[发明专利]一种对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法

权利要求书

1.一种对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取数据，数据包括球员位置数据、足球位置数据、球场发生事件数据和控球信息；

(2)建立二维球场模型，将步骤(1)中的球员位置数据投射到球场中，并对位置数据进行平滑处理；

(3)对步骤(1)中的球员位置数据进行聚类，得到总体的阵型信息；

(4)将步骤(1)、(2)、(3)中得到的数据进行可视化，可视化图像包括阵型可视化、比赛实时数据可视化以及比赛事件可视化；

步骤(1)中，使用了人机交互的方式对足球场上双方球员位置数据进行采集：使用粒子滤波结合颜色直方图的方法，选定场上球员，对所选定的球员进行自动追踪；在多名球员位置发生重叠、交错时，产生追踪错误，此时结合人工矫正的方法，重新对场上的球员的位置进行采集；

步骤(2)中，二维球场数据是基于真实球场的尺寸，以球场一角为原点建立坐标系，建立全景视频中球场与二维球场模型之间的映射关系，定义球场上的一系列关键点p₁,…,p_k以及目标点d₁,…,d_k,其x和y坐标为X＝(x₁,x₂,…,x_k)和Y＝(y₁,y₂,…,y_k)，建立单应矩阵映射如下：

步骤(3)中，得到总体的阵型信息的具体过程如下：

定义某一队每一帧的球员位置信息为p_0,1,p_0,2,…,p_0,11，对其进行中心化处理，每一个位置信息减去该帧所有球员的平均位置，得到中心化后某一队每一帧的球员信息为p₁,p₂,…,p₁₁；

阵型中一个位置的球员活动范围符合高斯分布，具体算法如下：

3-1、初始化高斯分布，以第一帧的球员位置作为初始分布的均值，分布的方差采用随机数生成方法；

3-2、遍历下一帧，计算第i位球员的分配到第j个位置的代价为c_i,j＝-log(p_i,j)，其中，p_i,j为这位球员属于第j个位置的情况下，第i位球员概率密度函数的大小；

3-3、更新分布信息，计算属于某一个分布中的球员的位置的均值和方差，用以表示分布的期望和方差，作为下一帧迭代的基础；

3-4、遍历每一帧，将每一帧的球员分别归类，得到第一轮迭代的分布结果，其中每一个分布都包含了期望和方差；

3-5、以上一轮迭代的结果作为第二轮迭代的初始值，遍历每一帧，从而得到新一轮的迭代结果；

3-6、进行一轮一轮的迭代，直到分布稳定，差异小于阈值；

阵型可视化采用桑基图的形式来表示整场比赛中阵型的变化以及球员的人员流动信息；

阵型可视化具体为运用流视图对正常比赛中阵型的变化进行可视化，并可表示出人员在阵型中的流动情况。

2.如权利要求1所述的对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法，其特征在于，步骤(2)中，平滑处理运用了线性滤波器，对时序的位置信息进行均值滤波处理。

3.如权利要求1所述的对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法，其特征在于，比赛实时数据可视化具体为展示沿着时间线场上的数据变化，包括场上队员的跑动距离、阵型覆盖面积、传球成功率、控球时间。

4.如权利要求1所述的对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法，其特征在于，比赛事件可视化具体为在时间线上展示关键事件，并在事件列表中展示出进球事件，点击进球事件，可以播放进球视频；用鼠标在时间线上移动，实时跳转到视频相应的时间点并进行播放。