CN113490944A - 用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种划分视频馈送以分割实况运动员活动的过程包括：在第一次循环的基础上，从第一相机接收中央视频馈送的传输。该中央视频馈送针对由中央视频馈送所涵盖的以至少两个维度表示的空间区域进行校准。该过程包括：在第二次循环的基础上，从多个跟踪设备中的每个跟踪设备接收各自的带时间戳的位置信息。每个跟踪设备由空间区域上的对应主体佩戴，并且传输描述了对应主体在空间区域中的带时间戳的位置的位置信息。该过程使用接收到的信息和校准来定义与第一主体相关联的中央视频馈送的第一子视图。该第一子视图包括与第一主体相关联的对应子帧。

Description

用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统和方法

本申请要求于2019年1月22日提交的题为“SYSTEMS AND METHODS FORPARTITIONING A VIDEO FEED TO SEGMENT LIVE PLAYER ACTIVITY”的美国临时专利申请第62/795,020号的优先权，并且要求于2019年2月6日提交的题为“SYSTEMS AND METHODSFOR PARTITIONING A VIDEO FEED TO SEGMENT LIVE PLAYER ACTIVITY”的美国临时专利申请第62/802,186号的优先权，上述申请出于所有目的通过引用并入本文中。

背景技术

常规的相机跟踪系统经由对由每个相应相机捕获的主题进行分析来跟踪对象。例如，相机捕获一系列图像，并且分析这些图像来确定被跟踪对象的光学特性，诸如标识与该对象相关联的颜色或对象的轮廓。在另外的图像中标识这些光学特性，从而允许通过一系列图像的进展来跟踪对象。然而，如果对象快速飞出相机的视线，或者如果在相机的视线中有多个与期望的对象在光学上相似的对象，则这些常规系统就容易失去对对象的跟踪。因此，需要改进的对象跟踪和显示系统。

发明内容

公开了划分（partition）视频馈送以分割（segment）实况运动员活动的技术（包括系统、处理器和计算机程序产品）。在各种实施例中，划分视频馈送以分割实况运动员活动的过程包括：在第一次循环（recurring）的基础上，从第一相机接收中央视频馈送的传输。该中央视频输入针对中央视频馈送所涵盖的以至少两个维度表示的空间区域进行校准。在第二次循环的基础上，该过程从多个跟踪设备中的每个跟踪设备接收各自的带时间戳的位置信息，其中，多个跟踪设备中的每个跟踪设备(a)由参与空间区域上的竞赛的多个主体中的对应主体佩戴，以及(b)传输位置信息，所述位置信息描述了对应主体在空间区域中的带时间戳的位置。该过程使用接收到的带时间戳的位置信息和中央视频馈送的校准来定义中央视频馈送的第一子视图。该第一子视图与包括在多个主体中的第一主体相关联，并且第一子视图针对包括中央视频馈送的多个帧中的每一个而包括与第一主体相关联的对应子帧。该过程使第一子视图被传送到被配置成显示第一子视图的设备。

公开了划分视频馈送以分割实况运动员活动的技术。与常规的对象跟踪方法相比，这些技术使得能够更好地跟踪关注的主题。在这点上，可以将中央视频馈送划分为关注主体的子视图。例如，在运动场上查看橄榄球比赛的视频馈送被划分为特定运动员或一组运动员的隔离镜头，从而允许观众（例如，球迷、教练等）在整场比赛中跟踪特定运动员或一组运动员。照惯例，当相机摇摄远离特定运动员时，观众无法再跟踪该特定运动员。通过使用本文中公开的用于划分视频馈送的技术，观众可以在整个比赛中在没有中断的情况下视觉上跟踪特定运动员。

附图说明

在以下详细描述和附图中公开了本发明的各种实施例。

图1是图示了用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统的实施例的框图。

图2A示出了图示用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统的实施例的框图。

图2B示出了图示用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统的实施例的框图。

图3是图示了跟踪设备的实施例的框图。

图4是图示了跟踪设备管理系统的实施例的框图。

图5是图示了统计系统的实施例的框图。

图6是图示了赔率管理系统的实施例的框图。

图7是图示了用户设备的实施例的框图。

图8是图示了划分视频馈送以分割实况运动员活动的过程的实施例的流程图。

图9示出了包括比赛场地的示例环境，该比赛场地包括根据本公开的实施例的跟踪组件。

图10A示出了根据本公开的实施例的中央视频馈送的示例。

图10B示出了根据本公开的实施例的第一子视图和第二子视图的示例。

图10C示出了根据本公开的实施例的第一子视图和第二子视图的示例。

具体实施方式

本发明可以以众多方式来实现，包括作为过程；装置；系统；物质组成；被体现在计算机可读存储介质上的计算机程序产品；和/或处理器，诸如被配置成执行存储在耦合到处理器的存储器上和/或由耦合到处理器的存储器提供的指令的处理器。在本说明书中，这些实现方式或者本发明可以采用的任何其他形式可以被称为技术。一般而言，在本发明的范围内，所公开的过程的步骤次序可以更改。除非另行陈述，否则被描述为被配置成实行任务的诸如处理器或存储器之类的组件可以被实现为被临时配置成在给定时间实行该任务的通用组件、或被实现为被制造成实行该任务的特定组件。如本文中所使用的，术语“处理器”指代被配置成处理数据（诸如计算机程序指令）的一个或多个设备、电路和/或处理核心。

下面提供了本发明的一个或多个实施例的详细描述、以及图示了本发明原理的附图。结合这样的实施例描述了本发明，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求限定，并且本发明涵盖众多替代方案、修改和等同物。在以下描述中阐述了众多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。这些细节是出于示例的目的而提供的，并且本发明可以根据权利要求来实践，而无需这些具体细节中的一些或全部细节。出于清楚性目的，没有详细描述与本发明有关的技术领域中已知的技术材料，使得不会不必要地使本发明晦涩难懂。

图1是图示了用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统的实施例的框图。该示例性系统48划分视频馈送，诸如第一参赛者与第二参赛者之间的竞赛的视频馈送。第一参赛者包括第一组一个或多个参与者，并且第二参赛者包括第二组一个或多个参与者。系统48包括通信接口107和处理器100。通信接口107被配置成在竞赛中接收第一组（一个或多个）参与者和第二组（一个或多个）参与者之一或两者中的一个或多个参与者的带时间戳的位置信息。在各种实施例中，在竞赛期间由遥测跟踪系统捕获带时间戳的位置信息。在该示例中，遥测跟踪系统由（一个或多个）跟踪设备300-1到300-P、（一个或多个）锚设备120-1到120-Q和可选的（一个或多个）相机140-1到140-S组成，它们由如下进一步描述的跟踪器管理系统400管理。

处理器100耦合到通信接口107，并且被配置成：例如在当前竞赛正在进行的同时，在时间点处和/或到该时间点为止来计算第一组参与者和第二组参与者中的一个或两者中的一个或多个参与者中的每一个的第一协变量参数。每个相应的第一协变量参数是从本竞赛中的第一组或第二组的一个或多个参与者中的对应参与者在该时间点处的带时间戳的位置信息中导出的。

在各种实施例中，处理器100包括：用于跟踪多个主体的跟踪管理系统400以及用于管理各种统计数据的统计系统500。跟踪设备管理系统400便于管理该系统的一个或多个跟踪设备300和一个或多个锚设备120。统计系统500存储和/或生成各种统计数据，以用于预测诸如实况体育事件之类的竞赛的结果，提供对体育事件和其他类似活动中的各种情况或结果下注的赔率（odds）。在各种实施例中，跟踪管理系统400和统计系统500包括：运行在处理器100和/或单独的或可能是单独的系统上的软件引擎或模块，每个包括和/或运行在包括处理器100的一个或多个处理器上。

在各种实施例中，系统48包括：用于管理赔率的赔率管理系统600以及多个用户设备700-1至700-R。尽管赔率管理系统600被示为在处理器100外部，但是在一些实施例中，赔率管理系统被包括在处理器中。赔率管理系统600便于确定体育事件中的结果的赔率，并且管理与预测实况赛事的结果有关的各种模型。

在一些实施例中，该系统包括一个或多个用户设备700，这些用户设备700便于终端用户与本公开的各种系统（诸如赔率管理系统600）进行交互。此外，在一些实施例中，系统48包括：一个或多个相机140，这些相机140捕获实况事件的实况图像和/或视频，然后由本公开的系统利用这些实况图像和/或视频。在一些实施例中，相机140包括一个或多个高分辨率相机。作为非限制性示例，一个或多个高分辨率相机包括具有1080p分辨率、1440p分辨率、2K分辨率、4K分辨率或8K分辨率的相机。利用具有高分辨率的相机140允许以更高分辨率划分相机所捕获的视频馈送，同时还允许在图像质量没有明显下降的情况下创建更多分区。

上述组件可选地通过通信网络而互连。虚线框中的元件可选地被组合为单个系统或设备。当然，计算机系统48的其他拓扑结构也是可能的。例如，在一些实现方式中，任何所图示的设备和系统实际上可以构成在网络中链接在一起的若干个计算机系统，或者可以是云计算环境中的虚拟机或容器。此外，在一些实施例中，所图示的设备和系统不是依赖于物理通信网络106，而是在彼此之间无线传输信息。因此，图1所示的示例性拓扑结构仅用于以本领域技术人员将容易理解的方式来描述本公开的实施例的特征。

在一些实现方式中，通信网络106对以下各项彼此进行互连：管理一个或多个跟踪设备300和一个或多个锚120的跟踪设备管理系统400、统计系统500、赔率管理系统600、一个或多个用户设备700和一个或多个相机140、以及可选的外部系统和设备。在一些实现方式中，通信网络106可选地包括互联网、一个或多个局域网（LAN）、一个或多个广域网（WAN）、其他类型的网络或这样的网络的组合。

