虚拟现实技术在提高篮球运动员防守能力中的应用

胡灵慧 高山林

（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421005）

虚拟现实技术是一种通过计算机生成的仿真环境，使用户能够与之进行互动和沉浸式体验的技术。通过合成视觉、听觉、触觉等感官信息，虚拟现实技术能够模拟现实世界的场景和物体，并对用户的动作和与用户间的互动进行实时响应。将虚拟现实技术应用于篮球运动员防守能力训练，能够提供给运动员个性化训练，使其获得沉浸式的训练体验，提高运动员的整体比赛表现。该文旨在研究虚拟现实技术在提高篮球运动员防守能力中的应用，希望在未来为篮球运动员提供更好的训练环境。

1 基于虚拟现实技术的篮球训练平台总体框架

基于虚拟现实技术的篮球训练平台框架可分为4个部分，分别为篮球运动员训练信息采集、篮球训练资源存储、运动信息数据分类整合以及智能化篮球训练。基于虚拟现实技术的篮球训练平台总体框架如图1所示。

篮球运动员训练信息采集是对运动员的动作数据、身体姿势和速度等训练信息进行初步收集，并进行数据质量控制，以便后续分析和评估运动员的技能水平和训练需求。

篮球训练资源存储是用于存储训练视频、教学材料、训练计划等篮球训练相关的资源，同时保证资源传输的效率和资源使用的安全性。

运动信息数据分类整合是对数据进行处理和分析，提取关键的运动特征和模式，帮助教练和运动员了解运动技能的优势，并根据这些信息制定个性化的防守能力训练计划。

智能化篮球训练是利用虚拟现实技术，提供智能化的篮球训练体验。通过虚拟现实设备，运动员可以进行虚拟的篮球训练，模拟真实的比赛场景和各种训练情境。平台根据运动员的实时表现提供反馈和指导，帮助其改进防守技术并提升训练效果。

2 篮球运动员训练信息采集

通过用户接口，提供篮球运动员的注册、登录和个人信息管理功能，对姓名、年龄、身高和体重等基本信息进行初步采集。在训练过程中，使用API应用向导，快速创建基本的信息结构。使用MFC基本类库，处理窗口、消息和控件，简化程序的开发步骤。使用3Ds Max对运动员和训练环境进行三维建模，再将模型导入Visual C++项目，配置OpenGL环境，提升系统的通用性和建模的易用性[1]。构建篮球运动员模型后，通过运动捕捉设备，对篮球运动技术动作进行捕捉和采集，并对其进行校准，以确保采集的训练数据准确。实时采集篮球运动员的运动数据，将捕捉到的运动数据应用到篮球运动员模型上，实现动作的重现和记录。

对采集的运动数据进行清洗和校正，检查原始数据的缺失、重复和异常问题，纠正或删除异常数据，对经过检查的数据进行规范化处理，统一日期格式，并进行数据质量控制。对运动数据进行智能分析，提取关键动作、姿势和指标，为后续的智能化篮球训练提供数据基础。至此，篮球运动员训练信息采集流程结束。

3 篮球训练资源存储

使用动态资源加载技术，可减少存储空间的占用和网络传输的带宽消耗，将篮球训练资源存储在云端，具有高可用性、可扩展性和灵活性，并能实现跨设备的访问和共享。采用Git版本控制对篮球训练资源进行管理，跟踪不同版本的资源，记录修改历史，便于恢复和回滚操作。建立元数据索引系统，通过索引和标签等方式，对篮球训练资源进行快速搜索、分类和筛选，建立篮球训练资源数据仓库，提高资源的检索效率[2]。为保护训练资源免受数据丢失或损坏的影响，对数据进行备份，并采取容灾措施，定期对存储的篮球训练资源进行备份，并将备份数据存储在不同的位置或存储介质上，以防单点故障。当发生数据意外损失或系统故障时，使用备份数据进行数据恢复，将数据恢复到最近一次备份的状态。

