上半场和下半场;所述的传球阶段缩略可视化模块中,每个进攻回合内传球数量用三角形图标表示,三角形图标的密度代表该回合内传球数量的多少,越多密度越大。
进一步地,所述的传球指标可视化模块中,通过折线图分别显示防守方防守效果数据和对球的压迫值;通过柱状图显示每个球员的最大速度、冲刺次数、冲刺距离和跑动距离。
进一步地,所述的进攻方每秒钟的阵型数据通过阵型检测方法处理得到。
进一步地,所述的进攻方整场比赛出现过的传球模式数据的处理过程如下:首先提取出一次进攻回合中的传球过程中每次传球的传球人并加上最后一次传球的接球人,按传球顺序排列形成一个球员序列,然后采用了文本挖掘的主题模型算法提取出一场比赛中所有传球球员序列的传球模式。
本发明的有益效果如下:
(1)本发明的足球传球的可视化分析系统,适用于对一支球队的传球进行深入分析,考虑了传球过程中的球员人员信息和球员所在的球场空间信息,并结合了比赛进程、多种关键事件、和多项统计指标,可用性高,可以快速找出传球的动态变化特征。
(2)通过本发明的可视化分析系统,能够快速掌握比赛中一支球队使用过的传球模式的概览,快速定位使用频率高且有效的传球模式,找出传球模式随着比赛进程演变的变化特征,评估某一时间段内的传球效果,找出球员在传球过程中扮演的战术角色;发现感兴趣的传球模式和变化模式后,能够使用视图内的交互和视图间的联动进行进一步的分析,结合自身领域知识,理解和解释对应现象模式发生的原因。
附图说明
图1为本发明的足球传球的可视化分析系统的整体示意图;
图2是传球模式可视化模块的示意图;
图3是传球模式动态变化可视化模块、防守效果可视化模块、和传球结果可视化模块的示意图;
图4是传球结果的图标设计示意图;
图5是传球阶段缩略可视化模块示意图;
图6是图5中图标的解释图;
图7是传球阶段详细可视化模块示意图;
图8是传球指标可视化模块示意图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明,本发明的目的和效果将变得更加明白,应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统包括数据获取及处理模块、传球模式可视化模块、传球模式动态变化可视化模块、防守效果可视化模块、传球结果可视化模块、传球阶段缩略可视化模块、传球阶段详细可视化模块、传球指标可视化模块共八个模块。
其中,在对足球传球的可视化分析之前,首先要通过数据获取及处理模块对原始足球比赛视频的数据进行采集、清洗和处理,其中,采集的数据包括:
两队每帧的位置数据:包括两队每位球员每帧在场上的位置信息;
球每帧的位置数据:球每帧在场上的位置信息;
进攻方的传球事件数据:包括每次传球的传球人和接球人的位置信息和时间信息;
进攻方整场比赛的传球结束事件数据:包括抢断、犯规、射门、越位以及进球。
对于采集到的数据,首先进行数据清理,清理数据中的异常值和填补缺失的数据,并进行数据平滑;
对于清洗后的数据,再使用数据挖掘方法进行进一步处理,得到如下数据:
进攻方每秒钟的阵型数据:包括每个阵型中各个球员所担任的位置,该数据通过阵型检测方法处理得到;
防守方每秒防守效果数据:计算两队每秒钟场上除守门员外十人围成的面积大小,面积却小,防守效果越好;
进攻方整场比赛出现过的传球模式数据:通过主题挖掘算法提取出传球的传球模式,其形式为一组经常进行传球配合的球员。处理过程为将一次进攻回合中的传球过程转换为球员序列。转换过程为提取出传球过程中每次传球的传球人并加上最后一次传球的接球人按传球顺序排列形成一个球员序列。随后采用了文本挖掘常用的主题模型算法提取出一场比赛中所有传球球员序列的传球模式。
对球的压迫值:通过计算离持球人最近的四名防守球员所构成的多边形的面积得到。
针对处理后的数据,通过如下的模块进行可视化:
(1)传球模式可视化模块:如图2所示,每个传球模式都用一个球场图标表示并在纵向上进行排布。通过点线图的形式将传球模式与对应的球员图标相连来展示每个传球模式包含的球员,并通过在球场图标上放置热力图表现每个传球模式的空间信息。球员的传球次数通过在球员图标旁的柱状图表示。其中较长的柱状图表现了整场比赛中的传球次数,较短的柱状图表示的是在某一种传球模式中球员的传球次数。较短的柱状图在点击某个传球模式后才显示。
(2)传球模式动态变化可视化模块;如图3所示,该模块设置在所述的传球模式可视化模块的右侧,通过在时间轴上放置图标来表示整场比赛中一支球队在进攻时的传球模式的变化,时间轴的走向从左往右,其中隔开的空间代表了比赛的上下半场(左边上半场)。其中每一列代表一次进攻回合,且每一列上均设置一个圆点,圆点位于每一列的高度与图2中的传球模式可视化模块中对应的传球模式图标的高度保持一致,从而表示出每个进攻回合使用的传球模式。
(3)防守效果可视化模块:如图3所示,该模块设置在所述的传球模式动态变化可视化模块的上方,通过在所述的时间轴上的每个进攻回合(每一列)上方放置柱状图,柱状图的高度表示每个进攻回合内防守方的防守效果,柱状图的高度越高,防守效果越差;
(4)传球结果可视化模块:如图1中的C5所示,该模块设置在所述的传球模式动态变化可视化模块的下方,通过在所述的时间轴上的每个进攻回合的下方放置对应传球结束事件的图标,从而使得用户可以快速看到传球效果的变化;此处默认只显示结果为射门和传球的结束事件图标,如拦截、出界等其它事件的图标不显示。事件的图标设计如图4所示。
(5)传球阶段缩略可视化模块:在点击所述的传球模式可视化模块中的一个球场图标后,所述的传球模式动态变化可视化模块将会变化以突出显示对应点击的传球模式的进攻回合。如图5所示,其中所有列(进攻回合)在高度上将会收缩,只保留显示属于该传球模式的进攻回合的圆点。空余的空间将用于显示属于该传球模式的进攻回合的详细传球信息。每一列都代表了一个属于点击的传球模式的进攻回合。每一列中的多个图标表示了一次进攻回合里的详细的传球信息。图标的设计与含义如图6所示。通过三种图标表示出第一名传球人/最后一名接球人的球员号码(图6B)、相对应传球/接球时的球队阵型(图6A)以及传球/接球时球员在球场上的空间位置(图6C)。其中上方图标为第一名传球人的信息、下方为最后一名接球人的信息。中间的三角形图标的密度代表了进攻回合内传球数量的多少,越多密度越大。除此之外,进攻回合的结束事件放置在列的最下方(图6D)。空间图标(图6C)的设计共有两种(图6E、F)。当前采用的设计为图6E。每种设计与球场空间的对应可见图6G。通过这个表现形式用户可以快速了解进攻回合内传球的重要信息而不需要从视频中获取。