网络106的示例包括：万维网（WWW）、内联网和/或无线网络（诸如蜂窝电话网络、无线局域网（LAN）和/或城域网（MAN））以及通过无线通信的其他设备。无线通信可选地使用多个通信标准、协议和技术中的任何一个，包括全球移动通信系统（GSM）、增强型数据GSM环境（EDGE）、高速下行链路分组接入（HSDPA）、高速上行链路分组接入（HSUPA）、演进、仅数据（EV-DO）、HSPA、HSPA+、双小区HSPA（DC-HSPDA）、长期演进（LTE）、近场通信（NFC）、宽带码分多址（W-CDMA）、码分多址（CDMA）、时分多址（TDMA）、蓝牙、无线保真（Wi-Fi）（例如，IEEE802.11a、IEEE 802.11ac、IEEE 802.11ax、IEEE 802.11b、IEEE 802.11g和/或IEEE802.11n）、互联网协议语音（VoIP）、Wi-MAX、用于电子邮件的协议（例如，互联网消息访问协议（IMAP）和/或邮局协议（POP））、即时消息传递（例如，可扩展消息传递和出席协议（XMPP）、利用扩展的即时消息传递和出席的会话发起协议（SIMPLE）、即时消息传递和出席服务（IMPS））和/或短消息服务（SMS）或任何其他合适的通信协议，包括截至本文档的申请日尚未开发的通信协议。

在各种实施例中，处理器100包括：便于预测竞赛的结果的机器学习引擎210（图1中未示出）。下图更详细地描述了包括机器学习引擎的处理器100的示例。

图2A和图2B示出了图示用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统的实施例的框图。如图2A中描绘的，锚设备阵列120从一个或多个跟踪设备300接收遥测数据230。为了在从一个或多个跟踪设备300接收遥测时使误差最小化，锚设备阵列120优选地包括至少三个锚设备。在锚设备阵列内包括至少三个锚设备120允许使用来自接收相应ping的至少三个锚的组合数据对从相应跟踪设备300接收到的每个ping（例如，遥测数据230）进行三角测量。关于用于从跟踪设备接收ping的系统和方法及其优化的附加细节和信息将在下文中、特别是参考至少图3和图4更详细地描述。

在所示的示例中，由锚阵列120从一个或多个跟踪设备300接收到的遥测数据230包括位置遥测数据232。位置遥测数据232提供了针对相应跟踪设备300的位置数据，该位置数据描述了跟踪设备在空间区域内的位置。在一些实施例中，该位置遥测数据232被提供为描述了每个相应跟踪设备300的位置的一个或多个笛卡尔坐标（例如，X坐标、Y坐标和/或Z坐标），尽管在替代实施例中使用描述了每个相应跟踪设备300的位置的任何坐标系（例如，极坐标等）。

由锚阵列120从一个或多个跟踪设备300接收到的遥测数据230包括：动力学遥测数据234。动力学遥测数据234提供了与相应跟踪设备的各种运动学有关的数据。在一些实施例中，该动力学遥测数据234被提供为相应跟踪设备300的速度、相应跟踪设备的加速度和/或相应跟踪设备的加加速度（jerk）。另外，在一些实施例中，上述值中的一个或多个是从相应跟踪设备300的加速度计（例如，图8的加速度计317）确定的，和/或是从相应跟踪设备的位置遥测数据232中导出的。另外，在一些实施例中，锚阵列120从一个或多个跟踪设备300接收到的遥测数据230包括生物计量遥测数据236。生物计量遥测数据236提供与关联于相应跟踪设备300的每个主体有关的生物计量信息。在一些实施例中，该生物计量信息包括主体的心率、温度（例如，皮肤温度、时间温度等）等等。

在一些实施例中，锚阵列120将上述遥测数据（例如，位置遥测232、动力学遥测234、生物计量遥测236）传送到遥测解析系统240。因此，在一些实施例中，遥测解析系统240将遥测数据（例如，数据流244）传送到机器学习引擎210和/或实时数据打包器246，用于进一步处理和分析。

在一些实施例中，实时数据打包器246通过使用与相应数据相关联的一个或多个时间戳来同步一个或多个数据源（例如，来自遥测解析系统240、比赛统计输入系统250、机器学习引擎210等的流送数据244）。例如，在一些实施例中，数据源提供了与真实世界时钟时间戳相关联的数据（例如，事件发生在下午1:17的真实世界时间并且与其相关联）。在一些实施例中，数据源提供了与关于实况体育事件的比赛时钟时间戳相关联的数据（例如，事件在第二节还剩2分15秒的情况下发生）。此外，在一些实施例中，数据源提供了与真实世界时钟时间戳和比赛时钟时间戳两者相关联的数据。经由时间戳对数据源的同步允许本公开的设计者提供具有附加的准确性层次的服务，特别是在对实况事件的结果投注和下注的情况下。例如，在一些实施例中，提供给用户设备700的数据（例如，图2B的流送数据280和/或直接数据282）描述了对橄榄球比赛中的下一赛局下注（例如，赔率）。为了确定用户设备700的终端用户是否在预定的时间窗口内（例如，在下一赛局的投球之前）下注，分析从用户设备接收到的和/或传送到用户设备的比赛时钟和真实世界时间数据，并且验证、拒绝或保持该下注以供进一步考虑。

在一些实施例中，机器学习引擎210接收来自本公开的各种源的数据，以便预测实况体育事件的未来结果，并且生成统计数据以供分析和使用。例如，在一些实施例中，机器学习引擎210的数据源包括位置数据阵型（formation）分类器212，在下文中被称为“神经网络”，位置数据阵型分类器212在比赛中的任何给定时间点处提供与运动员的各种配置和阵型有关的信息。例如，在一些实施例中，阵型分类器212解析遥测数据230以分析运动员的预投球（pre-snap）阵型。对预投球遥测数据230的分析允许阵型分类器212确定比赛的各种状态和状况，诸如比赛的进攻、比赛内的位置规则违反（例如，越位、非法运动等）等等。此外，在一些实施例中，阵型分类器212分析在赛局开始之后接收到的遥测数据230，以便进一步生成与每个阵型如何演变有关的数据和信息（例如，预期跑动路线相比于实际跑动路线、预期阻挡指派相比于动作阻挡指派、运动员在整个赛局的速度、在整个赛局中两个运动员之间的距离等）。

在一些实施例中，机器学习引擎210包括历史训练数据存储214。历史数据存储214提供与每个特定体育运动（例如，图5的体育运动历史数据508）、与该特定体育运动相关联的每个特定队伍（例如，图5的队伍历史数据510）、和/或与该特定体育运动和/或队伍相关联的每个特定运动员（例如，图5的运动员历史数据514）有关的历史数据和信息。在一些实施例中，该数据最初被用作针对机器学习引擎210的训练数据集。然而，本公开不限于此，因为该数据还可以用来进一步扩充由机器学习引擎210和本公开的其他系统提供的特征和服务。

另外，在一些实施例中，机器学习引擎210包括用来预测体育事件的未来结果并且提供体育事件的分析的各种模型220。在一些实施例中，机器学习引擎210的模型220包括期望点数（expected point）模型222。期望点数模型222经由数值来提供在该事件处得到针对特定赛局的点数的可能性。在一些实施例中，机器学习引擎210的模型220包括获胜概率模型224，该获胜概率模型224提供该事件的每个参与队伍获胜的可能性、或在该事件处的获胜与失败队伍之间的任何给定点数分布的可能性。另外，在一些实施例中，机器学习引擎210的模型220包括基于运动员的胜于替换（wins above replacement，WAR）模型226。WAR模型226提供相应运动员添加到其对应队伍的贡献值（例如，运动员1向相应队伍提供值1，并且运动员2向相应队伍提供值2，因此运动员2对相应队伍更有价值）。

在一些实施例中，机器学习引擎210包括情形存储228。情形存储228是各种情形细节和/或统计数据的高速缓存，该高速缓存在真实比赛场景期间被快速访问。对情形存储228的快速访问防止了迟延（lag），否则将会由于为了获得相同的信息来查询不同的数据库和系统（例如，位置数据阵型分类器212、历史训练数据214等）而引发该迟延。关于机器学习引擎以及其中的组件的附加细节和信息（包括各种上述数据存储和模型）将在下文中、特别是参照至少图5和6更详细地描述。

机器学习引擎210将其中的各种数据库和模型的各种赔率和输出传送到赔率管理系统600。在与机器学习引擎210通信时，赔率管理系统600向用户设备700提供体育事件处针对未来事件的各种下注和预测性赔率，同时还实时更新这些赔率以反映比赛的当前情形和统计数据。

如图2B中描绘的，在一些实施例中，系统48包括比赛统计输入系统250。比赛统计输入系统250被配置成用于至少提供：赛局内数据（in play data）254，其在橄榄球的示例情况下描述了该比赛在给定赛局期间的状态（例如，弱侧接球者按post路线进行跑动）；以及赛局结束数据256，其描述了该比赛在给定赛局之后的状态（例如，赛局导致在对手42码线处的第一次进攻）。在一些实施例中，统计输入系统250的数据与世界和比赛时钟242相关联，并且因此被传送到遥测解析系统240和/或机器学习引擎210。在一些实施例中，比赛统计输入系统250被阵型分类器212包括在内。

在一些实施例中，各种数据被传送到应用编程接口（API）服务器260。该数据可以包括流送数据244、赛局结束数据256、来自赔率管理系统600的数据或其组合。因此，API服务器260便于该系统的各种组件、一个或多个用户设备700和主统计数据库270之间的通信，以便提供本公开的各种特征和服务（例如，比赛的流、针对统计数据的请求、对赛局下注等）。API服务器260与一个或多个用户设备700之间的通信包括通过通信网络106向每个相应用户设备700提供流送数据280和/或直接数据282、以及从每个相应用户设备接收各种请求284。作为非限制性示例，流送数据280包括：跟踪“遥测”数据，包括运动员的xyz坐标或运动员的加速度计数据，直接数据282包括时钟、得分或剩余超时（timeout）。

在一些实施例中，主统计数据库270包括对于机器学习引擎210已知的对于用户可获得的一些或所有统计数据。主统计数据库定期地更新，诸如在每个赛局或每几个赛局结束时更新。例如，在一些实施例中，仅对于机器学习引擎210已知的统计数据的一部分期望可由用户获得，并且因此被存储在主统计数据库270中。然而，本公开不限于此。例如，在一些实施例中，主统计数据库270被机器学习引擎270所包含。虚线框中的元件可选地被组合为单个系统或设备。

