虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在提高籃球運(yùn)動(dòng)員防守能力中的應(yīng)用

胡靈慧 高山林

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽(yáng) 421005）

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是一種通過計(jì)算機(jī)生成的仿真環(huán)境，使用戶能夠與之進(jìn)行互動(dòng)和沉浸式體驗(yàn)的技術(shù)。通過合成視覺、聽覺、觸覺等感官信息，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)能夠模擬現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景和物體，并對(duì)用戶的動(dòng)作和與用戶間的互動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)。將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用于籃球運(yùn)動(dòng)員防守能力訓(xùn)練，能夠提供給運(yùn)動(dòng)員個(gè)性化訓(xùn)練，使其獲得沉浸式的訓(xùn)練體驗(yàn)，提高運(yùn)動(dòng)員的整體比賽表現(xiàn)。該文旨在研究虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在提高籃球運(yùn)動(dòng)員防守能力中的應(yīng)用，希望在未來(lái)為籃球運(yùn)動(dòng)員提供更好的訓(xùn)練環(huán)境。

1 基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的籃球訓(xùn)練平臺(tái)總體框架

基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的籃球訓(xùn)練平臺(tái)框架可分為4個(gè)部分，分別為籃球運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練信息采集、籃球訓(xùn)練資源存儲(chǔ)、運(yùn)動(dòng)信息數(shù)據(jù)分類整合以及智能化籃球訓(xùn)練?；谔摂M現(xiàn)實(shí)技術(shù)的籃球訓(xùn)練平臺(tái)總體框架如圖1所示。

籃球運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練信息采集是對(duì)運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作數(shù)據(jù)、身體姿勢(shì)和速度等訓(xùn)練信息進(jìn)行初步收集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，以便后續(xù)分析和評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的技能水平和訓(xùn)練需求。

籃球訓(xùn)練資源存儲(chǔ)是用于存儲(chǔ)訓(xùn)練視頻、教學(xué)材料、訓(xùn)練計(jì)劃等籃球訓(xùn)練相關(guān)的資源，同時(shí)保證資源傳輸?shù)男屎唾Y源使用的安全性。

運(yùn)動(dòng)信息數(shù)據(jù)分類整合是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，提取關(guān)鍵的運(yùn)動(dòng)特征和模式，幫助教練和運(yùn)動(dòng)員了解運(yùn)動(dòng)技能的優(yōu)勢(shì)，并根據(jù)這些信息制定個(gè)性化的防守能力訓(xùn)練計(jì)劃。

智能化籃球訓(xùn)練是利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，提供智能化的籃球訓(xùn)練體驗(yàn)。通過虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備，運(yùn)動(dòng)員可以進(jìn)行虛擬的籃球訓(xùn)練，模擬真實(shí)的比賽場(chǎng)景和各種訓(xùn)練情境。平臺(tái)根據(jù)運(yùn)動(dòng)員的實(shí)時(shí)表現(xiàn)提供反饋和指導(dǎo)，幫助其改進(jìn)防守技術(shù)并提升訓(xùn)練效果。

2 籃球運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練信息采集

通過用戶接口，提供籃球運(yùn)動(dòng)員的注冊(cè)、登錄和個(gè)人信息管理功能，對(duì)姓名、年齡、身高和體重等基本信息進(jìn)行初步采集。在訓(xùn)練過程中，使用API應(yīng)用向?qū)В焖賱?chuàng)建基本的信息結(jié)構(gòu)。使用MFC基本類庫(kù)，處理窗口、消息和控件，簡(jiǎn)化程序的開發(fā)步驟。使用3Ds Max對(duì)運(yùn)動(dòng)員和訓(xùn)練環(huán)境進(jìn)行三維建模，再將模型導(dǎo)入Visual C++項(xiàng)目，配置OpenGL環(huán)境，提升系統(tǒng)的通用性和建模的易用性[1]。構(gòu)建籃球運(yùn)動(dòng)員模型后，通過運(yùn)動(dòng)捕捉設(shè)備，對(duì)籃球運(yùn)動(dòng)技術(shù)動(dòng)作進(jìn)行捕捉和采集，并對(duì)其進(jìn)行校準(zhǔn)，以確保采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。實(shí)時(shí)采集籃球運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，將捕捉到的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用到籃球運(yùn)動(dòng)員模型上，實(shí)現(xiàn)動(dòng)作的重現(xiàn)和記錄。

對(duì)采集的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和校正，檢查原始數(shù)據(jù)的缺失、重復(fù)和異常問題，糾正或刪除異常數(shù)據(jù)，對(duì)經(jīng)過檢查的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，統(tǒng)一日期格式，并進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，提取關(guān)鍵動(dòng)作、姿勢(shì)和指標(biāo)，為后續(xù)的智能化籃球訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。至此，籃球運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練信息采集流程結(jié)束。

