[发明专利]在定位进攻期间对球队队形进行识别的方法、系统、介质在审
申请号: | 202310217456.2 | 申请日: | 2019-01-22 |
公开(公告)号: | CN116370938A | 公开(公告)日: | 2023-07-04 |
发明(设计)人: | P·鲍威尔;J·霍布斯;P·卢西 | 申请(专利权)人: | 斯塔特斯公司 |
主分类号: | A63B71/06 | 分类号: | A63B71/06;A63F13/812;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06T7/246 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 师玮;王小东 |
地址: | 美国伊*** | 国省代码: | 暂无信息 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 定位 进攻 期间 球队 队形 进行 识别 方法 系统 介质 | ||
1.一种在定位进攻期间识别球队队形的方法,所述方法包括以下步骤:
由计算系统接收球队的跟踪数据,所述跟踪数据与跨赛季的多个比赛相关联;
由所述计算系统识别被包含在所述跟踪数据中的多个定位进攻;
对于所述多个定位进攻中的每个定位进攻,
由所述计算系统经由卷积神经网络提取指示由所述球队实现的防守队形的一个或更多个独特标识符,并且
由所述计算系统基于所述一个或更多个独特标识符对所述定位进攻中的所述防守队形进行分类;以及
由所述计算系统确定由所述球队跨所述赛季使用的各个防守队形的有效性。
2.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括以下步骤:
对于各个定位进攻,由所述计算系统识别由对方球队实现的进攻队形的类型。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,由所述计算系统识别由所述对方球队实现的进攻队形的所述类型的步骤包括:
经由所述卷积神经网络提取指示由所述球队实现的进攻队形的一个或更多个另外的独特标识符;以及
基于所述一个或更多个另外的独特标识符和包括进攻移动的定义的学习语法模型对所述进攻队形进行分类。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述进攻移动的所述定义包括定义进攻移动的事件的时间顺序。
5.根据权利要求2所述的方法,其中,由所述计算系统确定由所述球队跨所述赛季使用的各个防守队形的所述有效性的步骤包括:
确定各个防守队形的成功率。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,确定各个防守队形的所述成功率的步骤包括:
确定针对给定进攻队形的各个防守队形的所述成功率。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,由所述计算系统确定由所述球队跨所述赛季使用的各个防守队形的所述有效性的步骤包括:
确定各个防守队形的防守效率。
8.一种非暂时性计算机可读介质,所述非暂时性计算机可读介质包括一个或更多个指令序列,所述一个或更多个指令序列在由处理器执行时使计算系统执行操作,所述操作包括:
由所述计算系统接收球队的跟踪数据,所述跟踪数据与跨赛季的多个比赛相关联;
由所述计算系统识别被包含在所述跟踪数据中的多个定位进攻;
对于所述多个定位进攻中的每个定位进攻,
由所述计算系统经由卷积神经网络提取指示由所述球队实现的防守队形的一个或更多个独特标识符,并且
由所述计算系统基于所述一个或更多个独特标识符对所述定位进攻中的所述防守队形进行分类;以及
由所述计算系统确定所述球队跨所述赛季使用的各个防守队形的有效性。
9.根据权利要求8所述的非暂时性计算机可读介质,所述非暂时性计算机可读介质还包括:
对于各个定位进攻,由所述计算系统识别由对方球队实现的进攻队形的类型。
10.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质,其中,由所述计算系统识别由所述对方球队实现的进攻队形的所述类型包括:
经由所述卷积神经网络提取指示由所述球队实现的进攻队形的一个或更多个另外的独特标识符;以及
基于所述一个或更多个另外的独特标识符和包括进攻移动的定义的学习语法模型对所述进攻队形进行分类。
11.根据权利要求10所述的非暂时性计算机可读介质,其中,所述进攻移动的所述定义包括定义进攻移动的事件的时间顺序。
12.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质,其中,由所述计算系统确定由所述球队跨所述赛季使用的各个防守队形的所述有效性包括:
确定各个防守队形的成功率。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于斯塔特斯公司,未经斯塔特斯公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310217456.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。