既然已经大体上描述了系统48的基础设施，将参照图3来描述示例性跟踪设备300。

图3是图示了跟踪设备的实施例的框图。在各种实现方式中，在下文中也被称为“跟踪器”的跟踪设备包括：一个或多个处理单元（CPU）374、存储器302（例如，随机存取存储器）、可选地由一个或多个控制器388访问的一个或多个磁盘存储装置和/或永久设备390、网络或其他通信接口（其可以包括RF电路）384、加速度计317、一个或多个可选的强度传感器364、可选的输入/输出（I/O）子系统366、用于互连上述组件的一个或多个通信总线313、以及用于给上述组件供电的电源供给376。在一些实现方式中，使用诸如高速缓存之类的已知计算技术与非易失性存储器390无缝地共享存储器302中的数据。在一些实现方式中，存储器302和/或存储器390实际上可以托管在跟踪设备300外部的计算机上，但是该计算机可以由跟踪设备300使用网络接口384通过互联网、内联网或其他形式的网络或电子线缆（在图1中图示为元件106）来电子地访问。

在各种实施例中，除了（一个或多个）加速度计317之外，图3中图示的跟踪设备300还包括磁力计和/或GPS（或GLONASS或其他全球导航系统）接收器，用于获得关于跟踪设备300的位置和/或取向（例如，肖像或景观）的信息。

应当领会的是，图3中图示的跟踪设备300仅是可以用于获得对应主体的遥测数据（例如，位置遥测232、动力学遥测234和生物计量遥测236）的设备的一个示例，并且跟踪设备300可选地具有比所示的组件更多或更少的组件，可选地组合两个或更多个组件，或者可选地具有不同的组件配置或布置。图3所示的各种组件以硬件、软件、固件或其组合（包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路）来实现。

图3中图示的跟踪设备300的存储器302可选地包括高速随机存取存储器，并且可选地还包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、闪速存储器设备或其他非易失性固态存储器设备。由跟踪设备300的其他组件（诸如，（一个或多个）CPU 374）对存储器302的访问可选地由存储器控制器388来控制。

在一些实施例中，（一个或多个）CPU 374和存储器控制器388可选地在单个芯片上实现。在一些其他实施例中，（一个或多个）CPU 374和存储器控制器388在单独的芯片上实现。

网络接口384的射频（RF）电路接收和发送RF信号，也被称为电磁信号。在一些实施例中，RF电路384将电信号转换成电磁信号/从电磁信号转换电信号，并且经由电磁信号与通信网络和其他通信设备进行通信，该其他通信设备诸如是一个或多个锚设备120和/或跟踪设备管理系统400。RF电路384可选地包括用于实行这些功能的众所周知的电路，包括但不限于天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC芯片组、用户识别模块（SIM）卡、存储器等等。在一些实施例中，RF电路384可选地与通信网络106通信。

在一些实施例中，网络接口（包括RF电路）384经由超宽带（UWB）技术进行操作，该技术允许跟踪设备300在拥挤空间区域（诸如实况体育事件）中与锚设备阵列120通信。在一些实施例中，跟踪设备300以预定中心频率（例如，6.55 GHz±200 mHz，产生大约6.35 GHz到大约6.75 GHz的总传输频率范围）来传输低功率（例如，近似1毫瓦（mW））信号。如本文中使用的，这些通信和传输在下文中被称为“ping”。对于UWB的讨论，参见Jiang等人在2000年的“Ultra-Wide Band technology applications in construction：a review”（Organization，Technology and Management in Construction 2（2），207-213）。

在一些实施例中，电源供给358可选地包括功率管理系统、一个或多个电源（例如，电池、再充电系统、功率故障检测电路、功率转换器或逆变器、功率状态指示器（例如，发光二极管（LED））、以及与这样的跟踪设备300中的功率的生成、管理和分配相关联的任何其他组件。在一些实施例中，遥测数据230包括与相应跟踪设备300的电源供给358有关的信息，诸如电池消耗或直到跟踪设备需要更多功率为止的预期时间段。

在一些实现方式中，用于跟踪相应主体的跟踪设备300的存储器302存储：

•操作系统304（例如，ANDROID、iOS、DARWIN、RTXC、LINUX、UNIX、OS X、WINDOWS或诸如VxWorks之类的嵌入式操作系统）包括用于控制和管理一般系统任务（例如，存储器管理、存储设备控制、功率管理等）的各种软件组件和/或驱动程序，并且便于各种硬件和软件组件之间的通信；

•跟踪设备标识符模块305，其存储用于标识相应跟踪设备300的数据，包括跟踪设备标识符306和可选的跟踪设备组标识符307；以及

•跟踪设备ping模块308，其存储与相应跟踪设备的ping速率有关的数据和信息，跟踪设备ping模块308包括：

o瞬时ping速率310，其描述相应跟踪设备300当前以其操作的当前ping速率，

o最小ping速率312，其描述相应跟踪设备300可以以其操作的最小ping速率，

o最大ping速率314，其描述相应跟踪设备300可以以其操作的最大ping速率，

o阈值ping速率316，其描述相应跟踪设备300可以以其操作的最小ping速率，以及

o可变ping速率标志318。

跟踪设备标识符模块305存储与从多个跟踪设备（例如，跟踪设备1 300-1、跟踪设备2 300-3……跟踪设备P 300-P）中标识相应跟踪设备300有关的信息。在一些实施例中，由跟踪设备标识符模块305存储的信息包括：跟踪设备标识符（ID）306，该跟踪设备标识符（ID）306包括表示相应跟踪设备300的唯一ID（例如，序列号或代码）。在一些实施例中，跟踪设备ID模块305包括跟踪设备组ID 307，该跟踪设备组ID 307将相应跟踪设备300指定给一个或多个跟踪设备组（例如，图4的跟踪设备组418-2）。另外，在一些实施例中，由相应跟踪设备300传送的ping包括跟踪设备ID模块305的数据，从而允许锚设备阵列120标识从多于一个跟踪设备接收到的ping。关于跟踪设备300的分组的附加细节和信息将在下面、特别是参照至少图4更详细地描述。

跟踪设备ping模块308存储与相应跟踪设备300的各种ping参数和状况有关的数据和信息，以及便于管理ping。例如，在一些实施例中，跟踪设备ping模块308管理相应跟踪设备300的瞬时ping速率310（例如，将瞬时ping速率310管理成是10赫兹（HZ））。在一些实施例中，跟踪设备300被配置有一个或多个ping速率限制，包括最小ping速率312和最大ping速率314中的一个或两者，它们定义了跟踪设备300可以传输ping的最大和最小ping速率。例如，在一些实施例中，最小ping速率312和/或最大ping速率314可以由跟踪设备管理系统400基于带宽限制、活动跟踪设备300的数量、以及预期活动的类型（例如，体育运动和/或事件类型、预期主体活动等）中的一个或多个来设置。当配置有一个或两个ping速率限制时，跟踪设备ping模块308进行操作以在最小ping速率312与最大ping速率314之间调整瞬时ping速率310。因此，跟踪管理系统400的自动优化可以与跟踪设备300的自动ping速率调整结合地使用。在一些实施例中，跟踪设备ping模块308被配置成将来自加速度计317的检测到的运动与预定义阈值316进行比较。因此，ping模块308根据检测到的运动大于预定义阈值316的确定来增加瞬时ping速率310（例如，直到瞬时ping速率310达到最大ping速率314）。类似地，ping模块308根据检测到的运动小于阈值ping速率316的确定来降低瞬时ping速率310（例如，直到瞬时ping速率310达到最小ping速率312）。

在一些实施例中，ping模块310包括由跟踪设备管理系统400来配置（例如，无线地设置）的可变ping速率标志318，该可变ping速率标志318基于所确定的活动来确定ping模块308是否自动地改变瞬时ping速率310。例如，跟踪设备管理系统400可以针对与当前没有在赛局场地上参与的运动员相关联的一个或多个跟踪设备300将可变ping速率标志318设置为“假”，其中，例如即使运动员正在积极地热身，瞬时ping速率310也保持在低速率。跟踪设备管理系统400针对在赛局场地上积极参与的一个或多个运动员将可变ping速率标志318设置为“真”。另外，在一些实施例中，基于相应跟踪设备的位置来动态配置每个跟踪设备300。例如，根据跟踪设备300在赛局场地内的确定（例如，如果运动员正在积极地参与比赛），而不是跟踪设备在赛局场地之外的确定（例如，如果运动员没有积极地参与比赛）。

利用跟踪设备ping模型308和/或跟踪设备300内的传感器（例如，加速度计317和/或可选的传感器364）增加了系统48（例如，锚阵列120、遥测解析系统240、跟踪设备管理系统400等）跟踪与该跟踪设备一起设置的主体的可靠性。

如先前所述，在一些实施例中，每个跟踪设备300提供遥测数据230，该遥测数据230由靠近相应跟踪设备300的各种锚120来接收和传送。该遥测数据包括位置遥测数据232（例如，X、Y和/或Z坐标）、动力学遥测数据234（例如，速度、加速度和/或加加速度）和/或生物计量遥测数据236（例如，心率、运动员的身体属性，诸如肩宽等）。

在一些实施例中，比赛中的每个主体被配备有多于一个跟踪设备300，以便增加从跟踪设备接收到的关于该主体的数据的准确性。例如，在一些实施例中，相应主体的左肩和右肩两者都配备有跟踪设备300，每个这样的跟踪设备正常运作并且具有到锚120的至少一个子集的位点线（line of site）。因此，在一些实施例中，来自左和右跟踪设备300的数据使它们的遥测数据230被组合以形成单个带时间戳的对象。该单个对象组合了来自两个跟踪设备300的位置数据，以创建相应运动员的位置的中心线表示。此外，该中心线计算的位置提供了运动员在赛局场地上的位置中心的更准确表示。另外，在如上所述的那样创建了单个运动员对象之前，使用来自定位在运动员的左肩和右肩上的两个跟踪设备300的相对位置数据允许系统48确定运动员正在面对的方向（例如，旋转）。在各种实施例中，包括旋转数据极大地简化了从以下数据中创建化身（avatar）的任务，该数据是通过在比赛期间记录遥测数据230、和/或建立可以用来更好地预测比赛中的未来事件或比赛本身的最终结果的复杂协变量而创建的。