3 籃球訓(xùn)練資源存儲(chǔ)

使用動(dòng)態(tài)資源加載技術(shù)，可減少存儲(chǔ)空間的占用和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸捪?，將籃球訓(xùn)練資源存儲(chǔ)在云端，具有高可用性、可擴(kuò)展性和靈活性，并能實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備的訪問和共享。采用Git版本控制對(duì)籃球訓(xùn)練資源進(jìn)行管理，跟蹤不同版本的資源，記錄修改歷史，便于恢復(fù)和回滾操作。建立元數(shù)據(jù)索引系統(tǒng)，通過索引和標(biāo)簽等方式，對(duì)籃球訓(xùn)練資源進(jìn)行快速搜索、分類和篩選，建立籃球訓(xùn)練資源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，提高資源的檢索效率[2]。為保護(hù)訓(xùn)練資源免受數(shù)據(jù)丟失或損壞的影響，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，并采取容災(zāi)措施，定期對(duì)存儲(chǔ)的籃球訓(xùn)練資源進(jìn)行備份，并將備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的位置或存儲(chǔ)介質(zhì)上，以防單點(diǎn)故障。當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)意外損失或系統(tǒng)故障時(shí)，使用備份數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，將數(shù)據(jù)恢復(fù)到最近一次備份的狀態(tài)。

同時(shí)，考慮數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，采用AES數(shù)據(jù)加密算法，對(duì)128位密鑰進(jìn)行連續(xù)的置換和替換操作，獲得密文輸出，對(duì)籃球運(yùn)動(dòng)員的個(gè)人信息和訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，防止數(shù)據(jù)泄露。結(jié)合RBAC技術(shù)，確定籃球運(yùn)動(dòng)員數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的管理員、教練和運(yùn)動(dòng)員等不同角色，每個(gè)角色代表不同的用戶身份和權(quán)限級(jí)別。管理員可以訪問和修改所有數(shù)據(jù)，教練可以查看和編輯特定運(yùn)動(dòng)員的數(shù)據(jù)，運(yùn)動(dòng)員只能查看自己的數(shù)據(jù)。通過對(duì)籃球運(yùn)動(dòng)員數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問限制，確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才可以訪問敏感數(shù)據(jù)，有效地對(duì)籃球訓(xùn)練資源進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。

4 運(yùn)動(dòng)信息數(shù)據(jù)分類整合

通過籃球訓(xùn)練平臺(tái)，利用信息傳輸紐帶實(shí)現(xiàn)多元化信息的無(wú)縫對(duì)接，最后在節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行整合。該平臺(tái)運(yùn)用分類分層技術(shù)對(duì)籃球訓(xùn)練信息資源進(jìn)行整合處理，便于需求用戶提取信息資源。假設(shè)待整合籃球訓(xùn)練信息資源為C，其計(jì)算如公式（1）所示。

式中：P為籃球訓(xùn)練信息特征；n為籃球訓(xùn)練信息特征數(shù)量；Cn為籃球訓(xùn)練信息的第n個(gè)單項(xiàng)特征。

將需要計(jì)算的籃球訓(xùn)練信息特征偏差設(shè)為mv，其計(jì)算如公式（2）所示。

式中：Rp為籃球訓(xùn)練信息的特征偏差；H為籃球訓(xùn)練信息特征的縱向微調(diào)系數(shù)；H'為籃球訓(xùn)練信息特征的橫向微調(diào)系數(shù)。

通過計(jì)算籃球訓(xùn)練信息資源C相鄰特征偏差，按照偏差數(shù)值由大至小的順序?qū)@球訓(xùn)練信息資源進(jìn)行排序，并根據(jù)其編碼執(zhí)行資源分層，生成數(shù)據(jù)目錄，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)籃球訓(xùn)練信息資源整合。

5 實(shí)現(xiàn)智能化籃球訓(xùn)練

5.1 虛擬課堂模塊

在基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的籃球虛擬課堂中，使用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)創(chuàng)建逼真的籃球場(chǎng)景和情境，為運(yùn)動(dòng)員提供在線籃球訓(xùn)練課程和教學(xué)資源。使用WebRTC流媒體傳輸協(xié)議進(jìn)行視頻和音頻的實(shí)時(shí)傳輸，將媒體數(shù)據(jù)分割成小的數(shù)據(jù)塊，并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸實(shí)現(xiàn)較低的延遲。為提高傳輸效率，使用H.264（AVC）視頻編解碼器和Opus音頻編解碼器，將原始視頻和音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和解壓縮。通過動(dòng)態(tài)調(diào)整幀率，確保視頻的平滑播放，并避免卡頓現(xiàn)象，為運(yùn)動(dòng)員提供最佳的觀看體驗(yàn)[3]。通過VR用戶接口登錄后，運(yùn)動(dòng)員可自主選擇適合自己的訓(xùn)練課程。將運(yùn)動(dòng)員的虛擬形象集成到在線虛擬課堂中，將2個(gè)或2個(gè)以上虛擬形象進(jìn)行線性混合，并對(duì)耦合性進(jìn)行計(jì)算，如公式（3）所示。

式中：M為耦合后的圖像系數(shù)；PA、PB為2個(gè)不同形象的虛擬位置；SA、SB為2個(gè)不同形象的動(dòng)作相似度；VA、VB為2個(gè)不同形象的運(yùn)動(dòng)速度。

通過構(gòu)建虛擬課堂模塊的交互功能，可使籃球運(yùn)動(dòng)員與虛擬教練隨時(shí)互動(dòng)，對(duì)實(shí)時(shí)指導(dǎo)進(jìn)行接收和反饋。同時(shí)，利用HTML5 Canvas，創(chuàng)建可交互的白板，允許用戶在上面進(jìn)行繪圖、書寫和標(biāo)注。通過CanvasAPI，實(shí)現(xiàn)畫筆、橡皮擦和形狀繪制等功能。此外，結(jié)合智能問答引擎，將問題與RDF知識(shí)圖譜進(jìn)行匹配，并提供個(gè)性化的回復(fù)，為運(yùn)動(dòng)員提供沉浸式的籃球課堂體驗(yàn)。

5.2 技術(shù)訓(xùn)練設(shè)計(jì)

根據(jù)籃球運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練內(nèi)容和動(dòng)態(tài)展示的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)姿勢(shì)和腳步技巧、目視和反應(yīng)能力、搶斷技巧、封堵和盯人防守以及團(tuán)隊(duì)防守協(xié)作5個(gè)主要的一級(jí)程序?qū)Ш胶?0個(gè)二級(jí)配合按鈕，并配置逐幀進(jìn)退回放、全視角切換等功能。使用物理引擎模擬籃球的物理行為，包括球的彈性、摩擦力等和籃球與籃筐、球員間的碰撞。通過程序設(shè)計(jì)，在虛擬環(huán)境中模擬籃球防守技術(shù)訓(xùn)練，設(shè)計(jì)球員在虛擬場(chǎng)景中的帶球、傳球和投籃等運(yùn)動(dòng)路徑，多角度地展示籃球運(yùn)動(dòng)員連續(xù)動(dòng)態(tài)的戰(zhàn)術(shù)配合線路[4]。

籃球防守技術(shù)訓(xùn)練設(shè)計(jì)的主要功能如下：1）在虛擬環(huán)境中，教練能夠設(shè)置各種籃球戰(zhàn)術(shù)練習(xí)和訓(xùn)練任務(wù)，并以動(dòng)態(tài)的方式呈現(xiàn)給運(yùn)動(dòng)員，運(yùn)動(dòng)員可在虛擬環(huán)境中進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)練習(xí)。2）教練可以利用逼真的三維動(dòng)畫仿真技術(shù)展示虛擬對(duì)手的進(jìn)攻變化和特點(diǎn)，使運(yùn)動(dòng)員能夠根據(jù)虛擬對(duì)手的進(jìn)攻特點(diǎn)，理解和應(yīng)對(duì)不同對(duì)手的進(jìn)攻策略。3）教練和運(yùn)動(dòng)員能夠記錄和回放不同防守戰(zhàn)術(shù)方法的布置，幫助戰(zhàn)術(shù)分析和訓(xùn)練復(fù)盤。

通過建立專門的時(shí)間數(shù)據(jù)流模塊命令和運(yùn)動(dòng)軌跡模塊命令，可將每個(gè)運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)時(shí)間同時(shí)顯示在時(shí)間數(shù)據(jù)流模塊上，每個(gè)運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)軌跡都會(huì)記錄到同一條運(yùn)動(dòng)軌跡上，并能識(shí)別和區(qū)分每個(gè)運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)軌跡。該時(shí)間數(shù)據(jù)流模塊命令和運(yùn)動(dòng)軌跡模塊可使多人實(shí)現(xiàn)同步運(yùn)動(dòng)，并由數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)這些信息進(jìn)行識(shí)別、辨認(rèn)和貯存，使運(yùn)動(dòng)員能夠得到相應(yīng)的指令并隨時(shí)回顧訓(xùn)練過程。

