CN114344856B - 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据；确定每一所述运动对象对应的角色；根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，对所述至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行，得到所述待分析对象的运动分析结果。通过本申请，能够为待分析对象提供更加准确且直观的运动分析结果，极大的提高了用户的使用体验。

Description

数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请实施例涉及计算机领域，涉及但不限于一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

冰壶运动中运动员的胜负有很多制约因素，例如运动员的体能和判断能力、投壶水平、冰面质量、擦冰次数等。目前，冰壶运动员主要通过经验判断冰壶的轨迹，这样投壶的准确率具有偶然性。运动员难以知道自己训练的历史数据，也难以与他人的投壶水平进行对比分析等，因此，亟需提供一种能够辅助不同运动员进行冰壶轨迹分析的系统。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够对比分析不同运动对象的运动数据，为待分析对象提供更加准确且直观的运动分析结果，极大的提高了用户使用体验。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括：

获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据；

确定每一所述运动对象对应的角色；

根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，对所述至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述确定每一所述运动对象对应的角色，包括：从预设的数据库中获取每一所述运动对象的特征信息，并基于所述特征信息，确定所述运动对象的所述角色；或者，对每一所述运动对象的所述运动数据进行数据分析，以确定出所述运动对象对应的所述角色。

在一些实施例中，所述根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，对所述至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果，包括：将具有相同角色的运动对象划分至同一运动对象组中；将所述待分析对象所属的运动对象组确定为目标运动对象组；根据所述待分析对象的所述生物信息，从所述目标运动对象组中确定出所述待分析对象的相似运动对象；根据所述相似运动对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述根据所述待分析对象的所述生物信息，从所述目标运动对象组中确定出所述待分析对象的相似运动对象，包括：获取所述目标运动对象组中的每一运动对象的所述生物信息；将具有相同生物信息的运动对象，和/或，与所述待分析对象的所述生物信息之间的相似度大于相似度阈值的运动对象，确定为所述待分析对象的相似运动对象。

在一些实施例中，所述根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，对所述至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果，包括：根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，确定所述待分析对象的竞争对象；获取所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据；根据所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述方法还包括：采集参加当前运动项目的每一运动对象的所述生物信息，并将所采集的生物信息存储至所述数据库中；响应于所述运动对象处于参加所述当前运动项目的过程中，采集投掷所述投掷对象的运动数据；建立所述运动数据、所述运动对象以及所述生物信息之间的关联关系；将具有所述关联关系的运动数据存储至所述数据库中。

在一些实施例中，同一所述运动对象的所述运动数据为至少一条，每一条所述运动数据对应一次投掷过程；每一次所述投掷过程对应一时间戳；所述获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据，包括：获取所述至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息；根据每一次投掷过程对应的所述时间戳，获取每一所述运动对象在预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据。

在一些实施例中，所述对所述至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行分析，得到所述待分析对象的运动分析结果，包括：对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的投掷结果变化参数；根据所述投掷结果变化参数绘制所述待分析对象的投掷结果雷达图；将所述投掷结果雷达图确定为所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述方法还包括：对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的体能信息变化参数、和所述待分析对象的所述运动数据中的投掷速度变化参数；根据所述体能信息变化参数和所述投掷速度变化参数，确定所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系。

在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述待分析对象的运动分析结果，确定所述待分析对象与所述至少两个运动对象中除所述待分析对象之外的其他运动对象之间的运动数据差；根据当前运动项目的比赛规则和所述运动数据差，制定出适用于所述待分析对象的运动方案。

在一些实施例中，所述方法还包括以下至少之一：在得到所述待分析对象的运动分析结果的情况下，通过结果展示图展示所述运动分析结果；在得到所述待分析对象的投掷结果雷达图的情况下，展示所述投掷结果雷达图；在得到所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系的情况下，绘制所述体能与所述投掷速度之间的映射关系曲线，并图形化展示所述映射关系曲线。

本申请实施例提供一种数据处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据；

确定模块，用于确定每一所述运动对象对应的角色；

数据处理模块，用于根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，对所述至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述确定模块还用于：从预设的数据库中获取每一所述运动对象的特征信息，并基于所述特征信息，确定所述运动对象的所述角色；或者，对每一所述运动对象的所述运动数据进行数据分析，以确定出所述运动对象对应的所述角色。

在一些实施例中，所述数据处理模块还用于：将具有相同角色的运动对象划分至同一运动对象组中；将所述待分析对象所属的运动对象组确定为目标运动对象组；根据所述待分析对象的所述生物信息，从所述目标运动对象组中确定出所述待分析对象的相似运动对象；根据所述相似运动对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述数据处理模块还用于：获取所述目标运动对象组中的每一运动对象的所述生物信息；将具有相同生物信息的运动对象，和/或，与所述待分析对象的所述生物信息之间的相似度大于相似度阈值的运动对象，确定为所述待分析对象的相似运动对象。

在一些实施例中，所述数据处理模块还用于：根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，确定所述待分析对象的竞争对象；获取所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据；根据所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述装置还包括：生物信息采集模块，用于采集参加当前运动项目的每一运动对象的所述生物信息，并将所采集的生物信息存储至所述数据库中；数据采集模块，用于响应于所述运动对象处于参加所述当前运动项目的过程中，采集投掷所述投掷对象的运动数据；关联模块，用于建立所述运动数据、所述运动对象以及所述生物信息之间的关联关系；存储模块，用于将具有所述关联关系的运动数据存储至所述数据库中。

在一些实施例中，同一所述运动对象的所述运动数据为至少一条，每一条所述运动数据对应一次投掷过程；每一次所述投掷过程对应一时间戳；所述获取模块还用于：获取所述至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息；根据每一次投掷过程对应的所述时间戳，获取每一所述运动对象在预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据。

在一些实施例中，数据处理模块还用于：对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的投掷结果变化参数；根据所述投掷结果变化参数绘制所述待分析对象的投掷结果雷达图；将所述投掷结果雷达图确定为所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述装置还包括：第一参数确定模块，用于对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的体能信息变化参数、和所述待分析对象的所述运动数据中的投掷速度变化参数；第二参数确定模块，用于根据所述体能信息变化参数和所述投掷速度变化参数，确定所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系。