在一些实施例中，跟踪设备300具有在图3中所描绘的设备中找到的任何或所有电路、硬件组件和软件组件。为了简洁和清楚起见，仅示出了跟踪设备300的可能组件中的几个，以更好地强调安装在跟踪设备300上的附加软件模块。

图4是图示了跟踪设备管理系统的实施例的框图。跟踪设备管理系统400与一个或多个跟踪设备300和锚120相关联。跟踪设备管理系统400包括：一个或多个处理单元（CPU）474、外围设备接口470、存储器控制器488、网络或其他通信接口484、存储器402（例如，随机存取存储器）、用户接口478（该用户接口478包括显示器482和输入480（例如，键盘、小键盘、触摸屏等））、输入/输出（I/O）子系统466、用于互连上述组件的一个或多个通信总线413、以及用于给上述组件供电的电源供给系统476。

在一些实施例中，输入480是触敏显示器，诸如触敏表面。在一些实施例中，用户接口478包括一个或多个软键盘实施例。软键盘实施例可以包括所显示图标上的符号的标准（QWERTY）和/或非标准配置。

应当领会的是，跟踪设备管理系统400仅仅是可以用于与各种跟踪设备300接合的系统的一个示例，并且跟踪设备管理系统400可选地具有比所示的组件更多或更少的组件，可选地组合了两个或更多个组件，或者可选地具有不同的组件配置或布置。图4所示的各种组件以硬件、软件、固件或其组合来实现，包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路。

存储器402可选地包括高速随机存取存储器，并且可选地还包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、闪速存储器设备或其他非易失性固态存储器设备。管理系统400的其他组件（诸如，（一个或多个）CPU 474）对存储器402的访问可选地由存储器控制器488控制。

外围设备接口470可以用来将管理系统的输入和输出外围设备耦合到（一个或多个）CPU 474和存储器402。一个或多个处理器474运行或执行存储在存储器402中的各种软件程序和/或指令集，以实行针对管理系统400的各种功能并且处理数据。

在一些实施例中，外围设备接口470、（一个或多个）CPU 474和存储器控制器488可选地在单个芯片上实现。在一些其他实施例中，它们可选地在单独的芯片上实现。

在一些实施例中，电源系统476可选地包括功率管理系统、一个或多个电源（例如，电池、交流电（AC））、再充电系统、功率故障检测电路、功率转换器或逆变器、功率状态指示器（例如，发光二极管（LED）等）、以及与便携式设备中的功率的生成、管理和分配相关联的任何其他组件。

如图4中图示的，跟踪设备管理系统的存储器402优选地存储以下各项：

•操作系统404（例如，ANDROID、iOS、DARWIN、RTXC、LINUX、UNIX、OS X、WINDOWS或诸如VxWorks之类的嵌入式操作系统）包括用于控制和管理一般系统任务（例如，存储器管理、存储设备控制、电源管理等）的各种软件组件和/或驱动程序，并且便于各种硬件和软件组件之间的通信；以及

•跟踪设备管理器模块406，用于便于对一个或多个跟踪设备300的管理，该跟踪设备管理器模块包括：

o跟踪设备标识符存储408，用于存储与每个相应跟踪设备410-1有关的相关信息，包括跟踪设备标识符306和跟踪设备ping速率414，以及

o跟踪设备分组存储416，用于便于对一个或多个跟踪设备组307的管理。

跟踪设备标识符存储408包括与每个相应跟踪设备410-1有关的信息，包括每个相应跟踪设备300的跟踪设备标识符（ID）306、以及相应跟踪设备与其相关联的跟踪设备组307。例如，在一些实施例中，第一跟踪设备组307-1与每个相应主体的左肩相关联，并且第二跟踪设备组307-2与每个相应主体的右肩相关联。此外，在一些实施例中，第三跟踪设备组307-3与每个相应主体的第一位置（例如，接收器、防御端、安全等）相关联，并且第四跟踪设备组307-4与第二位置相关联。跟踪设备300的分组307允许利用特定ping速率（例如，用于运行回退的更快ping速率）来指定特定的组。跟踪设备300的分组307还允许特定组与不与相应组相关联的其他跟踪设备隔离，这在查看由该组的跟踪设备提供的遥测数据230的表示中是有用的。与跟踪设备和跟踪设备管理系统有关的附加信息可在题为“ObjectTracking System Optimization and Tools.”的美国专利第9,950,238号中找到。

图5是图示了统计系统的实施例的框图。根据本公开，统计系统500存储并且确定各种统计数据。统计系统500包括：一个或多个处理单元（CPU）574、外围设备接口570、存储器控制器588、网络或其他通信接口584、存储器502（例如，随机存取存储器）、用户接口578（该用户接口578包括显示器582和输入580（例如，键盘、小键盘、触摸屏等））、输入/输出（I/O）子系统566、用于互连上述组件的一个或多个通信总线513、以及用于给上述组件供电的电源供给系统576。

在一些实施例中，输入580是触敏显示器，诸如触敏表面。在一些实施例中，用户接口578包括一个或多个软键盘实施例。软键盘实施例可以包括所显示图标上的符号的标准（QWERTY）和/或非标准配置。

应当领会的是，统计系统500仅仅是可以用于开始和确定各种统计数据的系统的一个示例，并且统计系统500可选地具有比所示的组件更多或更少的组件，可选地组合了两个或更多个组件，或者可选地具有不同的组件配置或布置。图5所示的各种组件以硬件、软件、固件或其组合来实现，包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路。

存储器502可选地包括高速随机存取存储器，并且可选地还包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、闪速存储器设备或其他非易失性固态存储器设备。统计系统500的其他组件（诸如，（一个或多个）CPU 574）对存储器502的访问可选地由存储器控制器588控制。

外围设备接口570可以用来将管理系统的输入和输出外围设备耦合到（一个或多个）CPU 574和存储器502。一个或多个处理器574运行或执行存储在存储器502中的各种软件程序和/或指令集，以实行统计系统500的各种功能并且处理数据。

在一些实施例中，外围设备接口570、（一个或多个）CPU 574和存储器控制器588可选地在单个芯片上实现。在一些其他实施例中，它们可选地在单独的芯片上实现。

在一些实施例中，电源系统576可选地包括功率管理系统、一个或多个电源（例如，电池、交流电（AC））、再充电系统、功率故障检测电路、功率转换器或逆变器、功率状态指示器（例如，发光二极管（LED）等）、以及与便携式设备中的功率的生成、管理和分配相关联的任何其他组件。

如图5中图示的，远程用户设备的存储器502优选地存储以下各项：

•操作系统504（例如，ANDROID、iOS、DARWIN、RTXC、LINUX、UNIX、OS X、WINDOWS或诸如VxWorks之类的嵌入式操作系统）包括用于控制和管理一般系统任务（例如，存储器管理、存储设备控制、电源管理等）的各种软件组件和/或驱动程序，并且便于各种硬件和软件组件之间的通信；

•位置阵型分类器212，用于确定和分析运动员的阵型；

•历史训练数据存储214，用于存储与每个体育运动508有关的各种统计数据，其中，每个体育运动508包括一个或多个队伍512的各种队伍历史数据510、以及一个或多个运动员516的各种运动员统计数据514；以及

•情形存储228，用于存储与运动员的阵型和比赛情形有关的数据。

位置阵型分类器212（有时简称为阵型分类器）提供与运动员在比赛中的任何给定时间点处的各种状态和阵型有关的信息。例如，在一些实施例中，阵型分类器212解析遥测数据230以便确定预投球阵型。因此，一旦确定了阵型，并且解析了遥测数据230，就可以确定阵型的子类别（例如，具有定义了不同回跑的不同子类别的I-阵型）。此外，在一些实施例中，阵型分类器212充当虚拟裁判，并且确定在比赛或赛局中是否发生了违规，诸如运动员越位、中立区违规、非法运动、非法阵型等等。在一些实施例中，阵型分类器212包括橄榄球比赛中的各种阵型的一个或多个表，诸如进攻组阵型的第一个表、防守组阵型的第二个表、以及特勤组（special team）阵型的第三个表。在一些实施例中，上述阵型的表提供了由表1、表2和表3所描述的一些或所有阵型。

表1 示例性进攻组橄榄球阵型

示例性阵型
	双翼阵型
清空后场阵型
	球门线阵型
I阵型
	手枪（Pistol）阵型
分立双跑卫（Pro set）阵型
	短传球（Short punt）阵型
散弹枪（shotgun）阵型
	单回退（Single set back）阵型
单翼阵型
	T阵型
后卫散开（Tackle spread）阵型
	V阵型
胜利阵型
	翼式T阵型
叉骨阵型

表2 示例性防守组橄榄球阵型

示例性阵型
	38阵型
46阵型
	2-5阵型
3-4阵型
	4-3阵型
4-4阵型
	5-2阵型
5-3阵型
	6-1阵型
6-2阵型
	七人线阵型
五分卫阵型
	十分卫阵型
四分卫阵型
	半美元阵型

表3 示例性特勤组橄榄球阵型

示例性阵型
	点球（Field goal）阵型
回攻（Kick return）阵型
	开球（Kickoff）阵型
踢球（Punt）阵型

附加地，在一些实施例中，阵型分类器212通过比较由球提供的遥测数据230和最接近球的运动员的遥测数据来确定球携带者。同样地，在一些实施例中，确定哪个队伍拥有球是以类似的方式来进行的。另外，在一些实施例中，阵型分类器212通过分析从运动员提取的遥测数据230并且将其与赛局场地的已知边界进行比较来确定运动员是否在比赛的边界内。以此方式，阵型分类器212解析遥测数据230以提供比赛的得分记录表和/或自动彩色评论（color commentary）。

虽然阵型分类器212被标记为“神经网络”，但是应当领会的是，阵型分类器212模块不必使用神经网络分类器来实行队伍阵型的分类。在一些实施例中，阵型分类器212模块实际上利用了可以从遥测数据中辨别队伍阵型的任何分类方案。例如，在一些实施例中，阵型分类器212利用最近邻算法来实行队伍阵型的分类。在其他实施例中，阵型分类器212利用聚类来实行队伍阵型的分类。在一些实施例中，如关于图8中所描述的方法和特征所公开的，由阵型分类器212对阵型类别的澄清（elucidation）被用作预测当前实况比赛的结果（例如，赢/输、点数分布等）的统计模型中的协变量。

更详细地，在一些实施例中，阵型分类器212基于逻辑回归算法、神经网络算法、支持向量机（SVM）算法、朴素贝叶斯算法、最近邻算法、提升树算法、随机森林算法或决策树算法。

作为非限制性示例，阵型分类器212基于逻辑回归算法、神经网络算法、支持向量机（SVM）算法、朴素贝叶斯算法、最近邻算法、提升树算法、随机森林算法或决策树算法。当用于分类时，SVM利用距经标记的数据最远的超平面来分离给定的一组二进制标记数据训练集。对于其中不可能进行线性分离的情况，SVM可以与“内核”的技术结合地工作，这自动实现了到特征空间的非线性映射。SVM在特征空间中找到的超平面对应于输入空间中的非线性决策边界。基于树的方法将特征空间划分成一组矩形，并且然后在每个矩形中拟合模型（比如常数）。在一些实施例中，决策树是随机森林回归。可以用作本方法的阵型分类器212的一个特定算法是分类和回归树（CART）。可以用作本方法的阵型分类器212的其他特定决策树算法包括但不限于ID3、C4.5、MART和随机森林。

在一些实施例中，历史数据存储214存储与每个体育运动508、体育联赛内的每个队伍510以及相应运动员512有关的统计数据。如先前所述，在一些实施例中，存储在历史数据存储214中的数据被用作用于机器学习引擎210和/或信息分类器212的训练数据集。例如，在一些实施例中，存储在历史数据存储214中的数据被用作联赛开始时的初始数据集，如从类似联赛的其他数据集推断出的那样（例如，如果运动员是职业新秀，则使用大学橄榄球统计数据），或者如果正在生成新的统计数据，则存储在历史数据存储214中的数据被用来创建数据点（例如，先前未知的统计数据变得相关）。另外，在一些实施例中，来自先前进行的比赛的数据被存储在历史数据存储214中。

在一些实施例中，情形存储228包括：存储在作为信息的高速缓存的机器学习引擎210的一个或多个数据库中的数据。情形存储228的该高速缓存允许快速查询和利用数据，而不是必须查询每个相应的数据库。在一些实施例中，情形存储288针对每个相应的比赛创建新的数据高速缓存。然而，本公开不限于此。

图6是图示了赔率管理系统的实施例的框图。根据本公开，赔率管理系统600存储并且确定各种赔率。赔率管理系统600包括：一个或多个处理单元（CPU）674、外围设备接口670、存储器控制器688、网络或其他通信接口684、存储器602（例如，随机存取存储器）、用户接口678（该用户接口678包括显示器682和输入680（例如，键盘、小键盘、触摸屏等））、输入/输出（I/O）子系统666、用于互连上述组件的一个或多个通信总线613、以及用于给上述组件供电的电源供给系统676。

在一些实施例中，输入680是触敏显示器，诸如触敏表面。在一些实施例中，用户接口778包括一个或多个软键盘实施例。软键盘实施例可以包括所显示图标上的符号的标准（QWERTY）和/或非标准配置。

应当领会的是，赔率管理系统600仅是可以用于开始和确定各种统计数据的系统的一个示例，并且赔率管理系统600可选地具有比所示的组件更多或更少的组件，可选地组合两个或更多个组件，或者可选地具有不同的组件配置或布置。图6中所示的各种组件以硬件、软件、固件或其组合来实现，包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路。

存储器602可选地包括高速随机存取存储器，并且可选地还包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、闪速存储器设备或其他非易失性固态存储器设备。赔率管理系统600的其他组件（诸如（一个或多个）CPU 674）对存储器602的访问可选地由存储器控制器688控制。

外围设备接口670可以用来将管理系统的输入和输出外围设备耦合到（一个或多个）CPU 674和存储器602。一个或多个处理器674运行或执行存储在存储器602中的各种软件程序和/或指令集，以实行赔率管理系统600的各种功能并且处理数据。

在一些实施例中，外围设备接口670、（一个或多个）CPU 674和存储器控制器688可选地在单个芯片上实现。在一些其他实施例中，它们可选地在单独的芯片上实现。

在一些实施例中，电源系统676可选地包括功率管理系统、一个或多个电源（例如，电池、交流电（AC））、再充电系统、功率故障检测电路、功率转换器或逆变器、功率状态指示器（例如，发光二极管（LED）等）、以及与便携式设备中的功率的生成、管理和分配相关联的任何其他组件。

如图6中图示的，远程用户设备的存储器602优选地存储以下各项：

•操作系统604（例如，ANDROID、iOS、DARWIN、RTXC、LINUX、UNIX、OS X、WINDOWS或诸如VxWorks之类的嵌入式操作系统）包括用于控制和管理一般系统任务（例如，存储器管理、存储设备控制、电源管理等）的各种软件组件和/或驱动程序，并且便于各种硬件和软件组件之间的通信；

•用于存储一个或多个预测或结果模型的建模引擎200，该建模引擎包括：

o预期点数模型模块222，用于确定比赛中的场景的预期点数值，

o获胜概率模型224，用于确定赢得比赛的可能性，以及

o基于运动员的胜于替换模型模块226，用于进行确定；

o实时比赛情形模块614，用于接收和传送与当前正在进行的比赛有关的信息；以及

o赔率管理模块616，用于便于各种赔率和投注系统的管理。

如先前所述，建模引擎200包括：用于生成统计数据和预测体育事件处的结果的各种算法和模型。在一些实施例中，这些模型包括针对比赛的每个赛局提供数值的预期点数模型222。例如，如果导致触地得分（touchdown）的比赛中的击球（drive）具有包括5码冲阵（rush）、94码传球（pass）和1码冲阵的赛局，即使1码冲阵导致了触地得分，94码传球在击球中也有更重要得多的作用。因此，在一些实施例中，5码冲阵被分配0.5的预期点数值，94码传球被分配5.5的预期点数值，并且1码冲阵被分配1的预期点数值，其中高值指示更重要或定义了赛局的比赛。在一些实施例中，建模引擎200使用根据本公开收集的遥测数据来预测比赛的结果（例如，赢/输、点数分布等），如关于图8描述的方法和特征所公开的那样。

在一些实施例中，实时比赛情形模块614接收与比赛中发生的情形有关的信息。然后，该信息被用于调整上述模型中的各种权重和值。例如，如果四分卫扭伤他的脚踝并且必须从散弹枪位置进行每一个赛局，则四分卫的这种不移动将通过实时比赛情形模块614反映在比赛模型220中。

图7是图示了用户设备的实施例的框图。根据本公开，用户设备是与终端用户相关联的远程用户设备700。用户设备700包括：一个或多个处理单元（CPU）774、外围设备接口770、存储器控制器788、网络或其他通信接口784、存储器702（例如，随机存取存储器）、用户接口778（该用户接口778包括显示器782和输入780（例如，键盘、小键盘、触摸屏等））、输入/输出（I/O）子系统766、可选的加速度计717、可选的GPS 719、可选的音频电路772、可选的扬声器760、可选的麦克风762、诸如用于检测用户设备700上的接触强度的一个或多个可选传感器764（例如，触敏表面，诸如设备700的触敏显示系统）、和/或光学传感器、用于互连上述组件的一个或多个通信总线713、以及用于给上述组件供电的电源系统776。

在一些实施例中，输入780是触敏显示器，诸如触敏表面。在一些实施例中，用户接口778包括一个或多个软键盘实施例。软键盘实施例可以包括所显示图标上的符号的标准（QWERTY）和/或非标准配置。

应当领会的是，用户设备700仅是可以由终端用户使用的多功能设备的设备的一个示例，并且用户设备700可选地具有比所示的组件更多或更少的组件，可选地组合两个或更多个组件，或者可选地具有不同的组件配置或布置。图7所示的各种组件以硬件、软件、固件或其组合来实现，包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路。

存储器702可选地包括高速随机存取存储器，并且可选地还包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、闪速存储器设备或其他非易失性固态存储器设备。用户设备700的其他组件（诸如（一个或多个）CPU 774）对存储器702的访问可选地由存储器控制器788控制。

外围设备接口770可以用来将管理系统的输入和输出外围设备耦合到（一个或多个）CPU 774和存储器702。一个或多个处理器774运行或执行存储在存储器702中的各种软件程序和/或指令集，以实行针对用户设备700的各种功能并且处理数据。

在一些实施例中，外围设备接口770、（一个或多个）CPU 774和存储器控制器788可选地在单个芯片上实现。在一些其他实施例中，它们可选地在单独的芯片上实现。

在一些实施例中，音频电路772、扬声器760和麦克风762在用户与设备700之间提供音频接口。音频电路772从外围设备接口770接收音频数据，将音频数据转换成电信号，并且将电信号传输到扬声器760。扬声器760将电信号转换成人类可听的声波。音频电路772还接收由麦克风762从声波转换的电信号。音频电路772将电信号转换成音频数据，并且将音频数据传输到外围设备接口770以用于处理。可选地，音频数据由外围设备接口770从存储器702和/或射频电路784中检索和/或传输到存储器702和/或射频电路784。

在一些实施例中，电源系统776可选地包括：功率管理系统、一个或多个电源（例如，电池、交流电（AC））、再充电系统、功率故障检测电路、功率转换器或逆变器、功率状态指示器（例如，发光二极管（LED）等）、以及与便携式设备中的功率的生成、管理和分配相关联的任何其他组件。

