人工智能在籃球運動中的運用分析

馬振嘉

(北京體育大學，北京 100000)

隨著科技的不斷發(fā)展，人類已經(jīng)開始進入人工智能的時代。從各行各業(yè)到每家每戶都有著人工智能的影子，體育方面也不例外。以前人類在體育運動中不斷突破自我，靠的更多的是意志品質(zhì)，現(xiàn)在隨著智能時代的來臨，大數(shù)據(jù)分析和智能算法等技術給訓練和比賽帶來了更加便捷、更加科學的分析和方法，保證了訓練質(zhì)量，提升了運動成績。在籃球運動中，影響比賽結(jié)果的最重要因素就是自身和對手的發(fā)揮，這些利用人工智能的技術，可以在節(jié)省大量時間的同時保證高質(zhì)量的產(chǎn)出，使教練員可以在比賽中實時的了解大量精確的數(shù)據(jù)和分析，從而做出應對的戰(zhàn)術，賽后通過大數(shù)據(jù)和視頻分析充分了解對手和自身，制定符合球隊的訓練計劃[1]。智能檢測儀的使用可以實時的監(jiān)測到運動員的身體機能水平，從而得知賽前的熱身情況和賽后的疲勞程度等。通過這些先進的技術，可以加速推進籃球這項競技運動的發(fā)展。本文通過對人工智能在籃球運動中的運用進行研究和分析，運用文獻資料法、數(shù)理統(tǒng)計法、專家訪談法和數(shù)理統(tǒng)計法等研究方法，對人工智能在視頻分析、視頻剪輯、技術統(tǒng)計、和籃球輔助訓練這些方面的運用進行了研究和分析，為人工智能在籃球運動中運用的發(fā)展提供理論依據(jù)，也為人工智能在體育領域更廣泛的應用提供理論借鑒。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

以關于人工智能籃球視頻分析、人工智能籃球視頻剪輯、人工智能籃球大數(shù)據(jù)分析、人工智能籃球輔助訓練機器人等為研究對象。

1.2 研究方法

1.2.1 視頻觀察法

利用騰訊視頻、虎撲籃球、FIBA官網(wǎng)等視頻區(qū)搜索并觀看大量關于人工智能與籃球視頻分析、視頻剪輯、大數(shù)據(jù)、籃球輔助訓練的視頻，了解并分析國內(nèi)外人工智能在籃球領域應用的現(xiàn)狀和技術原理。

1.2.2 文獻資料法

利用中國知網(wǎng)、百度學術、萬方數(shù)據(jù)庫維普等檢索工具，分別以“人工智能”、“籃球”、“運用分析”等關鍵詞進行檢索，查閱相關文獻23篇，充分了解國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，為文中的相關內(nèi)容提供了堅實的理論基礎[2]。

1.2.3 專家訪談法

訪談籃球領域和人工智能開發(fā)領域的專家，得到專家對于智能化籃球的看法以及對本文的一些建議，為本文提供理論基礎。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 視頻分析在籃球領域的運用現(xiàn)狀與分析

早在2016年，阿里體育就研制出了利用人工智能來識別籃球動作視頻的項目。它可以將視頻內(nèi)容分割成為小的片段，然后利用大量的視頻內(nèi)容對模型進行訓練[3]，從而能夠識別諸如上籃、得分、扣籃、擋拆、運球、傳球等籃球運動場景。利用該系統(tǒng)，以往需要人工記錄的籃球比賽文字直播都可以用計算機來代替，結(jié)合對運動場地、運動員人臉識別、運動員行為軌跡分析等技術，還可以做更為精準的記錄[2]。早先服務于軍隊的SportVU技術也走進了NBA，和以前只能通過比賽的錄像進行人工統(tǒng)計所不同，SportVU使用的是球員追蹤分析系統(tǒng)，就是使用計算機算法軟件自動生成數(shù)據(jù)，之后再由人工將得來的數(shù)據(jù)進行整理和分析。主要的工作原理是在球館的各個位置安裝6個高清的攝像頭，并且與計算機相關聯(lián)。這些攝像頭拍攝的照片通過計算機中設置的計算公式進行自動處理，將處理出的數(shù)據(jù)上傳大數(shù)據(jù)平臺，大約90 s就可以出一份報告。NBA通過已經(jīng)發(fā)布了很多可以通過這一技術得出的深度數(shù)據(jù)。有速度與距離(計算球員場上的跑動距離以及跑動速度)、觸球(統(tǒng)計球員的觸球次數(shù))、傳球(統(tǒng)計一位球員的傳球總數(shù)，以及通過傳球幫助球隊制造了多少得分機會)、防守影響力、籃板保護力、突破、接球投籃(球員在距離籃筐3 m外接球，接到傳球2 s以內(nèi)且沒有運過球的情況下出手)、干拔投籃(3 m之外，運球后出手的投籃能力)等[3]。

視頻分析可以使球隊和教練了解自身和研究對手，隨著這些人工智能的技術運用到了比賽和訓練之中，在極大節(jié)約人工時間的基礎上還增加了數(shù)據(jù)的精確性[4]。教練可以在比賽中通過這些準確大量的數(shù)據(jù)得知己方球員的狀態(tài)和對手的發(fā)揮，及時的制定相應的戰(zhàn)術來進行調(diào)整。通過賽后計算機給出的報告可以總結(jié)出這次比賽的經(jīng)驗，服務于之后的訓練。從籃球的發(fā)展方面，這些技術可以提高籃球運動的公平性和競爭性以及籃球運動的精彩程度，從球迷方面，可以使球迷更及時更全面的了解到球員和球隊的競技情況。

2.2 人工智能在視頻剪輯方面運用現(xiàn)狀與分析

IBM中國研究院推出了IBM AI Vision視覺大腦智能視頻剪輯技術，并將其運用到了籃球賽事的視頻剪輯當中。這項技術利用“多模態(tài)”深度學習建模，利用布置在場地的高清攝像頭對比賽中的人臉、聲音、表情和動作進行“像素級跟蹤和識別”，實現(xiàn)對高速物體和復雜動作的精細捕捉，還可以從人與物體的運動關系中理解籃球比賽的邏輯[5]。IBM AI Vision視覺大腦還可以使視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。通過自主學習成果生成神經(jīng)網(wǎng)絡，迅速對數(shù)百萬分鐘的視頻進行智能識別，實時完成標注、評分和剪切，使得所有視頻畫面變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，供剪輯師隨時調(diào)用[6]。這項技術最重要的一點是可以“學習藝術靈感”，自行制作成片。計算機可以通過不同的主題精準的找到球員的動作素材，配合音樂剪輯成視頻集錦。

在視頻剪輯行業(yè)方面，隨著人工智能在視頻剪輯領域的運用，在視頻剪輯領域內(nèi)掀起了一陣改革風暴。使用計算機代替人力，在為視頻剪輯師節(jié)約大量時間的同時，也大大節(jié)省了人工的成本，使得剪輯師可以在單位時間內(nèi)剪出更多更有質(zhì)量的成品，IBM AI Vision視覺大腦智能視頻剪輯技術的出現(xiàn)將會引領國內(nèi)的視頻剪輯行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展方向[7]。相對于球迷方面，這項技術可以豐富所有球員的個人特點，使得球迷可以更加便捷精確的找出自己喜愛球星的各類視頻集錦。另一方面可以更加突出球星的個人特點，使球迷發(fā)現(xiàn)更多具有潛力的球星。

2.3 人工智能在籃球大數(shù)據(jù)方面運用現(xiàn)狀與分析

在以前的籃球比賽中，將大量的比賽數(shù)據(jù)進行準確的處理和分析是一件極其困難的事情，大部分比賽的記錄和數(shù)據(jù)收集儲存大多都要利用人工進行處理，不僅耗費大量的人工時間，而且數(shù)據(jù)的準確性也沒有保證，只能通過減少數(shù)據(jù)的收集與存儲來減輕負擔。所以為解放人力，高效準確的統(tǒng)計大量的數(shù)據(jù)，人工智能走進了籃球的大數(shù)據(jù)領域。NBA一年一度的選秀大會是每支球隊最重要的引援機會，優(yōu)秀的新秀會給球隊帶來新鮮的血液，增強球隊的實力。所以在選秀會前會進行一系列的測試，例如摸高、折返跑、深蹲等體能測試，也有心理測試、體檢等常規(guī)檢測。之后可以利用智能大數(shù)據(jù)把得到的身體數(shù)據(jù)和球員之前參加比賽時的數(shù)據(jù)智能計算后再進行對比和分析，得出這名球員的價值和潛力。

隨著人工智能技術的發(fā)展，世界各大籃球聯(lián)賽早已進入“用數(shù)據(jù)說話”的時代。其中發(fā)展最領先的是NBA聯(lián)賽。在NBA勇士隊3次奪冠期間，科爾教練的教練組就是利用人工智能技術將球員大數(shù)據(jù)進行分析，得出球員風格、球隊風格，以及各種小的細節(jié)，還可以利用存儲的大量視頻數(shù)據(jù)來分析出自身的不足并加以改正和強化，從而使得科爾教練在對戰(zhàn)時的排兵布陣更加從容[8]。利用大數(shù)據(jù)進行智能分析不僅可以促進籃球運動的發(fā)展，還可以增進比賽的激烈程度，滿足球迷的喜好需求。

2.4 人工智能在籃球輔助訓練方面的運用現(xiàn)狀分析

人工智能機器人走進體育運動最著名的事件當屬智能機器人alphago擊敗柯潔成為世界最強棋手這件事，可見智能技術正在體育領域飛速的發(fā)展。近年來，利用籃球機器人輔助訓練的研究層出不窮。日本豐田公司研發(fā)了一種可以像制導導彈一樣命中投籃，并且可以進行遠距離的投籃的智能投籃機器人Cue，原理是通過計算投籃的距離、弧度、速度，將這些智能算法輸入機器人的芯片當中，從而做到“彈無虛發(fā)”[9]。利用智能籃球機器人來進行評價籃球運動員的運動能力和動作模式的評估已經(jīng)成為了籃球運動中很重要的一部分。在全世界范圍內(nèi)像功能性運動測試(FMS)、“TPI”等技術已經(jīng)運用到了智能機器人之中。這種技術主要是創(chuàng)建盡量符合運動員運動能力的智能機器人，并輸入人工智能系統(tǒng)來進行運動風險評估，從而降低運動員受傷的幾率，是依靠建立基本的運動模式來進行篩選的智能系統(tǒng)。它通過識別和排列人體的基本運動模式，評估運動損傷的風險，并幫助籃球體育運動員獲得最佳運動能力?；@球機器人一般由感知子系統(tǒng)、決策子系統(tǒng)、運動控制子系統(tǒng)、通信子系統(tǒng)和投球控制子系統(tǒng)構(gòu)成[6]。各子系統(tǒng)之間的關系與各子系統(tǒng)的功能如下：感知子系統(tǒng)靠采集各傳感器的數(shù)據(jù)，并通過通信子系統(tǒng)傳遞給決策子系統(tǒng)。感知子系統(tǒng)常采用的傳感器主要有Kinect傳感器、激光傳感器、里程計和陀螺儀等。決策子系統(tǒng)負責接收并處理從通信子系統(tǒng)傳來的信息數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為決策指令。完成這部分功能的稱為上位機，一般采用筆記本或者工業(yè)計算機。通信子系統(tǒng)是完成上位機和下位機以及控制器和傳感器之間的數(shù)據(jù)傳遞。首先由決策子系統(tǒng)發(fā)送決策指令，接著運動控制子系統(tǒng)將接收到的指令轉(zhuǎn)化成為智能機器人所能識別的運動控制信息，并使其完成特定的動作。投球控制子系統(tǒng)將決策子系統(tǒng)發(fā)送的決策指令轉(zhuǎn)換為控制彈射機構(gòu)的電平信號，完成拾球投球等動作[10]。目前運動智能監(jiān)測技術發(fā)展的也很迅速。B&E公司推出了一系列關于監(jiān)測人體運動的監(jiān)測儀器，用戶可以通過佩戴產(chǎn)品來實現(xiàn)在運動中對心率、血氧飽和度、代謝當量、血乳酸度等指標的監(jiān)測，再通過智能軟件進行分析，生成報告，從而了解到運動員的訓練強度、機體疲勞程度和恢復情況。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

(1)在視頻分析方面，人工智能進入到籃球視頻分析行業(yè)后，大大減少了視頻分析的人力物力財力，增加多種球員球隊的指標，使得球隊和教練員更加清晰的了解比賽，制定合理的訓練計劃，增加籃球運動的競技性，推動籃球運動的高水平發(fā)展。通過智能系統(tǒng)儲存大量比賽資料，為運動員技術統(tǒng)計等提供了非常有效的幫助。特別是用在一些低級別比賽的記錄中更有成本的優(yōu)勢。

(2)視頻剪輯方面，首先人工智能技術在視頻剪輯的運用節(jié)省了大量的人工的時間，從視頻剪輯的成本方面是減少了的。其次在視頻剪輯的過程中智能系統(tǒng)能自動標記視頻以創(chuàng)建大量準確的數(shù)據(jù)集，供訓練之用。智能剪輯軟件還可以按照剪輯師的喜好進行“自主學習”，通過計算機將視覺處理和深度學習結(jié)合，剪輯師不需要深度學習專業(yè)知識也可以進行準確高效的剪輯視頻。

(3)球員大數(shù)據(jù)方面，因為這項技術的運用，對大量歷史影像資料得以統(tǒng)一儲存，球員比賽數(shù)據(jù)、球隊比賽數(shù)據(jù)等指標都可以快速被找到和閱讀，比賽錄像中的數(shù)據(jù)得以快速分析，整理出不同球員、不同球隊的數(shù)據(jù)，分析出其風格，使得教練的戰(zhàn)術安排更加科學，球員的訓練更加有效，對手的情況更加了解。球迷可以利用大數(shù)據(jù)智能分析得到更多的球隊和球員的數(shù)據(jù)，例如最佳防守陣容、球隊防守效率、最有價值球員等進階數(shù)據(jù)。裁判也可以利用這一技術進行準確的判罰。裁判可以通過比賽的數(shù)據(jù)分析更加清晰的理解比賽，從而增加判罰的準確性和比賽的公正性。

(4)輔助訓練方面，人工智能籃球機器人通過這些系統(tǒng)的傳感器和控制器使機器人有了大腦，有了眼睛，能更好的輔助到訓練。傳球機器人可以通過輸入球員數(shù)據(jù)判斷傳球方式、傳球力量、傳球路線，可以提高球員們的傳球訓練效率。輔助對抗機器人則可以更加細致的分析出隊員的對抗強度，使得訓練安全有保障，強度也跟的上。這些機器人都能使得訓練更加方便，更加有效。智能檢測設備為球員的訓練安全和效率做保障，實時監(jiān)測球員在場上的狀態(tài)，預防損傷的發(fā)生，保證訓練的質(zhì)量。

3.2 建議

(1)在國內(nèi)利用人工智能進行視頻分析的技術運用只限與CBA等職業(yè)聯(lián)賽，在其他省級比賽和大眾比賽中較少運用，普及性還需進一步發(fā)展。另外，人工智能視頻分析需要多個高清攝像機機位和專業(yè)分析軟件的購買，成本較大，也是運用不夠普及的重要因素之一。建議多組織視頻剪輯師培訓，培養(yǎng)專業(yè)人才，研究視頻分析軟件，降低成本。

(2)利用人工智能進行視頻剪輯的領域，幾家科技巨頭形成了壟斷技術，需要購買分析系統(tǒng)軟件和進行剪輯師的培訓，國內(nèi)只有騰訊體育開始從IBM公司購買并運用這一技術，其他視頻剪輯方法還是主要靠人工剪輯來完成。建議國內(nèi)視頻剪輯領域可以加大科研力度，盡早研制出自己的人工智能技術，并創(chuàng)造出自己的剪輯體系。

(3)使用智能機器人輔助訓練的費用過高，還需降低制作成本，使這項技術普及到基層的訓練之中，提升基層籃球訓練水平，為輸送高水平運動員提供服務。在智能監(jiān)測儀器方面普及不夠，基層訓練大多還在使用人工方式測量心率等簡單的指標，測量既不夠準確也不全面，并不能準確的了解運動員機體的疲勞和恢復情況，建議將這一技術進行普及，保證訓練的效率。