在一些实施例中，所述装置还包括：数据差确定模块，用于根据所述待分析对象的运动分析结果，确定所述待分析对象与所述至少两个运动对象中除所述待分析对象之外的其他运动对象之间的运动数据差；方案制定模块，用于根据当前运动项目的比赛规则和所述运动数据差，制定出适用于所述待分析对象的运动方案。

在一些实施例中，所述装置还包括展示模块，用于实现以下至少之一：在得到所述待分析对象的运动分析结果的情况下，通过结果展示图展示所述运动分析结果；在得到所述待分析对象的投掷结果雷达图的情况下，展示所述投掷结果雷达图；在得到所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系的情况下，绘制所述体能与所述投掷速度之间的映射关系曲线，并图形化展示所述映射关系曲线。

本申请实施例提供一种数据处理设备，包括：

存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现上述的数据处理方法。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于引起处理器执行所述可执行指令时，实现上述的数据处理方法。

本申请实施例提供的数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，根据每一运动对象的角色和生物信息，对至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，得到待分析对象的运动分析结果。如此，通过对比分析不同运动对象所投掷的投掷对象的运动数据，得到待分析对象的运动分析结果，能够为待分析对象提供更加准确且直观的运动分析结果，进一步辅助提高待分析对象的运动技术，极大的提高了用户的使用体验。

附图说明

图1是本申请实施例提供的数据处理系统的一个可选的架构示意图；

图2是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图一；

图3是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图二；

图4是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图三；

图5是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图四；

图6是本申请实施例提供的数据处理系统的一种用户交互界面图；

图7是本申请实施例提供的数据处理系统的另一种用户交互界面图；

图8是本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图；

图9是本申请实施例提供的数据处理设备的组成结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，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它实施例，都属于本申请保护的范围。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。除非另有定义，本申请实施例所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请实施例的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请实施例所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

本申请实施例提供一套辅助运动员训练的数据处理系统和方法，该系统可以是用于对冰壶运动数据进行分析和再现的系统，整个系统核心功能包括但不限于：管理模块：用于进行赛事管理、比赛管理、队伍管理、运动员管理等；分赛道展示不同比赛的轨迹；分运动员维度展示每个运动员的轨迹；冰壶的轨迹编辑及每局和每投的触发逻辑；冰壶的速度、加速度、转速等指标分析；冰面摩擦系数展示；冰壶重合度分析；冰壶的大小表投壶时间分析；冰壶的预测轨迹等。

本申请实施例中，通过部署IP摄像头捕捉运动员的投壶动作，分析冰壶的运动轨迹，从而从不同维度分析冰壶轨迹数据，评估冰面质量，辅助运动员日常训练，比赛战术制定，全方位为运动员相关赛事技术的科学优化以及比赛战术的深入分析和改进提供支持，提升各个冰壶队的技术和战术水平，帮助运动员获取比赛冠军。

下面对本申请实施例的数据处理方法进行说明，本申请实施例提供的数据处理方法，首先，获取至少两个运动对象中每一运动对象的生物信息和每一运动对象所投掷的投掷对象的运动数据；然后，确定每一运动对象对应的角色；最后，根据每一运动对象的角色和每一运动对象的生物信息，对至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，得到待分析对象的运动分析结果。如此，通过对比分析不同运动对象所投掷的投掷对象的运动数据，得到待分析对象的运动分析结果，能够为待分析对象提供更加准确且直观的运动分析结果，进一步辅助提高待分析对象的运动技术，极大的提高了用户的使用体验。

下面说明本申请实施例的数据处理设备的示例性应用，在一种实现方式中，本申请实施例提供的数据处理设备可以实施为笔记本电脑，平板电脑，台式计算机，移动设备(例如，移动电话，便携式音乐播放器，个人数字助理，专用消息设备)、智能机器人等任意的具备数据采集、数据分析处理和数据存储功能的设备。

参见图1，图1是本申请实施例提供的数据处理系统10的一个可选的架构示意图。为实现对待分析对象(可以是运动员或者参与运动的用户，同时也可以是多个运动对象中的任意一个)与其他运动对象的运动数据进行对比分析，本申请实施例提供的数据处理系统10中包括数据采集装置100、网络200、服务器300和显示设备400。数据采集装置100用于采集至少两个运动对象中每一运动对象的生物信息，以及，采集至少两个运动对象中每一运动对象在进行至少一次投掷过程中所投掷的投掷对象的运动数据。在采集到每一运动对象的生物信息和运动数据之后，通过网络200将生物信息和运动数据发送给服务器300，服务器300确定每一运动对象对应的角色，根据每一运动对象的角色和每一运动对象的生物信息，对至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，得到待分析对象的运动分析结果，并在待分析对象的显示设备400上图形化展示运动分析结果。

下面将结合本申请实施例提供的数据处理设备的示例性应用和实施，说明本申请实施例提供的数据处理方法。

参见图2，图2是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图一，下面将结合图2示出的步骤进行说明。

步骤S201，获取至少两个运动对象中每一运动对象的生物信息和每一运动对象所投掷的投掷对象的运动数据。

这里，运动对象可以是运动员或者是参与运动的用户，这里的运动可以是任意一种投掷运动，例如，可以是冰壶运动。运动对象的生物信息包括性别、身高、年龄和身体状况等，在数据处理系统中，可以预先存储每一运动员的生物信息，即可以将运动员的身份信息与生物信息进行映射存储，这样，在确定出运动员的身份信息之后，可以根据身份信息匹配出运动员的生物信息；或者，还可以通过图像采集设备，采集每一运动对象的生物信息。

在一些实施例中，运动对象的身份信息包括以下至少之一：用户ID、运动员姓名、运动员角色和运动员所属队伍等能够用于标识运动对象的身份的信息。本申请实施例中，在进行运动数据的采集和分析之前，可以先获取每一运动对象的身份信息，这样可以保证后续采集的运动数据能够与运动对象的身份之间映射起来，从而在数据分析和后续的数据存储等过程中，可以清楚的知道所分析或者所存储的运动数据对应于哪个运动员，从而有针对性的对每个运动员进行运动分析和个性化的运动策略推荐。

