人工智能在篮球运动领域中的运用概述

赵岩

（西和县第二中学 甘肃 陇南 742100）

使用人工智能技术开展篮球视频剪辑、篮球视频分析、篮球数据分析等，视频分析中要使用人工智能查看比赛视频录像，记录分析比赛场数据，避免增加人力分析战术工作。视频剪辑上，要借助球员大数据开展像素级别辨认，数据自动化能够帮助球员剪辑出精彩短视频。技术统计上，人工智能能可以储存比赛视频，找出不同球员数据分析专属性特征。智能机器人在辅助训练上也能发挥球员技术动作，更好地的保护球员身体，智能监测设备能够掌控球员身体变化状况。

1、人工智能的相关概述

人工智能指的是由人制造机器所体现的智能特征，人工智能使用计算机程序呈现智能化技术。探究人工智能有着专业性和高度技术性，能够灵活适应完成的特定目标和任务能力，不同分支领域各不相同，但却又有着深入特征，涉及范围广泛，AI技术与人类相似，甚至超出人类规划学习知识的范围。当下大量工具会使用人工技术，比如数学优化逻辑、推理人工智能技术浪潮已风靡全球。从世界各国情况可知，随着人工智能技术的投资费用不断增加，比如智能医疗、智能可穿戴设备、服务机器人等有关智能机器产业，在人们的生活中已变成技术革命的领导者，因此人工智能热潮会不断持续，人工智能前景无法估算。

国内外科技公司与风险投资企业投资人工智能领域，新时代下，人工智能会为人们的生活带来何种影响？人类将自己称作是智人，主要是人们认识到智能对人们而言，有着重要的特质，远大于自身。如果我们只依靠自身大脑便能够理解、感知、预测、操纵，这也证明智能作用强大。人工智能领域需要的是在了解智能知识后设计智能内容，不只是对智能知识去理解。人工智能领域包含着多种理解领域和范围，从方向能够划分成治疗、下棋以及智能化数字定理的证明等多项内容。通用型人工智能使用在智能领域属于一种高端应用，无须再被智能化所约束。其目标是探究出一种系统，此系统和人有着相同的智能，也就是能够让其实现全面智能化。

2、人工智能在篮球运动中的相关应用

2.1、人工智能应用在球员分析中

分析篮球比赛的相关大数据系统可知，此项比赛有着复杂性特点前景广阔。可按照篮球运动的动作意识和习惯预测可能出现的动作，然后制定防守方案。根据对手球员日常站位和动作预测篮球战术，并制定防守方案。查看不同比赛中单个对手的大数据，将球队的防守计划进行调整和优化。大数据的使用在实际的职业比赛中起着重要的作用，比如，在美国职业篮球比赛中选拔球人才是以数据作为基础，在NBA球队中使用选秀获取潜力球员，能够增强一支球队的能力，因此球员参加选秀前要先开展体能测试，比如弹跳、身高等多种数据，将此些数据和球员在联赛中的数据进行合理分析，从而预测球员选秀的成功率高。优秀球员是大家普遍关注的聚集点，有着较高的成功率。

比如选中艾弗森、詹姆斯、邓肯，对于球队而言有着重大的意义。科比和乔丹的成功以及本尼特的失败，也证明了数据并不是完全正确的预测选秀。例如，托马斯就是一个典型首选逆袭的例子，在2011年的第二轮选秀中，所有的球队看起来都像是替补选手，但是他在常规赛中场均得到28.8分，季后赛场平均分是23.6分。全民星中，带领球队以第一的战绩进入到东部决赛。评估球员和大数据有着密切的关系。比如，球员效率值被称作是PER，他是被应用在NBA的常见评分方式，能够使用特定的数学公式呈现球员的贡献，以数据化的方式判断球员整体表现，这也被看成是球员价值多少的量化指标。

将基本数据作为比分、篮板数和助攻次数的相关参数，对这些数据进行加权计算，从而获取球员效率值。横向比较球员本赛季的表现，也可以从纵向对整个赛季进行比较，从全角度、多方面地评价球员总体价值。该评分系统还可以通过量化运动员的个人数据和能力，建立评分模型来判断运动员的隐藏价值。也可根据赛场情况制定模型，从而获得分数。

例如，在一次圣安东尼奥马刺进攻中，帕克在9.3s的预测中得到了0.95分，而帕克继续打破预测，下降到了0.82分。比赛时间距离为6.6s，预测球重点增加到1.38分，帕克的上升也让预测球权增加到0.43分。第5.8s，帕克将一个1.72分的传球传给了空位的队友。在进攻方面，球员们没有进行最后一击，但是中场休息间接地给球队带来了好处。此种信息无法在传统数据中体现，由此可知，大数据能够将球员价值衡量出来。

2.2、篮球队战术体系应用人工智能团队数据分析

利用大数据和人工智能来分析团队战略并制定解决战略。篮球队主场设有视频回放系统，可以查看篮球场上的瞬时情况，捕捉篮球运动员的不同角色、比赛信息、运动员的运动轨迹，建立人工智能数据分析数据库、球队战术测量数据库、执行数据库，利用轨迹分析球赛，同时制定球队战术。建立数据库后，利用大数据人工智能查看目标轨迹、对方队伍的录像回放。该数据库将获得不同的运动轨迹，以确保战术的选择具有更高的攻防效率，可以掌握球员的动作、速度、游戏习惯、特点等内容。根据对手的弱点制定防守战略，球员根据分析方法制定团队战略。篮球作为一项水平较高的团队运动，球员在球场上要观察彼此间的动作，每个球员的合作沟通也应有着进攻次数。在数据库中，经常在场上合作的运动员应该分析在时间和多种因素条件下运动员防守和进攻的效率，同时找出最合理的球，从而丰富团队战术，建立最佳的团队战术体系。

NBA球队将Sport-VU数据系统引进，便于球队开展数据参照设计。应用此数据系统是为了在篮球领域使用追踪导弹光学设备，从而随时追踪和查看球员的触球、投篮等数据，通过分析计算后能够得到球员助攻率，得分率与篮板，同时也要综合计量球员场上的相关数据，比如专业球员效率，进入场地变为球员的指标数据和球队输赢有着直接关系。近些年来，数据分析流派的胜利也是重建球队的开始，因此需要构建专业数据分析团队，同时在球馆安装了球馆录像分析系统，勇士队在拥有此些数据支撑的帮助后，摸索出符合自身能力的战术，同时获取成功。

2.3、提高篮球队球员技能上应用人工智能技术

人工智能技术可以让篮球运动员的技能得到提升，分析对手每时每刻的身高、行为、体能、进攻情况，为球员制定具体的防守训练计划和进攻训练计划，根据球员的打球习惯，培养球员的技能、动作以及传球、抢球、抢篮板等，确保能够细化球员动作，从而组建动作数据库和模型库。通过分析运动员在比赛中的动作，分析运动员的比赛风格，使运动员进行有效的训练。结合制定的计划，探寻运动消耗的体能、状态变化和锻炼时间，保证制定的替代计划更合理，使球队防守能力和进攻能力得到更好的发展。比赛中，控球球员体能消耗状态也存在差异，构建视频数据库能够查看双方球员身体状况，保证整体的进攻力和防守力均能够得到提高，训练中使用传感器和芯片把球员投篮的力度、跑动速度、持续时间进行有效记录，教练组要整理数据，分析师要分析数据，了解球员的身体健康状况、打球特点，并制定与球员训练相一致的计划。以NBA数据分析指导球员作为案例，马刺队在2011年第15顺位选中莱昂纳德，其投篮数据为投篮命中率33%，出手命中率是26%，命中率低，在选秀球员中处于垫底状态。

马刺队后来训练佩戴一个短追踪装置，其中有一个智能芯片连接到网络传感器和篮网感应器，因此投篮时设备能够将投篮角度、运球习惯、投篮力度开展准确计算，通过计算在手机和计算机上能够得出量化的数据，调整投篮角度。经过近些年训练，莱昂纳德在最后也迎来爆发，提高了自身赛季的数据。

2.4、在篮球队裁判中应用人工智能篮球比赛

比赛的走向受到关键时刻裁判判罚的影响。球场上有三名裁判，时间很短。球员经常有未被发现的违规行为，如罚球区内的三秒钟违规、球员走动违规、裁判判罚不正确等,指定区域应用自动感应技术能够让判罚的正确性得到提升。球员若做出推人等伤害性动作，使用自动识别功能，便能够立即自动报警，让判罚的公正性和公平性增强，也能够让球员得到保护，防止由于裁判贪污而出现不合理与不公正的情况，并且还可以增加惩罚的权威性，避免出现错误，减少纠纷的出现。采用人工智能算法的篮球裁判系统具有可行的前景。

比如，在北京时间2月25号，上海队和深圳队进行比赛，比赛即将结束时，深圳的一个美籍外援进了一个难度很大的三分球，但是裁判无法判断球员是否踩线，需要查看整个体育场的摄像头，但是仍然无法做出正确的判断。

在观看回放时，双方教练员、裁判员和球员都围绕在电脑屏幕前，这对裁判员的客观判断有一定的影响。受突发情况的影响，比赛被中断了近15min，以至于游戏的流畅性和观赏情况均受到了影响。CBA联赛比赛统计需要技术人员的帮助，因此比赛统计结果会被人为主观因素影响。若是回放视频模糊，则无法分析球队比赛。

2.5、篮球联赛中应用VR虚拟现实技术

VR虚拟现实技术是通过计算机模拟虚拟环境，为人带来环境沉浸感，包含仿真技术、计算机技术、电子信息技术，它也是新世纪备受欢迎的技术，在今后的体育项目中有着重要作用。使用VR技术能够将投篮动作分解，使学习者学习投篮过程。训练核心方案与投篮动作让学习者规范和丰富投篮动作，构建实时反馈系统，追踪整合训练数据，使运动员能够调节训练模式，衡量与训练目标间的差异，让运动技能提升。在VR技术使用时也存在着虚拟场景真实性欠缺和反复构建场景的情况，因此需要将VR设备存在的问题解决。

3、篮球教学训练中人工智能应用途径分析

3.1、跟踪分析单一目标

由于数据采集的局限性，人工智能分析授予运动员相关信息前，需要对单个目标进行跟踪，挖掘具有参考性的信息。球类运动能够需要球员把控球的轨迹，分析球运动轨迹，同时使队员的技能得到提高。

该方法可用于研究当前足球、篮球训练等球类运动中，探究篮球运动轨迹与命中率的关系。测量系统由多个放置在球场上的摄像机组成，这样摄像机每秒可以拍摄50-60个镜头，人们能够观看篮球赛道上各球员的表情和动作，全部摄像机会准确的定位。比赛时，球场上方空间篮球轨迹是由不同的相机开展三角测量，同时能够计量出准确坐标，保证误差小于2.6mm。研究三分球罚球命中率和篮球运动轨迹间存在的关联，使球员根据此些关系能够提升自身比赛水平、训练水平。但此项研究存在着问题，未考虑到对手特征，由此可知，结论更为笼统。将人的因素纳入研究中，会使问题的研究更加困难，但是有必要对人在体育运动中的行为进行分析。

3.2、分析篮球运动战术

每种运动战术都有针对性的分析过程，但流程大概一致。将原始数据收集在一起，同时将有效信息提取出来，对数据进行深入分析。在正式比赛时，远动员不可佩戴任何多余的设备，要使用视觉方式获得运动员相关的比赛消息。

勇士队在2012年接受了应用智能篮球比赛系统的训练，该系统的主要组成部分是六个悬挂在球场上的运动跟踪摄像头,此系统能够自动跟踪篮球和球员，判断球员的传球和运球特征以及队友间的距离、移动距离等内容，此系统的关键是能够回答传统数据分析未回答的问题。例如，球员持球超出5s传球给球员，则球员的命中率，此种问题若只是依靠于助理教练或是数据分析，无法获得Sport-VU系统，会将混乱且困惑的比赛信息变成容易读懂和探索的数据集合。应用机器学习法，然后团队数据分析可以理解篮球运作，这也被称作是战略性赌博，为团队带来了理想和惊人的成果。由上述事件能够得知，使用智能数据分析系统获取了另一种新颖的比赛方式，它改变传统球队数据分析法，甚至取而代之。但是NBA仍旧将此种方式放弃，和人工智能公司Second Spectrum合作。Second Spectrum的重点工作内容为计算机视觉分析，一方面能够持续性跟踪运动和球，计量比赛数据；一方面使用人工智能方式了解比赛策略，判断趋势概率。NBA选择新合作伙伴代表的是关注人工智能技术，此项技术能够通过人工智能方式挖掘数据，并且判断数据所隐藏的定律。

3.3、人工智能辅助训练系统

人工智能技术也可应用在日常运动员的训练中，在开展培训时，要为远动员构建生理指标模型研究法，如Cooper。分析运动员在有氧训练时的表现和力量训练的内容时，需要收集赛季结束后运动员心率数据，并开展深入分析。使用人工智能研究法可以优化模型，判断训练参数，应用模糊决策理论，保证能够将过度训练出现的问题解决。比如，在金州勇士队训练时，球员佩戴的监视器可以追踪加速度、心率与相关指标，也可应用Omegawave设备分判断球员的情绪，利用所获得的数据进行分析和整合，同时平衡训练过程中疲劳与健康之间的关系,有利于球员可以提升训练水平。这对运动员而言，决定是否可以进行比赛和上场时间。勇士队近些年来获得优异的成绩，伤病率低，此些成绩很有可能是通过可穿戴设备来收集培训过程的生理指标。使用人工智能数据分析改进训练的参数，优化训练模式不足，确保最终成绩能更好地指导比赛，使球队在最后取得胜利和进步。或者是将传感器放在球员的身上和鞋上，查看球员动作是否规范合理。探究篮球辅助训练系统装备训练球员时，身体包含许多微动作传感器，这些传感器反过来收集球员投篮的力量和角度。使用不同的数据进行集成计算，并可视化地显示出来,保证帮助教练查看到未捕捉的信息。

在篮球运动中，可以利用大数据来观察运动员的行为轨迹，并制定具体的策略，以确保运动员能够提高个人攻防强度。探索运动员进攻和防守的情况，清楚地掌握对手比赛的风格。在团队层面制定战术时，要确保找到符合球队球员特征的战术，还要查看每个球员场上表现数据,找到合适位置。对球队而言，制定正确的战术会提高团队的战斗力。

4、结语

综上所述，科技时代要认识到人工智能的作用，并将其应用在人们的生活和工作中。人工智能衍生出的高科技推动社会发展，为人类创造更多自主空间。在体育领域引入人工智能技术属于必然趋势，并且也是体育领域必然选择，在今后几年也要结合互联网和大数据，从而获取更多发展契机，使体院文化和体育事业在人工智能推力下实现友好发展。人工智能技术作为体育赛事的科技支持，能够让体育地位在国际上升，尤其是篮球运动领域在得到理论基础支撑后，也要健全有关政策和制度，在今后实现智能化发展。