同时，考虑数据的安全性和隐私保护，采用AES数据加密算法，对128位密钥进行连续的置换和替换操作，获得密文输出，对篮球运动员的个人信息和训练数据进行加密，防止数据泄露。结合RBAC技术，确定篮球运动员数据系统中的管理员、教练和运动员等不同角色，每个角色代表不同的用户身份和权限级别。管理员可以访问和修改所有数据，教练可以查看和编辑特定运动员的数据，运动员只能查看自己的数据。通过对篮球运动员数据进行访问限制，确保只有经过授权的用户才可以访问敏感数据，有效地对篮球训练资源进行存储和管理。

4 运动信息数据分类整合

通过篮球训练平台，利用信息传输纽带实现多元化信息的无缝对接，最后在节点处进行整合。该平台运用分类分层技术对篮球训练信息资源进行整合处理，便于需求用户提取信息资源。假设待整合篮球训练信息资源为C，其计算如公式（1）所示。

式中：P为篮球训练信息特征；n为篮球训练信息特征数量；Cn为篮球训练信息的第n个单项特征。

将需要计算的篮球训练信息特征偏差设为mv，其计算如公式（2）所示。

式中：Rp为篮球训练信息的特征偏差；H为篮球训练信息特征的纵向微调系数；H'为篮球训练信息特征的横向微调系数。

通过计算篮球训练信息资源C相邻特征偏差，按照偏差数值由大至小的顺序对篮球训练信息资源进行排序，并根据其编码执行资源分层，生成数据目录，进而实现篮球训练信息资源整合。

5 实现智能化篮球训练

5.1 虚拟课堂模块

在基于虚拟现实技术的篮球虚拟课堂中，使用虚拟现实技术创建逼真的篮球场景和情境，为运动员提供在线篮球训练课程和教学资源。使用WebRTC流媒体传输协议进行视频和音频的实时传输，将媒体数据分割成小的数据块，并通过网络传输实现较低的延迟。为提高传输效率，使用H.264（AVC）视频编解码器和Opus音频编解码器，将原始视频和音频数据进行压缩和解压缩。通过动态调整帧率，确保视频的平滑播放，并避免卡顿现象，为运动员提供最佳的观看体验[3]。通过VR用户接口登录后，运动员可自主选择适合自己的训练课程。将运动员的虚拟形象集成到在线虚拟课堂中，将2个或2个以上虚拟形象进行线性混合，并对耦合性进行计算，如公式（3）所示。

式中：M为耦合后的图像系数；PA、PB为2个不同形象的虚拟位置；SA、SB为2个不同形象的动作相似度；VA、VB为2个不同形象的运动速度。

通过构建虚拟课堂模块的交互功能，可使篮球运动员与虚拟教练随时互动，对实时指导进行接收和反馈。同时，利用HTML5 Canvas，创建可交互的白板，允许用户在上面进行绘图、书写和标注。通过CanvasAPI，实现画笔、橡皮擦和形状绘制等功能。此外，结合智能问答引擎，将问题与RDF知识图谱进行匹配，并提供个性化的回复，为运动员提供沉浸式的篮球课堂体验。

5.2 技术训练设计

根据篮球运动员训练内容和动态展示的特点，设计姿势和脚步技巧、目视和反应能力、抢断技巧、封堵和盯人防守以及团队防守协作5个主要的一级程序导航和20个二级配合按钮，并配置逐帧进退回放、全视角切换等功能。使用物理引擎模拟篮球的物理行为，包括球的弹性、摩擦力等和篮球与篮筐、球员间的碰撞。通过程序设计，在虚拟环境中模拟篮球防守技术训练，设计球员在虚拟场景中的带球、传球和投篮等运动路径，多角度地展示篮球运动员连续动态的战术配合线路[4]。

篮球防守技术训练设计的主要功能如下：1）在虚拟环境中，教练能够设置各种篮球战术练习和训练任务，并以动态的方式呈现给运动员，运动员可在虚拟环境中进行战术练习。2）教练可以利用逼真的三维动画仿真技术展示虚拟对手的进攻变化和特点，使运动员能够根据虚拟对手的进攻特点，理解和应对不同对手的进攻策略。3）教练和运动员能够记录和回放不同防守战术方法的布置，帮助战术分析和训练复盘。

通过建立专门的时间数据流模块命令和运动轨迹模块命令，可将每个运动员的运动时间同时显示在时间数据流模块上，每个运动员的运动轨迹都会记录到同一条运动轨迹上，并能识别和区分每个运动员的运动轨迹。该时间数据流模块命令和运动轨迹模块可使多人实现同步运动，并由数据库对这些信息进行识别、辨认和贮存，使运动员能够得到相应的指令并随时回顾训练过程。

5.3 训练效果反馈

基于卷积神经网络架构，加载预先训练好的PoseNet模型，将需要进行姿态估计的运动员图像作为输入，通过前向传播过程，对运动员的运动图像进行特征提取和姿态估计，得到头、肩、肘、脚等关键点的位置信息[5]。根据输出的关键点位置，对其进行关键点筛选、关键点连接和姿态匹配，进一步提高姿态估计的准确性，最终得到每个关键点在图像中的坐标位置，实现运动员的防守姿态估计和动作分析。运动捕捉示意图如图2所示。

基于运动捕捉数据，识别运动员的拦截、封堵和抢断等防守动作，分析运动员在防守过程中的运动轨迹，最后使用评估指标来量化运动员的防守能力。使用SVM对指标进行分类，确定每个指标在整个评估过程中的相对重要程度，其计算如公式（4）所示。

式中：T为类别标志；Z为法向量；x为特征向量；F为特征偏差。

根据预设的评估指标，对运动员的防守能力训练效果进行自动化评估。建立多元线性回归模型U，其计算如公式（5）所示。

式中：λ0…λn为回归系数；X1…Xn为防守能力训练质量的自变量；α为随机误差项。

通过最佳拟合曲线，得出回归系数的估计值，如公式（6）所示。

式中：η为回归模型的系数向量；φ为特征矩阵；φ'为特征矩阵的转置；H为目标变量向量。

最后在Python环境中导入scikit-learn库，执行模型拟合后得到结果输出。根据分析结果，为运动员提供实时的动作反馈和建议，帮助运动员改进防守技能。

6 对比试验

6.1 试验准备

为测试该文平台对运动员防守能力训练的应用效果，试验选择Windows 7为开发平台，以满足试验的操作系统要求。采用2TB Kingston KC2500硬盘，进行数据信息的读取。Web服务器使用Apache，网络带宽为10Gbit/s以太网。为提供数据处理支持，使用AMD Ryzen 9 5950X处理器，内存频率为DDR4-4000MT/s，主频为3.6GHz。选用MySQL数据库，用于存储和管理试验中的数据，以支持后期结果分析任务。

6.2 试验结果

该试验共设置5位防守能力不一的篮球运动员，每天进行10min测试，针对其投篮技术动作、防守中的反应时间、身体位移速度和防守加速度进行数据分析。通过比较传统训练方法和虚拟现实技术对运动员防守能力的影响，验证虚拟现实技术对运动员防守技能的增强效果。

由试验数据可知，应用虚拟现实技术进行训练后，5位运动员在反应时间、身体位移速度和防守加速度3个方面均有提升，平均反应时间缩短了0.028s，平均身体位移速度提高了0.27m/s，平均防守加速度提高了0.066m/s²。和传统训练方法相比，虚拟现实技术在篮球运动员防守能力训练中的表现更好，具有一定应用价值。

7 结语

将虚拟现实技术融入篮球运动员的防守能力训练，能够帮助运动员了解自身的防守表现，提供更安全的训练环境，切实提高运动员的防守技能，对运动员的防守反应时间、身体位移速度和防守加速度均产生了有利影响。在虚拟现实技术的支持下，篮球训练平台的建设不仅是时势所趋，还能进一步提升篮球运动员防守能力，为篮球训练领域提供新路径。