本申请实施例中，可以由用户输入每一运动对象的身份信息，以使得数据分析设备能够获取到该运动对象的身份信息，或者，也可以由数据分析设备自行采集获取每一运动对象的身份信息，实现整个数据分析处理过程的自动化进行。

本申请实施例中，在获取每一运动对象的生物信息的同时，还可以针对于该运动对象进行运动数据采集，也就是说，采集每一运动对象的运动数据，并将所采集的运动数据与该运动对象的身份信息关联起来，使得该运动对象与所采集的运动数据之间具有映射关系。

在一些实施例中，由于每一运动员可以参加多次训练或比赛，或者每一运动员在每一场训练或比赛过程中需要进行至少一次投掷过程，因此，在采集每一运动对象的运动数据时，可以采集对应的运动对象在一段时间内的运动数据，也就是说，可以预先设置预设时间段，在该预设时间段内，采集每一运动对象在进行每一次投掷过程中所投掷的投掷对象的运动数据。预设时间段可以是几个月、几天或者某一天的几个小时。

在一些实施例中，可以通过部署数据采集设备，采集每一运动对象在进行至少一次投掷过程中所投掷的投掷对象的运动数据，其中，数据采集设备可以是图像采集设备，通过图像采集设备采集每一运动对象投掷该投掷对象的动作，以及，投掷对象被投掷之后的运动轨迹，得到每一运动对象的运动数据。举例来说，运动数据可以包括以下至少之一：投掷对象的运动轨迹、速度、加速度、转速、停止位置、与滑动面(例如可以是地面或冰面)之间的摩擦系数等。

图像采集设备在采集运动数据时，可以是获取投掷对象被投掷时至投掷对象运动停止时的视频，对视频中的每一视频帧进行分析，或者对视频中的连续多帧视频帧进行分析，得到投掷过程中所投掷的投掷对象的运动数据。例如，可以通过图像采集设备采集的视频得到投掷对象的运动轨迹，然后，根据运动轨迹计算得到运动数据，例如，可以根据运动轨迹随运动时间的变化，计算投掷对象的速度、加速度、转速、摩擦系数；根据运动轨迹的终点确定投掷对象的停止位置。

本申请实施例中，每一次投掷过程中，投掷对象具有一个运动轨迹，通过对每个运动轨迹进行分析，即可得到本次投掷过程中所投掷的投掷对象的运动数据。在获取到每一运动对象在进行每次投掷过程中所投掷的投掷对象的运动数据之后，可以存储该运动数据，以便于后续能够综合本次运动数据，对该运动对象的运动水平进行分析。

步骤S202，确定每一运动对象对应的角色。

对于由多人完成的运动项目，每一位运动对象在运动项目中担任的角色各不相同，举例来说，在冰壶运动中，通常运动员有一垒、二垒、三垒、四垒的角色，每个人擅长的部分都会不一样，对于同一个运动员来说可以突出自己的长处，辅助自己发挥，因此，可以确定每一运动对象对应的角色。

本申请实施例中，数据库中可以预先存储有每一运动对象的角色，在获取到运动对象的生物信息之后，可以根据生物信息从数据库中匹配得到该运动对象的角色；或者，还可以根据预设历史时间段内，运动对象在投掷投掷对象时的历史运动数据，分析该运动对象的投掷特点，确定出于该投掷特点对应的角色。

步骤S203，根据每一运动对象的角色和每一运动对象的生物信息，对至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，得到待分析对象的运动分析结果。

这里，至少两个运动对象中的任意一个运动对象均可以为待分析对象，也就是说，本申请实施例的数据处理方法可以是针对于至少两个运动对象中的每一个运动对象的数据分析方法，可以为每一个运动对象进行运动数据的分析，从而为该运动对象提供运动指导。

本申请实施例中，对至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，可以是根据每一运动对象的角色和生物信息，对待分析对象的运动数据进行分析，也就是说，可以综合其他运动对象的数据来对待分析对象进行分析，例如，可以通过角色和生物信息接近的竞争对手分析提升自己的投壶策略，从而对于待分析对象，能够通过与他人对比分析，不断提升自己的投壶水平。

在一些实施例中，由于可以采集运动对象进行至少一次投掷时的运动数据，因此可以得到每一运动对象的至少一次运动数据，每一个运动数据对应一次投掷过程，那么，可以综合不同运动对象进行至少一次投掷过程中的运动数据，对待分析对象的运动水平进行分析，得到待分析对象的运动分析结果。

当运动数据为一个时，可以实现对待分析对象当前投掷过程的投掷情况进行分析，也就是说，可以实现实时分析，在每次投掷之后与其他运动对象进行一次分析和比较；当运动数据为多个时，可以实现对待分析对象的整体投掷趋势和整体投掷水平进行分析，也就是说，可以实现综合分析，综合待分析对象与其他运动对象的多次投掷过程的运动数据进行数据分析。

本申请实施例中，运动分析结果可以包括投掷结果、投掷评分、投掷误差、与每一其他运动对象的投掷差距、与全部其他运动对象的整体投掷差距等结果。

在一些可选的实施方式中，在得到待分析对象的运动分析结果之后，方法还可以包括以下步骤：步骤S204，图形化展示运动分析结果。

本申请实施例中，在得到待分析对象的运动分析结果之后，可以将运动分析结果绘制成运动分析结果图，这样，在得到所述待分析对象的运动分析结果的情况下，或者，在绘制得到运动分析结果图的情况下，可以在显示设备上显示该运动分析结果图。如此，能够使得运动员更加直观的看到自己的运动情况、运动水平，以及，与其他运动对象之间的差距(例如与竞争对象之间的差距)，并且，也可以方便教练等其他人员观看到运动员的运动水平和与其他运动对象之间的差距，从而给出更加合理且有针对性的指导。