如图7中图示的，远程用户设备的存储器702优选地存储以下各项：

•操作系统704（例如，ANDROID、iOS、DARWIN、RTXC、LINUX、UNIX、OS X、WINDOWS或诸如VxWorks之类的嵌入式操作系统）包括用于控制和管理一般系统任务（例如，存储器管理、存储设备控制、电源管理等）的各种软件组件和/或驱动程序，并且便于各种硬件和软件组件之间的通信；

•电子地址706，其用来在与本公开的各种系统和设备进行通信期间标识特定用户设备；

•用户信息存储708，其存储与关联于对应用户设备700的相应用户有关的附属信息，诸如包括用户名、用户密码、访问令牌等的用户访问信息；

•比赛馈送模块710，用于查看比赛的各种表示，包括白板馈送模块712、化身馈送模块714和视频馈送模块716，以及用于查看与比赛有关的各种统计数据；以及

•下注模块718，其便于对比赛场景下注。

在一些实施例中，下注模块718使用根据本公开收集的遥测数据来使用扩展协变量（例如，赢/输、点数分布等）来预测当前比赛的结果，如关于图8所述的方法和特征所公开的那样。在一些实施例中，下注模块718使用根据本公开收集的遥测数据来针对当前实况比赛中的未来比赛事件提供赔率。

既然已经描述了系统48的一般拓扑结构，将至少参照图1至图7描述用于划分视频馈送以分割实况运动员活动的方法。

图8是图示了划分视频馈送以分割实况运动员活动的过程的实施例的流程图。该过程可以由处理器100与用户设备700和上述系统48的其他设备协作来实现。

在802处，过程800在第一次循环的基础上从第一相机接收中央视频馈送的传输。参考图10A，例如，从第一相机140接收中央视频馈送1000-A。在一些实施例中，相机140是固定相机（例如，相机在至少一个轴线上移动受到限制）。例如，在一些实施例中，相机140是固定的，使得相机能够具有可变的倾斜、摇摄（pan）和/或变焦（zoom），但是不能够物理地移动到另一个位置。相机可以设置在各种各样的位置和取向中，诸如除了别的之外的在横向的比赛场地的第一端部处（例如，半场线，50码线）或在纵向的场地的第二端部处（例如，末端区，目标）。相机140与网络（例如，通信网络106）通信，以便与本公开的一个或多个设备和系统通信。

在一些实施例中，中央视频馈送包括和/或被包括在多个中央或其他视频馈送中，每个馈送由被定位和定向成生成至少一部分比赛场地的视频的一个或多个相机生成。在一些实施例中，中央视频馈送和/或另一个视频馈送可以至少部分地通过组合由多个相机生成的视频数据来生成，诸如合成或以其他方式合并或组合的视频。

中央视频馈送针对由中央视频馈送所涵盖的以至少两个维度表示的空间区域进行校准。在一些实施例中，空间区域是由锚设备阵列120捕获的区域。空间区域可以是实况体育事件的比赛场地（例如，图9的比赛场地902）。

在一些实施例中，中央视频馈送的校准包括：为位置信息（例如，遥测数据230）所使用的坐标系确定中央视频馈送的等效部分。由于竞技体育的标准比赛场地包括规则边界线、统一的长度和厚度/宽度（例如，越界线、半场线、码线等），这些长度和厚度可以用来确定视频源中的坐标位置。例如，如果已知比赛场地上的一条线具有均匀的厚度（例如，6厘米的厚度），并且所看到的中央视频中的线的厚度被确定为从第一厚度线性减小到第二厚度，然后可以在中央视频馈送中确定主体相对于该线的确切位置。

在804处，该过程在第二次循环的基础上从多个跟踪设备中的每个跟踪设备接收各自的带时间戳的位置信息，其中多个跟踪设备中的每个跟踪设备(a)由参与空间区域上的竞赛的多个主体中的对应主体佩戴，并且(b)传输位置信息，所述位置信息描述了对应主体在空间区域中的带时间戳的位置。

从多个跟踪设备中的每个跟踪设备300接收带时间戳的位置信息（例如，遥测数据230）的相应传输。接收带时间戳的位置信息的传输的循环基础可以是各个跟踪设备300的ping率（例如，图3的瞬时ping率310）。在一些实施例中，来自多个跟踪设备中的每个跟踪设备的带时间戳的位置信息的传输以大于500 MHz的带宽或者等于或大于0.20的部分带宽发生。作为非限制性示例，来自多个跟踪设备中的每个跟踪设备的带时间戳的位置信息的传输在3.4 GHz到10.6 GHz内，多个跟踪设备中的每个跟踪设备300具有的信号刷新率在 1Hz到60 Hz之间，和/或循环基础在1 Hz到60 Hz之间。多个跟踪设备中的每个跟踪设备300发送通过接球接收到的唯一信号，该唯一信号标识相应的跟踪设备。如果收集到生物计量数据，则每个跟踪设备可以传输特定于与相应跟踪设备相关联的相应主体的生物计量数据（例如，生物计量遥测236）。

每个跟踪设备300由参与空间区域上的竞赛的多个主体中的对应主体佩戴。另外，每个跟踪设备300传输位置信息（例如，遥测数据230），该位置信息描述了对应主体在空间区域中的带时间戳的位置。在一些实施例中，多个主体中的每个主体至少佩戴两个跟踪设备300。与对应主体相关联的每个附加的跟踪设备300减少了预测主体的实际位置时的误差量。

在一些实施例中，多个主体包括第一队伍（例如，主队）和第二队伍（例如，客队）。在一些实施例中，第一队伍和/或第二队伍被包括在球队联盟（例如，橄榄球联盟、篮球协会等）中。第一队伍包括第一多个运动员（例如，第一运动员名单），并且第二队伍包括第二多个运动员（例如，第二运动员名单）。遍及本公开的各种实施例，第一队伍和第二队伍参加竞技比赛（例如，实况体育事件），诸如橄榄球比赛或篮球比赛。因此，空间区域是竞技比赛的比赛场地，诸如是橄榄球场地或篮球场。在一些实施例中，本公开的主体是与当前比赛相关联的运动员、教练、裁判或其组合。

在一些实施例中，第一或第二多个运动员中的相应运动员的独立多个带时间戳的位置中的每个带时间戳的位置包括相应运动员相对于空间区域的xyz坐标。例如，在一些实施例中，空间区域被映射成使得空间区域的中心部分（例如，半场、50码线等）是轴线的原点和空间区域的边界区域（例如，越界线）是轴线的最大或最小坐标。在一些实施例中，xyz坐标具有±5厘米、±7.5厘米、±10厘米、±12.5厘米、±15厘米或±17.5厘米的准确度。

在806处，该过程使用接收到的带时间戳的位置信息和中央视频馈送的校准来定义中央视频馈送的第一子视图。该第一子视图与包括在多个主体中的第一主体相关联，并且第一子视图针对包括中央视频馈送的多个帧中的每一个而包括与第一主体相关联的对应子帧。

例如，在一些实施例中，在806处，该过程对视频数据的多个连续帧中的每一个应用数学变换，该数学变换至少部分地基于对应的相机/视频校准数据，以基于包括接收到的位置信息和与每个时间戳相关联的位置信息（例如，主体A的XYZ坐标）的时间戳数据，来确定每个顺序帧中与主体A的对应位置信息相关联的子集或部分。所确定的顺序帧中的子集/部分被用来提供与主体A相关联的中央视频馈送的子视图。

在各种实施例中，子视图具有与中央视频馈送不同的分辨率。尽管具有不同的分辨率，但质量差异对于普通观众来说不一定是值得注意的，所以查看体验仍然是令人愉快的。例如，以诸如2K到8K之间的第一分辨率（例如，相机140的原始分辨率）提供中央视频馈送。至此，在一些实施例中，中央视频馈送包括多个完整的二维帧（例如，与第一时间点相关联的第一帧、与第二时间点相关联的第二帧、……、与第n个时间点相关联的第n个帧）。多个全二维帧中的每个相应全二维帧都具有第一维度大小和第二维度大小（例如，水平大小和垂直大小，诸如水平像素的数量和垂直像素的数量）。对于多个全二维帧中的每个相应全二维帧，第一子视图包括对应的子帧。每个对应的子帧是对应的全帧的一部分（例如，图10B和图10C的子视图1000-B和子视图1000-C），图10B和图10C分别图示了图10A的中央视频馈送全帧1000-A的瞬时子帧。

在一些实施例中，每个子帧具有第三维度大小和第四维度大小。此外，第三维度大小可以是第一维度大小的固定分数，并且第四维度大小可以是第二维度大小的固定分数。例如，第一维度大小的固定分数和具有相同分数的第二维度大小的固定分数（例如，10%、20%、30%、……、90%）。类似地，第一维度大小的固定分数可以是第一分数，并且第二维度大小的固定分数可以是与第一分数不同的第二分数（例如，中央视频馈送在横向被捕获，并且每个子视图在纵向被划分）。作为非限制性示例，(i)第一维度大小为7680像素，并且第三维度大小为3840像素，并且第二维度大小为4320像素，并且第四维度大小为2160像素；或者(ii)第一维度大小为8192像素，并且第三维度大小为3840像素，并且第二维度大小为4320像素，并且第四维度大小为2160像素。在一些实施例中，多个全二维帧中的每个相应全二维帧包括至少10兆像素至40兆像素（例如，10兆像素、15兆像素、20兆像素、……、40兆像素）。

在一些实施例中，子视图（例如，第一子视图）包括对应子帧，对于多个全二维帧中的每个相应全二维帧，其包括小于5兆像素至15兆像素（例如，5兆像素、7.5兆像素、10兆像素、……、15兆像素）。