(6)传球阶段详细可视化模块:在传球模式动态变化可视化模块或者传球阶段缩略可视化模块中点击一个进攻回合后,如图7所示,传球阶段详细可视化模块会显示该点击进攻回合内的所有传球。该模块通过设置模拟球场,并用点线图的形式展示一次进攻回合内完整的传球过程,其中每个点代表每次传接球的球员号码,每条实线代表一次传球,每条虚线的边代表接球人的带球,箭头代表了传球的方向。
(7)传球指标可视化模块:通过折线图和柱状图分别表示进攻方整体和每个球员的技术指标。如图8所示,其中两个折线图表现了整体的技术指标,横轴上每个刻度依次代表了回合中的第一、第二、第N次传球,纵坐标则代表了在第N次传球后的某一具体指标的值。其中上方的折线图显示的是防守方防守效果数据,下方的折线图显示对球的压迫值。最右侧柱状图则表示了每一个球员的技术统计,指标从上往下依次为最大速度,冲刺次数,冲刺距离,跑动距离。
本发明的足球传球的可视化分析系统中,对于传球结束事件图标都是使用了隐喻的设计方法,根据事件内容定制的。用户如果不理解图标代表的事件,可以将鼠标悬浮在图标上方,将会以文字的形式显示该图标对应的事件信息。
本领域普通技术人员可以理解,以上所述仅为发明的优选实例而已,并不用于限制发明,尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内,所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,该系统包括如下模块:
(1)数据获取及处理模块,该模块获取的数据包括:
两队每帧的位置数据:包括两队每位球员每帧在场上的位置信息;
球每帧的位置数据:球每帧在场上的位置信息;
进攻方的传球事件数据:包括每次传球的传球人和接球人的位置信息和时间信息;
进攻方整场比赛的传球结束事件数据:包括抢断、犯规、射门、越位以及进球;
该模块进一步处理得到的数据包括:
进攻方每秒钟的阵型数据:包括每个阵型中各个球员所担任的位置;
防守方每秒防守效果数据:计算两队每秒钟场上除守门员外十人围成的面积大小,面积却小,防守效果越好;
进攻方整场比赛出现过的传球模式数据:其形式为一组经常进行传球配合的球员;
对球的压迫值:通过计算离持球人最近的四名防守球员所构成的多边形的面积得到;
(2)传球模式可视化模块:每个传球模式都用一个球场图标表示并在纵向上进行排布。通过点线图的形式将传球模式与对应的球员图标相连来展示每个传球模式包含的球员,并通过在球场图标上放置热力图表现每个传球模式的空间信息;
(3)传球模式动态变化可视化模块;该模块设置在所述的传球模式可视化模块的右侧,通过在时间轴上放置图标来表示整场比赛中一支球队在进攻时的传球模式的变化,时间轴的走向从左往右,其中每一列代表一次进攻回合,且每一列上均设置一个圆点,圆点位于每一列的高度与所述的传球模式可视化模块中对应的传球模式图标的高度保持一致,从而表示出每个进攻回合使用的传球模式;
(4)防守效果可视化模块:该模块设置在所述的传球模式动态变化可视化模块的上方,通过在所述的时间轴上的每个进攻回合上方放置柱状图,柱状图的高度表示每个进攻回合内防守方的防守效果,柱状图的高度越高,防守效果越差;
(5)传球结果可视化模块:该模块设置在所述的传球模式动态变化可视化模块的下方,通过在所述的时间轴上的每个进攻回合的下方放置对应传球结束事件的图标,从而使得用户可以快速看到传球效果的变化;
(6)传球阶段缩略可视化模块:使用图标的形式表现出一次进攻回合里的详细的传球信息,其中,每个进攻回合对应的每一列中,从上到下依次为第一名传球人传球时的球队阵型、传球时球员在球场上的空间位置、传球人的球员号码、该进攻回合内传球数量、最后一名接球人的球员号码、接球时球员在球场上的空间位置、接球时的球队阵型、进攻回合的结束事件;通过这个表现形式用户可以快速了解进攻回合内传球的重要信息而不需要从视频中获取;
(7)传球阶段详细可视化模块:通过设置模拟球场,并用点线图的形式展示一次进攻回合内完整的传球过程,其中每个点代表每次传接球的球员号码,每条实线代表一次传球,每条虚线的边代表接球人的带球,箭头代表传球的方向;
(8)传球指标可视化模块:通过折线图和柱状图分别表示进攻方整体和每个球员的技术指标。
2.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,所述的传球阶段缩略可视化模块中,球员在球场上的空间位置的图标是基于九分的球场,在对球场分成九块后,选择每块内的图案定制空间位置图标。
3.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,当鼠标悬浮在所述的传球模式可视化模块中的传球模式图标时,所述的传球模式动态变化可视化模块中使用了相应传球模式的进攻回合会被高亮;当鼠标点击所述的传球模式可视化模块中的传球模式图标时,传球模式动态变化可视化模块将会只展示使用了相应传球模式的进攻回合,并使用所述的传球阶段缩略可视化模块展示每个进攻回合。
4.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,当鼠标点击传球模式动态变化可视化模块中的进攻回合时,相应的详细传球过程将会在所述的传球阶段详细可视化模块中展示。
5.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,所述的传球模式可视化模块还包括设置在每个球员一侧的柱状图,用以表示每个球员在每种传球模式下的数据。
6.根据权利要求5所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,所述的传球模式可视化模块的柱状图中,通过较长的柱状图表现整场比赛中的传球次数,较短的柱状图表示在某一种传球模式中球员的传球次数,且较短的柱状图在点击某个传球模式后才显示。