在一些实施例中，在得到运动分析结果的情况下，还可以根据运动分析结果和预设的投掷目标给出投掷建议。

这里，预设的投掷目标包括以下至少之一：预设的投掷对象的运动速度、加速度、转速、出手速度、停止位置、与滑动面的摩擦系数、任一其他运动对象的投掷数据等；投掷建议包括以下至少之一，运动分析结果与预设的投掷目标之间的差值、根据该差值确定的投掷方式建议(例如，提高出手力度或减小出手力度，改变出手方向、竞争对手的投掷技巧等)。也就是说，确定出运动分析结果与预设的投掷目标之间的差值，将该差值作为投掷建议发送给用户终端，或将该差值与运动分析结果一起显示在数据处理系统的显示设备上；或者，确定出运动分析结果与预设的投掷目标之间的差值之后，根据该差值确定出投掷方式建议，将该投掷方式建议以文本的形式或者语音的形式输出给用户。

本申请实施例的方法可以应用于以下场景：在冰壶运动中，为了便于辅助运动员训练，开发一套用于进行冰壶运动数据分析和再现的系统，即上述数据处理系统，该系统能够应用于运动员的日常训练分析，也可以应用于运动员参与的比赛分析。在分析过程中，可以先录入每个运动员的身份信息，例如，可以录入运动员的姓名，或者通过生物特征信息录入来确定出运动员的身份信息，比如，可以通过指纹识别或者人脸识别获取运动员的身份信息。在确定了运动员的身份信息之后，如果是通过生物特征信息录入，则可以将录入的生物特征信息作为该运动员的生物信息获取到，如果是输入运动员的姓名，则还需要采集该运动员的生物信息，同时，采集投掷冰壶过程中的运动数据。例如，可以通过摄像头采集运动员的生物信息和从投掷开始直至冰壶结束滑动，停止在某一位置为止的视频，并根据采集到的视频得到冰壶的运动轨迹，分析和计算冰壶在本次投掷过程中的运动数据，例如，运动过程中的速度和速度变化情况、加速度和加速度变化情况、转速和转速变化情况、出手时的速度、停止位置等数据。在分析计算得到这些数据之后，将这些数据作为本次投掷冰壶的运动数据存储至对应的运动员的运动数据库中，并且，对这些运动员的运动数据进行分析，分析当前的待分析运动员与运动数据库中的其他运动员的投掷情况，从而得到对应于该待分析运动员的运动分析结果，并将运动分析结果显示在终端界面上。

本申请实施例提供的数据处理方法可以是针对于运动数据的数据分析方法，在该数据分析方法中，根据每一运动对象的角色和生物信息，对至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，得到待分析对象的运动分析结果。如此，通过对比分析不同运动对象所投掷的投掷对象的运动数据，得到待分析对象的运动分析结果，能够为待分析对象提供更加准确且直观的运动分析结果，进一步辅助提高待分析对象的运动技术，极大的提高了用户的使用体验。

在一些实施例中，数据处理方法可以应用于数据处理系统，数据处理系统中包括数据库，数据库中存储有每一运动对象的特征信息，或者还可以存储有每一运动对象对应的角色。本申请实施例中，确定每一运动对象对应的角色可以通过以下方式一实现：

方式一：步骤S2021，从预设的数据库中获取每一运动对象的特征信息。

这里，预设的数据库可以是数据处理系统中的数据库，数据库中存储有每一运动对象的特征信息。特征信息是用于描述运动对象区别于其他运动对象的特征的信息，例如，身高、体重、外形、外貌和角色等。

步骤S2022，基于特征信息，确定运动对象的角色。

本申请实施例中，可以从特征信息中直接获取到运动对象的角色；或者，还可以对特征信息进行信息提取，从而提取出运动对象的角色；或者，还可以对特征信息进行分析，根据分析结果确定出运动对象的角色。

在一些实施例中，数据处理系统中的数据处理设备可以是具备数据分析处理功能的终端，确定每一运动对象对应的角色还可以通过以下方式二实现：

方式二：步骤S2023，对每一运动对象的运动数据进行数据分析，以确定出运动对象对应的角色。

这里，可以根据运动对象的运动数据分析出该运动对象的角色，例如，可以获取该运动员在一段时间内投掷冰壶的冰壶停止位置，根据冰壶停止位置确定出该运动员的角色是一垒、二垒、三垒、四垒中的哪一个。

在一些实施例中，对不同的运动对象所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，可以是分析具有相同角色的运动对象之间的运动水平差异，还可以是分析每一运动对象与其他的竞争对手之间的运动水平差异。图3是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图二，如图3所示，方法包括以下步骤：

步骤S301，获取至少两个运动对象中每一运动对象的生物信息和每一运动对象所投掷的投掷对象的运动数据。

本申请实施例中，还可以通过轨迹采集装置，采集每一运动对象在每次投掷过程中所投掷的投掷对象的运动轨迹。这里，轨迹采集装置可以是视频采集装置或者图像采集装置，通过轨迹采集装置采集投掷对象的运动轨迹。在采集到投掷对象的运动轨迹之后，根据运动轨迹确定投掷对象的速度、转速和加速度，将投掷对象的所述速度、转速和加速度，确定为运动数据。

这里，运动轨迹不仅包括投掷对象运动到的每一位置，还包括运动至该位置对应的运动时间戳、运动至该位置时投掷对象的角度等信息。在得到投掷对象的运动轨迹之后，根据运动轨迹上的每一位置和该位置对应的运动时间戳，即可计算得到投掷对象在每一位置处的速度和加速度，以及，根据运动轨迹上的每一位置和运动至该位置时投掷对象的角度，即可计算得到投掷对象在每一位置处的转速。