5.3 訓(xùn)練效果反饋

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，加載預(yù)先訓(xùn)練好的PoseNet模型，將需要進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)的運(yùn)動(dòng)員圖像作為輸入，通過前向傳播過程，對(duì)運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行特征提取和姿態(tài)估計(jì)，得到頭、肩、肘、腳等關(guān)鍵點(diǎn)的位置信息[5]。根據(jù)輸出的關(guān)鍵點(diǎn)位置，對(duì)其進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)篩選、關(guān)鍵點(diǎn)連接和姿態(tài)匹配，進(jìn)一步提高姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性，最終得到每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)位置，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員的防守姿態(tài)估計(jì)和動(dòng)作分析。運(yùn)動(dòng)捕捉示意圖如圖2所示。

基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)，識(shí)別運(yùn)動(dòng)員的攔截、封堵和搶斷等防守動(dòng)作，分析運(yùn)動(dòng)員在防守過程中的運(yùn)動(dòng)軌跡，最后使用評(píng)估指標(biāo)來(lái)量化運(yùn)動(dòng)員的防守能力。使用SVM對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類，確定每個(gè)指標(biāo)在整個(gè)評(píng)估過程中的相對(duì)重要程度，其計(jì)算如公式（4）所示。

式中：T為類別標(biāo)志；Z為法向量；x為特征向量；F為特征偏差。

根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)估指標(biāo)，對(duì)運(yùn)動(dòng)員的防守能力訓(xùn)練效果進(jìn)行自動(dòng)化評(píng)估。建立多元線性回歸模型U，其計(jì)算如公式（5）所示。

式中：λ0…λn為回歸系數(shù)；X1…Xn為防守能力訓(xùn)練質(zhì)量的自變量；α為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

通過最佳擬合曲線，得出回歸系數(shù)的估計(jì)值，如公式（6）所示。

式中：η為回歸模型的系數(shù)向量；φ為特征矩陣；φ'為特征矩陣的轉(zhuǎn)置；H為目標(biāo)變量向量。

最后在Python環(huán)境中導(dǎo)入scikit-learn庫(kù)，執(zhí)行模型擬合后得到結(jié)果輸出。根據(jù)分析結(jié)果，為運(yùn)動(dòng)員提供實(shí)時(shí)的動(dòng)作反饋和建議，幫助運(yùn)動(dòng)員改進(jìn)防守技能。

6 對(duì)比試驗(yàn)

6.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

為測(cè)試該文平臺(tái)對(duì)運(yùn)動(dòng)員防守能力訓(xùn)練的應(yīng)用效果，試驗(yàn)選擇Windows 7為開發(fā)平臺(tái)，以滿足試驗(yàn)的操作系統(tǒng)要求。采用2TB Kingston KC2500硬盤，進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的讀取。Web服務(wù)器使用Apache，網(wǎng)絡(luò)帶寬為10Gbit/s以太網(wǎng)。為提供數(shù)據(jù)處理支持，使用AMD Ryzen 9 5950X處理器，內(nèi)存頻率為DDR4-4000MT/s，主頻為3.6GHz。選用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)和管理試驗(yàn)中的數(shù)據(jù)，以支持后期結(jié)果分析任務(wù)。

6.2 試驗(yàn)結(jié)果

該試驗(yàn)共設(shè)置5位防守能力不一的籃球運(yùn)動(dòng)員，每天進(jìn)行10min測(cè)試，針對(duì)其投籃技術(shù)動(dòng)作、防守中的反應(yīng)時(shí)間、身體位移速度和防守加速度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。通過比較傳統(tǒng)訓(xùn)練方法和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)員防守能力的影響，驗(yàn)證虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)員防守技能的增強(qiáng)效果。

由試驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，應(yīng)用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練后，5位運(yùn)動(dòng)員在反應(yīng)時(shí)間、身體位移速度和防守加速度3個(gè)方面均有提升，平均反應(yīng)時(shí)間縮短了0.028s，平均身體位移速度提高了0.27m/s，平均防守加速度提高了0.066m/s2。和傳統(tǒng)訓(xùn)練方法相比，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在籃球運(yùn)動(dòng)員防守能力訓(xùn)練中的表現(xiàn)更好，具有一定應(yīng)用價(jià)值。

7 結(jié)語(yǔ)

將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)融入籃球運(yùn)動(dòng)員的防守能力訓(xùn)練，能夠幫助運(yùn)動(dòng)員了解自身的防守表現(xiàn)，提供更安全的訓(xùn)練環(huán)境，切實(shí)提高運(yùn)動(dòng)員的防守技能，對(duì)運(yùn)動(dòng)員的防守反應(yīng)時(shí)間、身體位移速度和防守加速度均產(chǎn)生了有利影響。在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的支持下，籃球訓(xùn)練平臺(tái)的建設(shè)不僅是時(shí)勢(shì)所趨，還能進(jìn)一步提升籃球運(yùn)動(dòng)員防守能力，為籃球訓(xùn)練領(lǐng)域提供新路徑。