将接球的带时间戳的位置信息叠加到中央视频馈送上。使用针对空间区域的中央视频馈送的校准来进行这种叠加。例如，如果使用与位置信息相同的坐标系针对空间区域来校准中央视频馈送，则可以使用相同的坐标系将接收到的位置信息映射到中央视频馈送上。该叠加确定了中央视频馈送中的多个主体的至少一个子集中的每个主体的位置。例如，在一些实施例中，位置信息230至少提供了在相应的时间戳处，主体在空间区域（例如，图9的比赛场地902）上的X和Y坐标。由于已经使用与位置信息相同的坐标系校准中央视频馈送，因此可以将主体的X和Y坐标等同于视频馈送中的位置。这允许使用位置信息在中央视频馈送中跟踪主体，而不是使用主体的光学特性（例如，主体的颜色、主体的轮廓等）来跟踪主体。

在一些实施例中，带时间戳的位置信息包括：世界时钟时间戳、比赛时钟时间戳或其组合（例如，图2的世界和比赛时钟242）。重叠会使用一个或多个时间戳来将具有位置信息的接球的带时间戳的位置信息重叠到中央视频馈送上。例如，如果带时间戳的位置信息消耗第一时间段直到被系统48接收到，并且中央视频馈送消耗第二时间段直到被系统接收到，则将与中央视频馈送和位置信息相关联的时间戳信息进行比较，以便确保叠加是准确和精确的。

在808处，该过程使第一子视图被传送到被配置成显示第一子视图的设备。如上所述，可以以第二分辨率定义中央视频馈送的第一子视图（例如，图10B的子视图1000-B），即，该第二分辨率小于第一分辨率。例如，第一分辨率是与中央视频馈送划分的视频的第二分辨率的像素分辨率的至少四倍、六倍或八倍。

在没有人工干预的情况下，中央视频馈送内的第一子视图的中心坐标随时间变化，该变化是根据第一主体的位置随时间的变化的，该第一主体的位置是从在第二次循环的基础上通过重叠发生的接球的循环实例所确定的。在一些实施例中，第一子视图的中心与由佩戴的或以其他方式与主体相关联的跟踪设备生成的位置坐标（例如，XYZ）相关联。在一些实施例中，主体可以佩戴多个跟踪设备，并且第一子视图基于坐标集而居中，该坐标集是基于来自多个设备的跟踪数据生成的。例如，可以例如基于时间戳数据将来自主体佩戴的多个跟踪设备的设备数据相关，并且可以基于各个跟踪设备生成的坐标来计算几何或其他中心坐标集。

在一些实施例中，中央视频馈送的第一子视图被传送到独立于中央视频馈送的远程设备（例如，图7的用户设备700）。因此，该通信使远程设备显示中央视频馈送的第一子视图。作为非限制性示例，远程设备是诸如智能电话、平板电脑、游戏控制台之类的手持设备、诸如个人家用计算机之类的固定计算机系统等等。此外，该通信可以无线地发生（例如，通过网络106无线地发生）。

在各种实施例中，选择主体的子集中的至少第一主体（例如，选择图10C的子视图1000-C）。对至少第一主体的选择可以经由计算机系统48进行，例如，由计算机系统48的操作员（例如，视频制作专家、制作人、导演等）、每个相应远程设备的终端用户（例如，经由相应的用户设备700）、或自动地进行。例如，至少部分地基于与球或其他主体（例如，主体与其相关联的先前选择的主体，诸如在一对一比赛中或通过与互补位置相关联的，诸如是相对的进攻和防守边锋）的接近性（处于预定距离内）自动选择第一主体。此外，可以从更广泛的子视图集合（例如，可用子视图的列表、可用子视图的预览等）中选择子视图。更广泛的子视图集合包括针对在竞技比赛中活跃的每个运动员的子视图（例如，美式橄榄球比赛的二十二个子视图）。这种终端用户选择允许每个用户根据他们的需要选择一个或多个主体。例如，如果终端用户具有分布在多个队伍中的喜爱主体的列表，则终端用户可以在单个远程设备和/或显示器上查看这些喜爱主体中的每一个的子视图。

在一些实施例中，在远程设备处接收第一主体的身份。例如，第一子视图包括与第一主体的身份有关的信息（例如，第一主体的姓名）。相应主体的这一身份允许终端用户在查看多于一个子视图时快速标识不同的子视图。在一些实施例中，跟踪设备300附接到（例如，嵌入）在空间区域上的竞技体育运动中使用的球。因此，在没有人工干预的情况下，基于使用来自每个跟踪设备300的带时间戳的位置信息的相应传输对多个主体中的哪个主体当前离球最近的确定，来确定第一主体的身份。

在各种实施例中，过程800的一个或多个步骤在多个主体参与其中的实况比赛期间发生。然而，本公开不限于此。例如，通信可以在实况比赛之后发生（例如，诸如查看实况比赛的精彩片段或实况比赛的重播）。

图9示出了包括比赛场地的示例环境，该比赛场地包括根据本公开的实施例的跟踪组件。示例性环境（例如，体育场906）900。环境900包括比赛场地902，其中进行比赛（例如，橄榄球比赛）。环境900包括区域904，该区域904包括比赛场地902和紧邻比赛场地周围的区（例如，包括诸如主体930-1和主体940-1之类的不参与比赛的主体的区）。环境900包括锚设备120（例如，锚设备1201-1、锚设备120-2、......、锚设备120-Q）的阵列，其从与相应的比赛主体相关联的一个或多个跟踪设备300接收遥测数据。如图9图示的，在一些实施例中，锚设备阵列与遥测解析系统240（例如，图4的跟踪器管理系统400）通信（例如，经由通信网络106通信）。此外，在一些实施例中，一个或多个相机140（例如，相机140-1）捕获用于形成虚拟再现的体育事件的图像和/或视频。在图9中，标记930表示比赛的第一队伍的主体，而标记940表示比赛的第二队伍的主体。

图10A示出了根据本公开的实施例的中央视频馈送的示例。图示了示例性虚拟再现1000-A。该虚拟再现1000-A包括上述虚拟再现中的一些或全部（例如，图9的虚拟再现900），但是以不同的视角（例如，鸟瞰图、广角视图）图示。例如，在一些实施例中，远程设备700的终端用户能够在比赛的一个或多个虚拟再现之间进行，其中每个再现虚拟再现在虚拟再现内具有独特的查看视角和/或独特的细节水平（例如，包括一个或多个可选元素（诸如结束区908）的高质量再现和省略一个或多个可选元素的较低质量再现）。

图10B和图10C示出了根据本公开的实施例的第一子视图和第二子视图的示例。在本文中公开的技术可以应用于相机所捕获的虚拟场景或视频。图10A-10C表示实际视频帧，并且不一定是合成/虚拟场景的子视图。在一些实施例中，选择进一步包括：选择主体子集中的第二主体，而不是第一主体。该定义进一步包括：以第二分辨率定义中央视频馈送的第二子视图（例如，图10C的子视图1000-C）。在一些实施例中，第二子视图处于小于第一分辨率且与第二分辨率不同的第三分辨率处。

可以以一种类型的取向（例如，横向）捕获中央视频馈送，而以一种或多种其他取向（例如，全部为纵向或一些是纵向）显示子视图。在该示例中，中央视频馈送（图10A)以横向捕获，并且每个子视图（图10B和图10C）以纵向划分。

在没有人工干预的情况下，中央视频馈送内的第二子视图的中心坐标随时间变化，该变化是根据第二主体的位置随时间的变化的，该第二主体的位置是从在第二次循环的基础上通过重叠发生的接球的循环实例所确定的。因此，该通信进一步向远程设备传送独立于中央视频馈送的中央视频馈送的第二子视图。因此，使得远程设备的终端用户能够查看专用于第一主体的第一子视图和专用于第二主体的第二子视图。第一和第二主体可以参与相同的比赛或不同的比赛（例如，第一比赛和第二比赛）。第一比赛和第二比赛同时进行，是已经进行过的历史比赛，或者第一比赛是现在的比赛，并且第二比赛是历史比赛。另外，第一和第二主体可以在同一队伍或不同队伍中。此外，在一些实施例中，会定义第二子视图，但是不将其传送到远程设备。

在一些实施例中，第一主体和第二主体在第一时间点处于空间区域中的相同位置（例如，两个运动员都参与了并列争球（scrum for the ball），两个运动员都在为球故意压人（pile-up）等）。由于第一主体和第二主体在某个时间点处于空间区域中的相同位置，这导致第一子视图在第一时间点与第二子视图重叠。另外，第一主体和第二主体在第二时间点处于空间区域中的不同位置。该差异导致第一子视图在第二时间点不与第二子视图重叠。由于本公开利用带时间戳的位置信息（例如，遥测数据230）来确定视频馈送中的主题的位置，而不是分析由相机140捕获的图像的光学特性，因此在不同的对象占据相同的位置时，能够在没有中断的情况下独立跟踪不同的对象。

本文中讨论的技术可以应用于显示多于两个子视图。例如，多个子视图包括：三个或更多个子视图，诸如针对橄榄球比赛的一边的每个运动员的视图（例如，针对橄榄球运动员的梦幻队伍中的每个运动员的视图）；或大约100个视图。多个子视图中的每个子视图都以主体的子集中的不同主体为中心。在一些实施例中，以每个子视图的相应主体为中心包括：分配关于主体的位置和子视图的中心的容差。例如，如果位置信息的容差近似为15厘米，则子视图的中心不会改变，除非位置信息指示大于和/或等于15厘米的位置变化。因此，位置信息中的任何跳跃或抖动都不会被转换到子视图，从而确保子视图提供平滑（例如，缺乏抖动）的视频流。

在一些实施例中，中央视频馈送不被传送到远程设备。例如，中央视频馈送被存储在本公开的数据库中。类似地，由中央视频馈送捕获的每个相应主体的每个主体被存储在本公开的数据库中。这种存储允许为每个相应主体策划专用视频的集合。然后可以利用该集合，例如，来查看相应主体在一段时间内（例如，比赛、赛季、职业生涯等）参与的每个赛局。