步骤S302，确定每一运动对象对应的角色。

在一种实现方式中，方法还包括：

步骤S303，将具有相同角色的运动对象划分至同一运动对象组中。

本申请实施例中，在确定出每一运动对象的角色之后，将相同角色的运动对象归为同一运动对象组，每一运动对象组中包括至少一个运动对象。

步骤S304，将待分析对象所属的运动对象组确定为目标运动对象组。

步骤S305，根据待分析对象的生物信息，从目标运动对象组中确定出待分析对象的相似运动对象。

由于同一运动对象组中均是具有相同角色的运动对象，因此，与待分析对象属于同一运动对象组中的相似运动对象与待分析对象具有相同的角色。

待分析对象的生物信息包括待分析对象的性别、年龄、身高等信息，可以将具有相同生物信息和相同角色的运动对象确定为待分析对象的相似运动对象，也就是说，可以分析不同运动员的性别、年龄、身高、角色，通过角色和生物信息接近的运动员分析提升自己的投壶策略。

在一些实施例中，步骤S305，可以通过以下步骤实现：

步骤S3051，获取目标运动对象组中的每一运动对象的生物信息。步骤S3052，将具有相同生物信息的运动对象，和/或，与待分析对象的生物信息之间的相似度大于相似度阈值的运动对象，确定为待分析对象的相似运动对象。

本申请实施例中，可以将具有相同生物信息的运动对象确定为待分析对象的相似运动对象；或者，可以将与待分析对象的生物信息之间的相似度大于相似度阈值的运动对象确定为待分析对象的相似运动对象；或者，还可以将具有相同生物信息的运动对象且与待分析对象的生物信息之间的相似度大于相似度阈值的运动对象，确定为待分析对象的相似运动对象，也就是说，将既具有相同生物信息，又满足相似度大于相似度阈值的运动对象确定为待分析对象的相似运动对象。

步骤S306，根据相似运动对象所投掷的投掷对象的运动数据，对待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，得到待分析对象的运动分析结果。

在另一种实现方式中，方法还可以包括：

步骤S307，根据每一运动对象的角色和每一运动对象的生物信息，确定待分析对象的竞争对象。这里，竞争对象是指与待分析对象属于不同队伍，且具有竞争关系的运动对象。

步骤S308，获取竞争对象所投掷的投掷对象的运动数据。

竞争对象的运动数据可以是从其他平台获取的，也可以是数据处理系统采集的竞争对象在历史比赛过程中的运动数据。

步骤S309，根据竞争对象所投掷的投掷对象的运动数据，对待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，得到待分析对象的运动分析结果。

这里，对待分析对象所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，可以是对比分析待分析对象与竞争对象之间的运动数据，找出待分析对象与竞争对象之间的差距，将该差距确定为待分析对象的运动分析结果。

在一些可选的实施方式中，在得到待分析对象的运动分析结果之后，方法还可以包括以下步骤：步骤S310，图形化展示运动分析结果。

本申请实施例中，结合相似运动对象或者竞争对象的运动数据，对待分析对象在投掷过程中的运动数据进行分析，能够对待分析对象的运动水平进行准确和全面的分析，从而有效地提高待分析对象的投掷水平。

在一些实施例中，数据处理系统中包括数据库，数据库中可以存储每一运动对象的生物信息，对应地，方法还可以包括以下步骤：

步骤S10，采集参加当前运动项目的每一运动对象的生物信息，并将所采集的生物信息存储至数据库中。

这里，可以通过生物信息采集装置采集参加当前运动项目的每一运动对象的生物信息，其中，生物信息采集装置可以是图像采集设备、指纹采集设备、人脸采集设备等任意一种能够采集运动对象的生物信息的设备。

步骤S11，响应于运动对象处于参加当前运动项目的过程中，采集投掷所述投掷对象的运动数据。

这里，在运动对象处于参加当前运动项目的过程中的情况下，可以通过运动数据采集装置采集每一运动对象在参加当前运动项目时，投掷投掷对象的运动数据。

步骤S12，建立运动数据、运动对象以及生物信息之间的关联关系。

这里，可以将运动数据与运动对象和生物信息相互关联，从而建立起运动数据、运动对象以及生物信息之间的关联关系，以便于后续在数据查找时，可以基于该关联关系快速的查找出所需的数据。

步骤S13，将具有关联关系的运动数据存储至数据库中。

在一些实施例中，同一运动对象的运动数据可以为至少一条，每一条运动数据对应一次投掷过程；每一次投掷过程可以对应一时间戳，通过该时间戳可以记录每次投掷过程的时间先后顺序。图4是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图三，如图4所示，方法包括以下步骤：

步骤S401，获取至少两个运动对象中每一运动对象的生物信息。

步骤S402，根据每一次投掷过程对应的所述时间戳，获取每一运动对象在预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据。

这里，可以采集预设历史时间段内的时间戳对应的投掷过程的运动数据。

步骤S403，确定每一运动对象对应的角色。

步骤S404，根据每一运动对象的角色和每一运动对象的生物信息，对待分析对象在预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行处理，确定待分析对象在预设历史时间段内的投掷结果变化参数。

这里，对运动数据进行处理可以是分析预设历史时间段内的多次投掷过程的运动数据，形成数据变化参数，其中，数据变化参数可以是用于反映预设历史时间段内的多次投掷过程变化规律的参数，数据变化参数对应有数据变化曲线，根据数据变化曲线可以确定出待分析对象在预设历史时间段内的投掷结果变化规律。

本申请实施例对应以下场景：在一段时间的训练过程中(例如一个月)，待分析对象进行连续的多天投掷运动，每一天投掷多次，每一次投掷过程获取一次运动数据，随投掷次数和天数的增加，根据运动数据确定待分析对象的在该段时间内的投掷结果变化规律，从而观察待分析对象在该段时间内的训练结果。

步骤S405，根据投掷结果变化参数绘制待分析对象的投掷结果雷达图。

步骤S406，将投掷结果雷达图确定为待分析对象的运动分析结果。

在一些可选的实施方式中，在得到运动分析结果的情况下，方法还可以包括以下步骤：步骤S407，图形化展示运动分析结果。

在一些实施例中，方法还可以包括以下步骤：

步骤S408，对待分析对象在预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定待分析对象在预设历史时间段内的体能信息变化参数、和待分析对象的运动数据中的投掷速度变化参数。