7.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,所述的传球模式动态变化可视化模块的中部设置间隔,用于区分上半场和下半场;所述的传球阶段缩略可视化模块中,每个进攻回合内传球数量用三角形图标表示,三角形图标的密度代表该回合内传球数量的多少,越多密度越大。
8.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,所述的传球指标可视化模块中,通过折线图分别显示防守方防守效果数据和对球的压迫值;通过柱状图显示每个球员的最大速度、冲刺次数、冲刺距离和跑动距离。
9.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,所述的进攻方每秒钟的阵型数据通过阵型检测方法处理得到。
10.根据权利要求1所述的基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统,其特征在于,所述的进攻方整场比赛出现过的传球模式数据的处理过程如下:首先提取出一次进攻回合中的传球过程中每次传球的传球人并加上最后一次传球的接球人,按传球顺序排列形成一个球员序列,然后采用了文本挖掘的主题模型算法提取出一场比赛中所有传球球员序列的传球模式。
CN201911247202.5A 2019-12-09 2019-12-09 一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统 Active CN110826539B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911247202.5A CN110826539B (zh) 2019-12-09 2019-12-09 一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911247202.5A CN110826539B (zh) 2019-12-09 2019-12-09 一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110826539A true CN110826539A (zh) 2020-02-21
CN110826539B CN110826539B (zh) 2022-04-19

Family

ID=69544063

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911247202.5A Active CN110826539B (zh) 2019-12-09 2019-12-09 一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110826539B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111898073A (zh) * 2020-07-31 2020-11-06 西安科技大学 一种对传接球网络行为的分析方法
CN112200891A (zh) * 2020-08-12 2021-01-08 北京中科深智科技有限公司 一种针对足球比赛视频三维动画场景重建系统、方法
CN112883864A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 北京深蓝长盛科技有限公司 无球掩护事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112883865A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 北京深蓝长盛科技有限公司 带球突破事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113902770A (zh) * 2021-12-10 2022-01-07 中国科学院自动化研究所 传球优势区域确定方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140067098A1 (en) * 2012-08-31 2014-03-06 Catapult Innovations Pty Ltd Sports data collection and presentation
CN106464958A (zh) * 2014-02-28 2017-02-22 第二频谱公司 用于执行体育事件的时空分析的系统和方法
CN109101911A (zh) * 2018-07-31 2018-12-28 浙江大学 一种对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法
CN109173205A (zh) * 2018-07-31 2019-01-11 浙江大学 一种足球阵型时空变化的可视化分析系统
US20190266407A1 (en) * 2018-02-26 2019-08-29 Canon Kabushiki Kaisha Classify actions in video segments using play state information

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140067098A1 (en) * 2012-08-31 2014-03-06 Catapult Innovations Pty Ltd Sports data collection and presentation
CN106464958A (zh) * 2014-02-28 2017-02-22 第二频谱公司 用于执行体育事件的时空分析的系统和方法
US20190266407A1 (en) * 2018-02-26 2019-08-29 Canon Kabushiki Kaisha Classify actions in video segments using play state information
CN109101911A (zh) * 2018-07-31 2018-12-28 浙江大学 一种对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法