在一些实施例中，多个主体包括第一队伍和第二队伍。在一些实施例中，第一队伍和第二队伍形成球队联盟（例如，橄榄球联盟、足球联盟、篮球协会等）。第一队伍包括第一多个运动员（并且第二队伍包括第二多个运动员）。第一队伍和第二队伍在接球、接球、重叠、选择、定义、通信的过程中参加本场比赛。选择主体的子集中的至少第一主体包括：选择第一队伍中在空间区域中积极参加本场比赛的每个运动员。在没有人工干预的情况下，中央视频馈送内的第一子视图的中心坐标随时间变化，该变化是根据第一主体的位置随时间的变化的，并且是根据第一队伍中在空间区域中积极参加本场比赛的每个其他运动员的位置随时间的变化的，该位置是从在第二次循环的基础上通过重叠发生的接球的循环实例所确定的。

在一些实施例中，选择进一步包括：选择主体的子集中的第二主体，而不是第一主体。定义进一步包括：以第二分辨率定义中央视频馈送的第二子视图。在没有人工干预的情况下，中央视频馈送内的第二子视图的中心坐标随时间变化，该变化是根据第二主体的位置随时间的变化的，该第二主体的位置是从在第二次循环的基础上通过重叠发生的接球的循环实例所确定的。通信向远程设备传送独立于中央视频馈送和第一子视图的中央视频馈送的第二子视图。

在一些实施例中，定义进一步包括：以第二分辨率定义中央视频馈送的多个子视图。该多个子视图包括第一子视图（例如，图10B的子视图1000-B）。在没有人工干预的情况下，中央视频馈送内的多个子视图中的每个子视图的中心坐标随时间变化，该变化是根据主体的子集中在空间区域中积极参加本场比赛的对应主体的位置随时间的变化的，该位置是来自在第二次循环的基础上通过重叠发生的接球的循环实例的。该通信向远程设备传送独立于中央视频馈送的多个子视图中的每个子视图。

因此，通过本公开的系统和方法，从中央视频馈送导出的一个或多个专用子视图被传送到远程设备。每个相应的专用子视图都以对应的主体为中心，这允许终端用户查看排他地专用于该对应主体的视频馈送（例如，专用于终端用户的喜爱运动员的视频馈送）。这使得终端用户能够根据用户的选择来查看主体的一个或多个专用子视图的选择，诸如包括在用户的梦幻橄榄球队中的主体的选择。例如，如果终端用户是有希望的职业运动员，则终端用户可以选择查看专用于与终端用户打相同位置的主体的子视图，以用作训练视频。另外，由于中央视频馈送是高分辨率视频馈送，因此在不损失重要的图像质量的情况下划分每个子视图。这允许单个相机产生任何数量的子视图，这大大减少了捕获实况体育事件所需的相机和操作员的数量。

尽管本公开描述了与橄榄球比赛相关的各种系统和方法，但本领域技术人员将意识到本公开不限于此。在本文中公开的技术可以在具有分立或有限状态的比赛中找到应用，其中运动员或队伍拥有球权（例如，持球）以及其他类型的事件。例如，在一些实施例中，本公开的系统和方法被应用于包括以下各项的事件：棒球比赛、篮球比赛、板球比赛、橄榄球比赛、手球比赛、曲棍球比赛（例如，冰球、陆上曲棍球）、踢球比赛、长曲棍球比赛、橄榄球比赛、足球比赛、垒球比赛或排球比赛、赛车、拳击、自行车、跑步、游泳、网球等，或者其中主体的位置与事件的结果相关的任何此类事件。

本公开解决了本领域中对用于向远程设备递送视频内容的改进的系统和方法的需求。特别地，本公开通过划分视频馈送以分割实况运动员活动来便于增加观众对实况体育事件的参加和兴趣。

关于预期点数评估、多项逻辑回归或其他类型的分析可以用于估计每个下一个事件的概率，该事件是给定的比赛情形的可能结果。下一个事件是得分事件或非得分事件。得分事件包括控球队伍的触地得分(7分)、控球队伍的射门得分(3分)、控球队伍的安全(2分)、对手的安全(-2分)、对手的射门得分(-3分)和对手的触地得分(-7分)。非得分事件(0分)包括描述控球队伍可能进行的尝试的事件。在一种情况下，控球队伍可能会在下一赛局中尝试将球从中间向左、向右或向下推进。在另一种情况下，控球队伍可能会在下一赛局中尝试传球或运球。

尽管出于理解清楚的目的已经对前述实施例进行了一些详细描述，但是本发明不限于所提供的细节。有许多实现本发明的替代方式。所公开的实施例是说明性的，而不是限制性的。

Claims (22)

1.一种划分视频馈送以分割实况运动员活动的系统，所述系统包括：

通信接口，其被配置成：

在第一次循环的基础上，从第一相机接收中央视频馈送的传输，其中，所述中央视频馈送针对由所述中央视频馈送所涵盖的以至少两个维度表示的空间区域进行校准；以及

在第二次循环的基础上，从多个跟踪设备中的每个跟踪设备接收各自的带时间戳的位置信息，其中，多个跟踪设备中的每个跟踪设备(a)由参与空间区域上的竞赛的多个主体中的对应主体佩戴，并且(b)传输位置信息，所述位置信息描述了对应主体在空间区域中的带时间戳的位置；以及

处理器，其耦合到通信接口，并且被配置成：

使用接收到的带时间戳的位置信息和中央视频馈送的校准来定义中央视频馈送的第一子视图，所述第一子视图与包括在多个主体中的第一主体相关联，并且第一子视图针对包括中央视频馈送的多个帧中的每一个而包括与第一主体相关联的对应子帧；以及

使第一子视图被传送到被配置成显示第一子视图的设备。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，以第一分辨率提供所述中央视频馈送，并且以低于所述第一分辨率的第二分辨率提供所述第一子视图。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，针对空间区域的所述中央视频馈送的校准至少部分地基于关于所述空间区域的已知信息。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，关于所述空间区域的已知信息包括以下各项中的至少一项：边界线、已知且统一尺寸的线、已知长度或厚度的线、位置、或规则。

5.根据权利要求3所述的系统，其中，关于空间区域的已知信息包括相机相对于空间区域的位置。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述相机被固定，使得所述相机在至少一个维度上的移动受到限制。

7.根据权利要求5所述的系统，其中，所述相机位于已知以下各项中的至少一项的固定位置：倾斜、摇摄或变焦。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，第一子视图具有与所述中央视频馈送不同的形状因子。

9.根据权利要求1所述的系统，其中，第一子视图是纵向或横向中的一个，并且中央视频馈送是纵向或横向中的另一个。

10.根据权利要求1所述的系统，其中，当至少一个主体移动通过空间区域时，第一子视图跟踪所述至少一个主体，包括通过跟踪对应的位置信息。

11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一主体由用户在远程设备处选择。

12.根据权利要求1所述的系统，其中，至少部分地基于在到球或其他主体的阈值距离内而自动选择所述第一主体。

13.根据权利要求1所述的系统，其中，第一子视图独立于中央视频馈送而被传送。

14.根据权利要求1所述的系统，其中，第一子视图包括与第一主体的身份有关的信息，所述身份是可显示的，并且所述身份可在所述第一子视图内选择以用于显示。

15.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成使用接收到的带时间戳的位置信息和中央视频馈送的校准来定义中央视频馈送的第二子视图，其中，所述第二子视图在一下各项中的至少一项中与第二主体相关联：同一竞赛、不同的同时进行的实况竞赛、或历史竞赛。

16.根据权利要求1所述的系统，其中：

多个主体中的每个主体具有被配置成收集传感器数据的多个传感器；

至少部分地基于所收集的传感器数据和对应主体的集体跟踪信息来标识几何中心或其他点或点的范围；以及

定义第一子视图至少部分地基于所标识的几何中心或其他点或点的范围。

17.根据权利要求1所述的系统，其中，被配置成显示第一子视图的设备是远程设备，并且被包括在多个远程设备中。

18.根据权利要求1所述的系统，其中，被配置成显示第一子视图的设备是本地设备。

19.根据权利要求1所述的系统，其中，所述竞赛是涉及(i)包括多个主体的第一子集的第一队伍和(ii)包括多个主体的第二子集的第二队伍的实况体育事件。

20.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个主体包括以下各项中的至少一项：运动员或竞赛装备。

21.一种划分视频馈送以分割实况运动员活动的方法，所述方法包括：

在第一次循环的基础上，从第一相机接收中央视频馈送的传输，其中，所述中央视频馈送针对由所述中央视频馈送所涵盖的以至少两个维度表示的空间区域进行校准；

在第二次循环的基础上，从多个跟踪设备中的每个跟踪设备接收各自的带时间戳的位置信息，其中，多个跟踪设备中的每个跟踪设备(a)由参与空间区域上的竞赛的多个主体中的对应主体佩戴，并且(b)传输位置信息，所述位置信息描述了对应主体在空间区域中的带时间戳的位置；

使用接收到的带时间戳的位置信息和中央视频馈送的校准来定义中央视频馈送的第一子视图，所述第一子视图与包括在多个主体中的第一主体相关联，并且第一子视图针对包括中央视频馈送的多个帧中的每一个而包括与第一主体相关联的对应子帧；以及

使第一子视图被传送到被配置成显示第一子视图的设备。

22.一种体现在非暂时性计算机可读存储介质中并且包括以下计算机指令的计算机程序产品，所述计算机指令用于：

在第一次循环的基础上，从第一相机接收中央视频馈送的传输，其中，所述中央视频馈送针对由所述中央视频馈送所涵盖的以至少两个维度表示的空间区域进行校准；

在第二次循环的基础上，从多个跟踪设备中的每个跟踪设备接收各自的带时间戳的位置信息，其中，多个跟踪设备中的每个跟踪设备(a)由参与空间区域上的竞赛的多个主体中的对应主体佩戴，并且(b)传输位置信息，所述位置信息描述了对应主体在空间区域中的带时间戳的位置；

使用接收到的带时间戳的位置信息和中央视频馈送的校准来定义中央视频馈送的第一子视图，所述第一子视图与包括在多个主体中的第一主体相关联，所述第一子视图针对包括中央视频馈送的多个帧中的每一个而包括与第一主体相关联的对应子帧；以及

使第一子视图被传送到被配置成显示第一子视图的设备。

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