本申请实施例对应以下场景，在同一天训练过程中，待分析对象进行连续的多次投掷运动，每一次投掷过程获取一次运动数据，随投掷次数的增加，根据运动数据确定待分析对象的体能信息变化参数和投掷速度变化参数，从而寻找出待分析对象在一天内投掷最佳状态对应的时间段。

本申请实施例中，体能信息变化参数可以是反映待分析对象在预设历史时间段内体能变化规律的参数，体能信息变化参数可以对应有体能信息变化曲线；投掷速度变化参数可以是反映待分析对象在预设历史时间段内投掷速度变化规律的参数，投掷速度变化参数可以对应有投掷速度变化曲线。

步骤S409，根据体能信息变化参数和投掷速度变化参数，确定待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系。

在一些实施例中，待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系，可以是反映待分析对象的体能与投掷速度之间的变化规律的参数。

在一些可选的实施方式中，在得到待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系的情况下，方法还可以包括以下步骤：

步骤S410，绘制体能与投掷速度之间的映射关系曲线，并图形化展示映射关系曲线。

本申请实施例提供的数据处理方法，通过采集预设历史时间段内的运动数据，对待分析对象的训练情况进行规律分析，得到能够辅助分析待分析对象训练水平和训练结果的具有规律的数据，从而进一步提高待分析对象的运动水平。

在一些实施例中，方法还可以包括以下步骤：

步骤S411，根据待分析对象的运动分析结果，确定待分析对象与至少两个运动对象中除待分析对象之外的其他运动对象之间的运动数据差。

步骤S412，根据当前运动项目的比赛规则和运动数据差，制定出适用于待分析对象的运动方案。

这里，运动数据差包括正向数据差和负向数据差，其中，正向数据差是基于相对于其他运动对象更好的运动数据计算得到的，负向数据差是基于相对于其他运动对象不好的运动数据计算得到的。

运动方案可以是适用于待分析对象进行当前运动项目的运动策略，在运动方案中，包括但不限于针对于投掷力度、擦冰频次、出手速度、投掷方向和投掷角度等内容的调整。

在一些可选的实施方式中，在得到适用于待分析对象的运动方案的情况下，方法还可以包括以下步骤：步骤S413，输出运动方案。

本申请实施例中，在得到的运动数据差为负向数据差时，可以根据负向数据差制定运动方案，并且在显示运动方案时，可以同时显示该负向数据差。

本申请实施例中输出运动方案，可以通过文本或者语音等任意一种输出方式输出运动方案。本申请实施例提供的数据处理方法，根据待分析对象的运动分析结果为待分析对象制定运动方案，从而能够更加智能的辅助待分析对象进行运动训练。

在一些实施例中，数据处理系统还可以分析投掷对象在运动过程中的摩擦系数，并在显示设备上显示投掷对象在整个运动过程中的摩擦系数，从而为运动员的投掷动作提供数据指导。对应地，方法还可以包括以下步骤：

步骤S21，根据运动数据，确定与运动轨迹中的每一轨迹点对应的摩擦系数。

这里，在得到投掷对象的速度之后，根据投掷对象在运动轨迹上的每一位置的速度、投掷对象的质量、投掷对象在对应位置的运动距离，采用动能守恒定律，即可计算出投掷对象在该位置的摩擦系数。

步骤S22，根据运动轨迹，绘制运动轨迹图。

步骤S23，将运动轨迹中的每一轨迹点的摩擦系数，添加至运动轨迹图中。

本申请实施例中，当每一次投壶完成之后，数据处理系统均可以完整地展示本次投壶过程中冰壶的运动轨迹，在冰壶的运动轨迹图中，还可以显示运动轨迹中每一轨迹点的摩擦系数，其中，摩擦系数可以以数值的形式显示，还可以以强度大小的形式显示。举例来说，当以数值的形式显示时，可以在运动轨迹的每一轨迹点旁边显示数值，或者当鼠标的光标落在任一轨迹点时，弹出该轨迹点的摩擦系数；当以强度大小的形式显示摩擦系数时，可以将运动轨迹上摩擦系数相对大的轨迹点的颜色着色成深色，将摩擦系数相对小的轨迹点的颜色着色成浅色。

下面，将说明本申请实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用。

本申请实施例提供一种数据处理方法，在该方法中，通过部署IP摄像头捕捉运动员的投壶动作，分析冰壶的运动轨迹，从而从不同维度分析冰壶轨迹数据，评估冰面质量，辅助运动员日常训练，比赛战术制定，全方位为运动员相关赛事技术的科学优化以及比赛战术的深入分析和改进提供支持，提升各个冰壶队的技术和战术水平，帮助运动员获取比赛冠军。本申请实施例在冰壶比赛中，通过视觉分析获取冰壶运动过程中的各项指标，通过与他人的运动数据对比分析，不断提升运动员的投壶水平。

本申请实施例是描述冰壶比赛分析数据对于个人与其他人数据的分析策略。

在冰壶这项运动中，主要大项分为冰壶(共10局)和轮椅冰壶(共8局)，冰壶分为男女冰壶和混合冰壶，其中男女冰壶正常情况一共10局，每局16投。混合冰壶10局，每局10投。同一个运动员每局连续投壶两次。

图5是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图四，如图5所示，方法包括以下步骤：

步骤S501，将运动员的身份信息与冰壶轨迹对应的数据进行关联。

这里，通过预设的检测算法可以检测到冰壶的轨迹，但是不能准确知道该条轨迹是哪个运动员投掷的。本申请实施例中，可以考虑人脸识别方案，通过人脸识别来确定运动员的身份信息，并检测该运动员投掷冰壶的冰壶轨迹。或者，还可以通过人为设置运动员的出场顺序，将运动员与投掷冰壶的轨迹匹配出来。这样就能知道每个运动员的冰壶轨迹数据(即运动数据)。

步骤S502，获取运动员的各项投壶指标。

由于运动员本身属于某个队伍，会参加某场比赛等信息是已知的，这样，可以从维度上知道参赛日期、赛事、比赛、参赛队伍、参赛队员，从指标上可以得到速度、转速、平均速度、加速度、摩擦系数、冰壶运动轨迹、人体关键点、投壶姿势、投壶力量等各项投壶指标。

步骤S503，根据投壶指标，对不同运动员的数据进行对比分析。

通常运动员有一垒、二垒、三垒、四垒的角色，每个人擅长的部分都会不一样，对于相同角色的运动员来说，如何能做到比竞争对手更出色，在比赛中至关重要。因此，系统前期会维护不同运动员的性别、年龄、身高、角色等信息，通过角色和生物信息接近的竞争对手，来分析提升自己的投壶策略。

例如，A队的1号运动员与B队的2号运动员，身高和年龄接近，假如1号运动员投壶时胜率总是高于2号运动员，那么对于2号运动员来说，就可以回放1号运动员的投壶视频，对比其投壶的姿势、初速度、摩擦系数等指标，找出2号运动员和1号运动员之间的差异，从而提升2号运动员的胜率。

在一些实施例中，上述数据处理系统可以是运动数据处理系统，该运动数据处理系统中包括一预设数据库，通过该预设数据库存储每一运动员在冰壶运动中投掷冰壶的运动数据。

本申请实施例中，数据处理系统可以运行于任意一种带显示功能的终端设备上，数据处理系统提供一用户交互界面，在终端设备的当前界面上显示该用户交互界面。其中，在该用户交互界面中，包括但不限于以下至少一个一级显示项：仪表盘、赛事管理、轨迹管理、场馆管理、队伍管理、队员管理、摩擦系数和系统管理，在每一个一级显示项下，可以显示对应的数据，或者，还可以显示该一级显示项下的至少一个二级显示项。当用户在该用户交互界面中进行操作，以选择不同的一级显示项时，可以查看所选择的一级显示项中的数据和所选择的一级显示项中的二级显示项。本申请实施例中，每一个一级显示项和每一个二级显示项中的数据可以存储于预设数据库中。

图6是本申请实施例提供的数据处理系统的一种用户交互界面图，如图6所示，该数据处理系统可以是冰壶运动分析和再现系统，在该系统中包括八个一级显示项601，图6示出了队员管理这一一级显示项下的内容602，在队员管理项目中，可以显示任一运动员(即待分析对象)的多次运动数据603，或者，也可以在队员管理项目下，可以搜索得到系统内的任意一个运动员的历史运动数据。

图7是本申请实施例提供的数据处理系统的另一种用户交互界面图，如图7所示，在队员管理这一一级显示项下，还可以具有队员数据这一二级显示项，在队员数据中，可以显示任一运动员在每一局的投壶运动中的运动数据，其中，运动数据包括冰壶的运动轨迹。

本申请实施例数据处理方法的应用场景包括但不限于冰壶运动场景、冰壶轨迹分析、冰面质量评估、冰壶轨迹预测等。以图像化的方式分析运动员的体能与投壶速度的关系，制定运动员的训练计划，从日常体能开始积累。并且，可以找相似的运动员进行对战，切磋技艺分析数据指标，找数据指标差距较大的运动员相互指导，帮助较差运动员找到不足。同时，一个团队成员训练，教练也可以根据团队不同成员的数据指标制定团队作战计划，如当对方的冰壶占据了大本营中心的位置之后，则本方的掷球员和刷冰员还要考虑以怎样的速度和方向高效的清理对方的冰壶，这就需要团队的紧密配合和比赛策略的制定了。通过巧妙的掷球和刷冰，可以将对方的冰壶巧妙地撞飞，以取而代之。这些策略都需要提供摩擦等强大的数据做支撑，通过反复训练，提升胜率。

下面继续说明本申请实施例提供的数据处理装置实施为软件模块的示例性结构，图8是本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图，如图8所示，数据处理装置800包括：

获取模块801，用于获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据；

确定模块802，用于确定每一所述运动对象对应的角色；

数据处理模块803，用于根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，对所述至少两个运动对象中的待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述确定模块还用于：从预设的数据库中获取每一所述运动对象的特征信息，并基于所述特征信息，确定所述运动对象的所述角色；或者，对每一所述运动对象的所述运动数据进行数据分析，以确定出所述运动对象对应的所述角色。

在一些实施例中，所述数据处理模块还用于：将具有相同角色的运动对象划分至同一运动对象组中；将所述待分析对象所属的运动对象组确定为目标运动对象组；根据所述待分析对象的所述生物信息，从所述目标运动对象组中确定出所述待分析对象的相似运动对象；根据所述相似运动对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述数据处理模块还用于：获取所述目标运动对象组中的每一运动对象的所述生物信息；将具有相同生物信息的运动对象，和/或，与所述待分析对象的所述生物信息之间的相似度大于相似度阈值的运动对象，确定为所述待分析对象的相似运动对象。

在一些实施例中，所述数据处理模块还用于：根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，确定所述待分析对象的竞争对象；获取所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据；根据所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述装置还包括：生物信息采集模块，用于采集参加当前运动项目的每一运动对象的所述生物信息，并将所采集的生物信息存储至所述数据库中；数据采集模块，用于响应于所述运动对象处于参加所述当前运动项目的过程中，采集投掷所述投掷对象的运动数据；关联模块，用于建立所述运动数据、所述运动对象以及所述生物信息之间的关联关系；存储模块，用于将具有所述关联关系的运动数据存储至所述数据库中。

在一些实施例中，同一所述运动对象的所述运动数据为至少一条，每一条所述运动数据对应一次投掷过程；每一次所述投掷过程对应一时间戳；所述获取模块还用于：获取所述至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息；根据每一次投掷过程对应的所述时间戳，获取每一所述运动对象在预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据。

在一些实施例中，数据处理模块还用于：对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的投掷结果变化参数；根据所述投掷结果变化参数绘制所述待分析对象的投掷结果雷达图；将所述投掷结果雷达图确定为所述待分析对象的运动分析结果。

在一些实施例中，所述装置还包括：第一参数确定模块，用于对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的体能信息变化参数、和所述待分析对象的所述运动数据中的投掷速度变化参数；第二参数确定模块，用于根据所述体能信息变化参数和所述投掷速度变化参数，确定所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系。

在一些实施例中，所述装置还包括：数据差确定模块，用于根据所述待分析对象的运动分析结果，确定所述待分析对象与所述至少两个运动对象中除所述待分析对象之外的其他运动对象之间的运动数据差；方案制定模块，用于根据当前运动项目的比赛规则和所述运动数据差，制定出适用于所述待分析对象的运动方案。

在一些实施例中，所述装置还包括展示模块，用于实现以下至少之一：在得到所述待分析对象的运动分析结果的情况下，通过结果展示图展示所述运动分析结果；在得到所述待分析对象的投掷结果雷达图的情况下，展示所述投掷结果雷达图；在得到所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系的情况下，绘制所述体能与所述投掷速度之间的映射关系曲线，并图形化展示所述映射关系曲线。

需要说明的是，本申请实施例装置的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于本装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请实施例上述的数据处理方法。

需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的数据分析方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

对应的，本申请实施例提供一种数据处理设备，图9是本申请实施例提供的数据处理设备900的组成结构示意图，如图9所示，所述数据处理设备900至少包括：处理器901、配置为存储可执行指令的计算机可读存储介质902和通信总线903，其中处理器901通常控制所述数据处理设备的总体操作。计算机可读存储介质902配置为存储由处理器901可执行的指令和应用，还可以缓存处理器901和数据处理设备900中各模块待处理或已处理的数据，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(RAM，Random Access Memory)实现。所述通信总线903用于实现处理器901和存储介质902之间的通信连接。当然，在数据处理设备中还可以包括输出装置，例如，显示设备等，通过输出设备输出本申请实施例得到的运动分析结果。

本申请实施例提供一种存储有可执行指令的存储介质，其中存储有可执行指令，当可执行指令被处理器执行时，将引起处理器执行本申请实施例提供的数据处理方法。

在一些实施例中，存储介质可以是计算机可读存储介质，例如，铁电存储器(FRAM，Ferromagnetic Random Access Memory)、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read Only Memory)、带电可擦可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、闪存、磁表面存储器、光盘、或光盘只读存储器(CD-ROM，Compact Disk-Read Only Memory)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。

在一些实施例中，可执行指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其它单元。

作为示例，可执行指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(HTML，Hyper TextMarkup Language)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。作为示例，可执行指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行。

以上所述，仅为本申请的实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在本申请的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据；

确定每一所述运动对象对应的角色；

将具有相同角色的运动对象划分至同一运动对象组中；

将待分析对象所属的运动对象组确定为目标运动对象组；

根据所述待分析对象的所述生物信息，从所述目标运动对象组中确定出所述待分析对象的相似运动对象；

根据所述相似运动对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一所述运动对象对应的角色，包括：

从预设的数据库中获取每一所述运动对象的特征信息，并基于所述特征信息，确定所述运动对象的所述角色；

或者，

对每一所述运动对象的所述运动数据进行数据分析，以确定出所述运动对象对应的所述角色。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分析对象的所述生物信息，从所述目标运动对象组中确定出所述待分析对象的相似运动对象，包括：

获取所述目标运动对象组中的每一运动对象的所述生物信息；

将具有相同生物信息的运动对象，和/或，与所述待分析对象的所述生物信息之间的相似度大于相似度阈值的运动对象，确定为所述待分析对象的相似运动对象。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据每一所述运动对象的所述角色和每一所述运动对象的所述生物信息，确定所述待分析对象的竞争对象；

获取所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据；

根据所述竞争对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集参加当前运动项目的每一运动对象的所述生物信息，并将所采集的生物信息存储至所述数据库中；

响应于所述运动对象处于参加所述当前运动项目的过程中，采集投掷所述投掷对象的运动数据；

建立所述运动数据、所述运动对象以及所述生物信息之间的关联关系；

将具有所述关联关系的运动数据存储至所述数据库中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，同一所述运动对象的所述运动数据为至少一条，每一条所述运动数据对应一次投掷过程；每一次所述投掷过程对应一时间戳；

所述获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据，包括：

获取所述至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息；

根据每一次投掷过程对应的所述时间戳，获取每一所述运动对象在预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的投掷结果变化参数；

根据所述投掷结果变化参数绘制所述待分析对象的投掷结果雷达图；

将所述投掷结果雷达图确定为所述待分析对象的运动分析结果。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述待分析对象在所述预设历史时间段内进行的每次投掷过程所投掷的投掷对象的运动数据进行分析，确定所述待分析对象在所述预设历史时间段内的体能信息变化参数、和所述待分析对象的所述运动数据中的投掷速度变化参数；

根据所述体能信息变化参数和所述投掷速度变化参数，确定所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系。

9.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述待分析对象的运动分析结果，确定所述待分析对象与所述至少两个运动对象中除所述待分析对象之外的其他运动对象之间的运动数据差；

根据当前运动项目的比赛规则和所述运动数据差，制定出适用于所述待分析对象的运动方案。

10.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下至少之一：

在得到所述待分析对象的运动分析结果的情况下，通过结果展示图展示所述运动分析结果；

在得到所述待分析对象的投掷结果雷达图的情况下，展示所述投掷结果雷达图；

在得到所述待分析对象的体能与投掷速度之间的映射关系的情况下，绘制所述体能与所述投掷速度之间的映射关系曲线，并图形化展示所述映射关系曲线。

11.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取至少两个运动对象中每一所述运动对象的生物信息和每一所述运动对象所投掷的投掷对象的运动数据；

确定模块，用于确定每一所述运动对象对应的角色；

数据处理模块，用于将具有相同角色的运动对象划分至同一运动对象组中；将待分析对象所属的运动对象组确定为目标运动对象组；根据所述待分析对象的所述生物信息，从所述目标运动对象组中确定出所述待分析对象的相似运动对象；根据所述相似运动对象所投掷的所述投掷对象的运动数据，对所述待分析对象所投掷的所述投掷对象的运动数据进行处理，得到所述待分析对象的运动分析结果。

12.一种数据处理设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至10任一项所述的数据处理方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于引起处理器执行所述可执行指令时，实现权利要求1至10任一项所述的数据处理方法。

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