CN109173205A (zh) * 2018-07-31 2019-01-11 浙江大学 一种足球阵型时空变化的可视化分析系统

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111898073A (zh) * 2020-07-31 2020-11-06 西安科技大学 一种对传接球网络行为的分析方法
CN112200891A (zh) * 2020-08-12 2021-01-08 北京中科深智科技有限公司 一种针对足球比赛视频三维动画场景重建系统、方法
CN112883864A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 北京深蓝长盛科技有限公司 无球掩护事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112883865A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 北京深蓝长盛科技有限公司 带球突破事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112883864B (zh) * 2021-02-09 2023-10-27 北京深蓝长盛科技有限公司 无球掩护事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112883865B (zh) * 2021-02-09 2024-01-19 北京深蓝长盛科技有限公司 带球突破事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113902770A (zh) * 2021-12-10 2022-01-07 中国科学院自动化研究所 传球优势区域确定方法及装置
CN113902770B (zh) * 2021-12-10 2022-04-08 中国科学院自动化研究所 传球优势区域确定方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110826539B (zh) 2022-04-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110826539B (zh) 一种基于足球比赛视频的足球传球的可视化分析系统
Chen et al. Gameflow: narrative visualization of NBA basketball games
Torres-Ronda et al. Tracking systems in team sports: a narrative review of applications of the data and sport specific analysis
Sarmento et al. Development and validation of a notational system to study the offensive process in football
CN102890781B (zh) 一种针对羽毛球比赛视频的精彩镜头识别方法
CN107992464A (zh) 单场篮球比赛数据的可视化方法
CN107441690B (zh) 一种乒乓球比赛战术分析方法
Jonsson et al. Application of T-pattern detection and analysis in sports research
WO2016157152A1 (en) System for the automated analisys of a sporting match
Burch et al. Visual analysis of FIFA world cup data
CN109350944A (zh) 一种探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统
Metulini et al. Space-time analysis of movements in basketball using sensor data
CN110188241B (zh) 一种赛事智能制作系统及制作方法
CN109101911B (zh) 一种对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法
Sangüesa et al. Identifying basketball plays from sensor data; towards a low-cost automatic extraction of advanced statistics
CN102306153B (zh) 基于归一化语义加权和规则的足球视频进球事件检测方法
CN116708922A (zh) 数据处理方法、模型训练方法、模型测试方法及装置
Metulini et al. Sensor analytics in basketball
CN110322380A (zh) 一种乒乓球比赛战术模拟的可视分析系统
Demaj Geovisualizing spatio-temporal patterns in tennis: An alternative approach to post-match analysis
CN111881205B (zh) 多变量拍类体育运动数据的可视分析方法和系统
CN107529067A (zh) 视频的推荐方法和装置
CN113610010B (zh) 一种基于沉浸式的羽毛球战术可视分析系统
CN105893499A (zh) 竞技赛事数据显示方法及装置
Chang et al. Event detection for broadcast tennis videos based on trajectory analysis

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant