基于深度學習的競技體育運動表現視頻分析研究進展

職國宇 李瑞杰 宋業猛 馮加付

關鍵詞：人工智能：深度學習：運動視頻：運動表現：行為識別

2019年國務院辦公廳印發實施的《體育強國建設綱要》中指出“統籌國際國內體育科技資源，構建跨學科、跨地域、跨行業、跨部門的體育科技協同創新平臺，加強科研攻關、科技服務和醫療保障工作”。2021年國家體育總局發布了《“十四五”體育發展規劃》，《規劃》中的主要目標之一：“體育科教工作達到新水平。體育科研體系更加完備，科技創新機制更加靈活、保障能力進一步增強，科技助力奧運爭光和全民健身功能進一步發揮，信息技術在體育領域廣泛應用。”黨的二十大報告也提出要“加快實現高水平科技自立自強”。新時代高水平體育科技自立自強是建設體育強國的前提和保障。同時，在數字中國的建設背景下，體育的智慧化、數字化也成為了體育發展的必經之路。

人工智能（AI）和深度學習的發展是近年來最具變革性的技術進步之一。自從人工智能的概念在20世紀中期首次提出以來，它已經從簡單的編程行為發展到復雜的機器學習和深度學習系統。隨著Google的人工智能AlphaGo在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍，自動駕駛汽車在繁忙的街道上行駛，ChatG-PT出現引起的激烈討論，體育領域也不例外地將受到人工智能發展所帶來的巨大影響。從提升運動表現到運動傷病預防，從保證比賽公平到增強觀眾體驗，人工智能會遍及和深人體育領域的各個方面，為體育提供各樣的“智慧化”方案，推動體育的發展。基于以上研究背景，本文通過回顧近年來國內外基于深度學習的運動表現視頻分析技術研究，包括深度學習算法、計算機視覺等在體育分析領域的應用現狀，揭示深度學習在競技體育分析領域的潛在應用，探索深度學習作為分析體育運動的工具的潛力，并促進進一步的研究和發展。

1文獻來源

1.1文獻檢索

通過Google Scholar搜索引擎、中國知網、Webof Science及SPORTDiscus等數據庫檢索，以3組檢索詞，即（1）“人工智能（artificial intelligence）”OR“深度學習（deep learning）”OR“神經網絡（neuralnetwork）”，（2）“運動視頻（sports videos）”OR“計算機視覺（computer vision）”．（3）“運動員追蹤（ath-lete tracking）”OR“球追蹤（ball tracking）”OR“行為識別（behavior recognition）”OR“表現分析（perform-ance analysis）”OR“技術動作（technical action）”OR“戰術（tactics）”，運用布爾運算進行組合檢索，組間使用AND運算符。檢索時間范圍為2013-2023年。除此之外，根據所檢索文獻中列出的相關參考文獻，進行文獻追溯。

1.2文獻納入標準和排除標準

根據研究主題，將符合以下全部標準的文獻納入研究：（1）研究對象以競技體育中的運動員表現為主；（2）在研究中使用了深度學習技術；（3）研究以分析體育運動的視頻數據為主。

排除文獻標準：（1）與研究主題不符；（2）非英文和非中文文獻；（3）只有定性描述，沒有數據支持的會議摘要或一般性綜述。

1.3文獻篩選與內容分析

共檢索出相關文獻1083篇。經過刪除重復文獻后再通過題目和摘要進行篩選得到342篇文獻，最后進行閱讀全文評估篩選出符合主題的文獻，最終42篇納入研究。其中涉及足球項目10篇、籃球項目8篇、排球3篇、板球2篇、乒乓球2篇、羽毛球4篇、網球4篇、跳水舉重體操等項目共9篇。本文根據其深度學習技術應用的不同目的，將研究分為運動員和球跟蹤、動作行為識別及運動表現評價分別進行綜述。

2深度學習方法研究

2.1深度學習的概述

機器學習是實現人工智能的一種路徑，而深度學習的實質，是通過構建具有多隱層的機器學習模型和海量的訓練數據，來學習更有用的特征，從而最終提升分類或預測的準確性。深度學習算法使用多層人工神經網絡從數據中學習并做出預測或決策。深度學習模型直接從原始數據中學習。其主要組成部分是人工神經網絡，它由互連的節點或“神經元”層組成。這些層包括一個輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。每個神經元接收輸入，對這些輸入進行數學計算，并將結果傳遞給下一層。通過調整“神經元”的權重和偏差，可以提高模型在給定任務中的性能。自2006年Hinton等在Science首次提出了深度學習的思想，到2012年基于卷積神經網絡的深度學習模型成為大規模視覺識別競賽的優勝算法，再到2022年基于Transformer模型的ChatGPT獲得巨大成功，隨著更大數據集的出現和能夠訓練更深網絡的軟、硬件技術，深度學習的普及性和實用性都有了極大的發展。

2.2深度學習模型

由于要解決問題的不同、數據類型的多樣以及模型計算效率的需求，研究人員利用不同的深度神經網絡構建了多種的深度學習模型。目前常見的深度學習模型有：卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Trans-former模型等。每種模型都有其優點和缺點，一般根據不同類型的任務來選擇不同的模型。在圖像識別領域，自從大規模數據集的出現以及使用圖形處理器（graphics processing unit，GPU）訓練神經網絡開始，卷積神經網絡便在多個領域廣泛應用并取得巨大成功，為圖像處理任務提供了有效的解決方案，已經成為計算機視覺領域的核心技術之一。體育視頻是時間序列數據，通常由一系列連續的幀組成，如運動員的姿勢、動作和位置隨著時間的演變包含著復雜的時序信息，而循環神經網絡是處理時間序列數據的理想選擇。體育視頻通常包含大量的幀，而Transformer模型在處理長視頻數據時更加高效，并且其自注意力機制（self-attention）在理解體育視頻中關鍵的技術動作時刻更為擅長。盡管目前基于深度學習的體育視頻分析領域使用的具體網絡架構有所不同，但大多數都采用了這3種神經網絡模型。基于此，本文選擇了卷積神經網絡、循環神經網絡及Transformer進行研究簡述。

2.2.1卷積神經網絡

卷積神經網絡（convolutional neural networks，CNN）：卷積神經網絡是深度學習的代表算法之一。由于其善于獲取空間特征信息的特點，在圖像分析任務中常常被使用。目前卷積神經網絡中有著許多優秀的神經網絡架構并且各有其特點及優勢。（1）AlexNet：其在模型設計上使用了5個卷積層、3個全連接層，并引入了ReLU激活函數和dropout正則化等關鍵特性。（2）VGG網絡：VGGNet使用小的（3x3）卷積濾波器，減少了參數的數量，增加了非線性。由于其相對較少的參數量，VGG網絡通常在小規模競技體育運動視頻數據集上表現良好。以足球比賽為例，可以使用VGG網絡來分類不同的動作，如射門、帶球、傳球等。其簡單而深層的卷積結構有助于捕捉運動員的姿勢和動作特征。（3）GoogLeNet/lnception：該架構引入了Inception模塊，允許網絡通過并行使用不同大小的濾波器從輸入圖像的不同尺度進行學習。其同時處理不同尺度的特征，可以用于分析多尺度的運動特征，如不同尺度的動作和位置。這在足球、籃球等大場地、多視角的運動中非常有效。（4） DenseNet（密集連接網絡）：DenseNet擴展了ResNet的快捷連接思想，以前饋的方式將每一層連接到另一層。其密集連接結構適用于分析長時間序列的運動動作，如體操或游泳比賽的整個過程，并且適用于數據量有限的競技體育運動視頻分析任務。

2.2.2循環神經網絡

如果說卷積神經網絡可以有效地處理空間信息，那么循環神經網絡（recurrent neural network，RNN）則可以很好地處理序列信息。網絡中節點之間的連接可以創建循環，允許某些節點的輸出影響同一節點的后續輸入，這使得它能夠表現出時間動態行為。但在實踐應用中循環神經網絡還存在著梯度消失等一些問題，因而長短期記憶（LSTM）和門控循環單元（GRU）網絡被開發出來。這些網絡利用不同的門控機制來控制網絡中每個循環隱藏狀態的信息流，有效地使網絡在較長的序列中保留重要信息并忘記無關細節。其可以根據時間序列數據捕捉運動員動作的時序特征。例如：它可以識別一個運動員如何在球場上移動、傳球并最終射門，并同時保持對比賽的長期關注，可以記錄前一次傳球或進球情況，或跟蹤球隊的動作和位置，以識別戰術決策的演變。

2.2.3Transformer模型

由Vaswani等人介紹的Transformer模型是一種主要用于處理序列數據的神經網絡架構，其摒棄了傳統的遞歸和卷積結構，而是完全基于自注意力機制（self-attention）。Transformer模型是由編碼器和解碼器組成，編碼器每個層結構包含2個子層，多頭注意力層（multi-head attention）和前饋連接層（feed forward）。解碼器有3個子層結構，即遮掩多頭注意力層（masked multi-head attention）、多頭注意力層（multi-head attention）和前饋連接層（feedforward）。每個子層后面都加上殘差連接（residualconnection）和正則化層（layer

normalization）。在運動技能視頻分析應用中，Transformer模型在進行識別時學會“關注”序列的不同部分。雖然Trans-former不像LSTM那樣專門設計來處理時序數據，但它的自注意力機制允許它有效地捕獲不同幀之間的時間距離關系，這有助于更好地理解和分析動作的演變。例如：在識別球拍運動擊球動作類型時，它可能會學習更多地關注運動員擊球時刻的幀。

除了以上神經網絡外，還存在著3D CNN架構、雙流網絡等方法。可以通過對多個網絡的疊加、組合、調整等利用不同模型的優勢來改進整體系統的性能、魯棒性和泛化能力。在整個模型體系結構的探索過程中，要考慮訓練和推理所需的計算資源、可用的訓練數據以及模型的可解釋性。并進行足夠的實驗，使用適當的度量來評估模型，并在準確性、泛化和計算效率方面比較它們的性能。通過迭代地探索和微調模型架構，以確定最合適和有效的模型，從而準確地捕捉運動技能的空間和時間動態。

3深度學習在競技體育運動表現視頻分析中的應用

本研究中的“競技體育運動表現”是指在競技體育項目中，運動員在參與體育運動或活動時執行特定的身體動作或行為，側重于運動員完成動作或行為的“過程”。而“競技表現”指的是運動員在比賽中所表現出的競技水平，其受到自身競技能力及對手競技表現影響，強調運動員在比賽中的發揮“程度”。兩者概念有所區別，應加以區分。

Moeslund按照計算機視覺技術在體育中的應用所試圖產生的信息類型將要解決的問題分為了球在哪里、運動員在哪里、運動員在干什么以及發生了什么等4個問題。其對應了計算機視覺任務中的目標檢測與跟蹤、姿態估計與行為識別、語義分析等任務，結合實際應用其任務目標可以解釋為球追蹤、運動員追蹤、動作行為識別。在競技運動的視頻分析中，球追蹤、運動員追蹤和動作識別是相互關聯的組成部分，它們共同組合實現對運動員表現深入分析。球的位置和移動為理解運動員的動作提供了必要的背景，追蹤球有助于分析運動員和球之間的互動，這在籃球、足球或網球等球類運動中至關重要，在這些運動中，運動員的決策和技術受到球運動的重要影響。而對運動員的追蹤可以揭示速度、加速度和耐力等屬性，這些都是運動表現的組成部分。了解運動員的位置和移動模式可以幫助理解戰術方面的問題，如陣型變化等；識別動作可以評估運動技術技能，如網球發球的準確性或籃球跳投的有效性；教練也可以洞察運動員的行為，如在特定情況下的偏好動作或傾向。

總體來說，這些組成部分一起提供了一個運動員運動表現的整體觀點。球追蹤關注的是比賽對象，而運動員追蹤則強調運動員的身體和空間屬性，而動作識別則深入研究他們動作的技戰術細微差別，來自球追蹤，運動員追蹤和動作識別的數據被集成以提供全面的表現分析，而運動表現評價則是一個對其量化的過程。這些技術在提供競技運動中運動員表現的多維分析方面是相互聯系的，這種整合使教練和分析人員不僅能夠了解比賽中的單個元素，還可以了解它們如何相互作用并對整體表現評價做出貢獻。每個組成部分都提供了獨特的見解，它們的整合使得對運動員個人和團隊動態的理解更為細致。所以．本研究嘗試從運動員及球追蹤、動作行為識別和運動表現評價3個方面對運動視頻分析進行研究綜述。

3.1運動員及球追蹤

運動員和球追蹤是對視頻中的運動員和球進行連續準確的識別和位置估計，是實現自動化視頻分析的前提基礎。其中涉及的問題包括區分運動員、處理遮擋、形態改變等，在不同的體育運動中所面臨的問題也不盡相同。例如：在場地較大時，單目相機往往無法覆蓋整個場地或目標像素過小，又或是在跟蹤高速飛行的球時容易丟失目標。早期人們采用的計算機視覺算法往往依賴于手動注釋和簡單的運動檢測算法，隨著深度學習的普及，跟蹤的準確性和精度得到了巨大提升。

由于卷積神經網絡在處理圖像空間數據上的優秀表現，在運動員跟蹤或球跟蹤任務中，大多數研究者都會使用到卷積神經網絡或基于卷積神經網絡的模型架構，如基于YOLO模型、基于R-CNN、基于Fast R-CNN和基于ResNet等。值得一提的是在球跟蹤領域，Huang等為跟蹤視頻中高速且微小的球而開發的TrackNet深度學習網絡。其使用了VGG-16生成特征映射，將多個連續幀輸入使TrackNet不僅可以學習球的特征，還可以學習球的軌跡特征，以增強其對物體的識別和定位能力。最后，根據深度學習網絡生成熱圖來計算目標物體的位置。對2017年夏季世界大學生運動會男子網球單打決賽的視頻進行評估，精確率、召回率和Fi值分別達到99.7%、97.3%和98.5%。為了防止過擬合，作者又增加了9個不同網球場的視頻，包括草地、紅土、硬地等。最終精確率、召回率和F1值分別為95.3%、75.7%和84.3%，表現出了良好的效果。為方便讀者理解，特對模型評價指標進行解釋。

3.2動作行為識別

動作識別是指識別運動視頻中運動員的某一動作或特定動作，如籃球中的扣籃、網球中的截擊等。而行為識別是在動作識別的基礎上結合場景及條件進行分析，推斷運動員的意圖或行為模式。在團隊項目中，行為又可以分為個人的技戰術行為和團隊戰術行為，如足球比賽中個人的防守行為和團隊的陣型選擇。在體育領域，對動作和行為的識別是一個關鍵領域，有助于高級分析、成績評估和戰術規劃等。相較球跟蹤領域，動作行為識別更側重于對時間特征的提取。所以，在很多研究中都使用了循環神經網絡，如LSTM、Bi-LSTM、GRU等。

Ullah以網球為例為動作識別分類提出了一套完整的方法。（1） Densenet提取視覺特征：為了從輸入幀中提取視覺特征，該作者使用了預訓練的Densenet，并使用Tennish數據集對其參數進行了微調。（2）注意力機制提高性能：注意力模塊將獲取到的特征映射細化，幫助網絡在輸入幀中能夠定位最重要的信息。其使用卷積塊注意力模塊來融合給定幀中的跨通道和空間信息。這種機制不僅提高了網絡的性能，而且有助于網絡更有效地處理幀。（3）雙向LSTM提取時序特征：細化的特征映射由雙向LSTM網絡處理，該網絡利用了場景中底層動作的幀之間的時間依賴性。雙向LSTM網絡在視頻幀的輸入序列上訓練2個LSTM。第1個是從t1到tn，t1是視頻剪輯的第1幀，tn是最后1幀。同樣，第2個LSTM以最后1幀作為輸入，即從tn開始直到t1。因此，第2個LSTM獲得相同輸入視頻剪輯的反向副本，并為神經網絡提供了完整的上下文信息，相比只使用一個LSTM會產生更好的性能。（4） softmax分類器完成動作分類：雙向LSTM的輸出被傳送到一個完全連接層，該完全連接層帶有softmax分類器，用于將概率分配給場景中主體的各種可能動作。通過softmax運算，將完全連接層的輸出向量映射為各個動作類別的概率。在此研究中該分類器將概率分數分配給每個網球動作類別，輸出為6種網球擊球動作中概率最高的動作類別。最后在網球數據集上進行訓練和驗證，總共包括了6個網球動作。對該神經網絡根據性能指標進行了評估，其分類下正手截擊、反手擊球、反手切削、切削發球、扣球、平擊發球的精確率分別為81.6%84.44%、88.23%、89.79%、82.22%、87.5%。表2對一些動作行為識別的研究進行了總結。

3.3運動表現評價

對于固定動作模式的體育項目來說，動作質量評估是一種基于對視頻或動作數據的分析來評估和量化人類動作的整體表現或熟練程度的方法。其考慮了技術、速度和控制等標準來評估運動并給出分數，并已被證明是評估各種運動質量的可靠和有效的方法。該領域的研究主要集中在分析奧運會運動員的動作，如跳水、體操等。其一些相關研究如下：Xu等[提出了自注意力的LSTM和多尺度卷積LSTM模型，通過捕捉長期視頻中的局部和全局順序信息來預測花樣滑冰中的技術分數（TES）和節目內容分（PCS）；Xiang等將跳水過程分為4個階段，并采用4個獨立的P3D模型進行特征提取；Pan等人開發了一種基于圖形的關節模型，該模型使用關節共性模塊和關節差異模塊分析人體節點運動；Parisi等提出了一種遞歸神經網絡來學習身體運動序列并促進匹配；Kim等將動作建模為結構化過程，并使用LSTM網絡對動作單元進行編碼；Wang等人引入了一種用于特征聚合的自注意力模塊，通過特征交互高效地生成時空上下文信息；Yu等構建了基于視頻特征的對比回歸框架，對視頻進行排名并預測準確的分數。但對于大多數球類、對抗類運動來說，動作的目的是得分，其還包含著對合適戰術選擇的一些考慮，因而并不能完全從動作姿態是否標準來進行評價。針對這些項目，學者們往往采用深度強化學習模型來解決其表現評價問題（見表3）。

Ding等提出了一種基于深度強化學習的球拍運動評價方法，其以羽毛球運動為例，使用深度學習方法從包含運動員技戰術表現的相關比賽視頻中提取特征，并應用深度強化學習（deep reinforcementlearning，DRL）估計Q函數，最后從Q函數中獲得動作值，用于評估運動員表現。其方法流程如圖1所示。

4分析與討論

目前研究多數圍繞球類運動，這與項目的受歡迎程度有關。從深度學習技術角度來看，卷積神經網絡在視頻分析的研究中占據了主導地位，這與該神經網絡在處理視頻中空間信息時的優異表現密切相關，該方法對運動視頻關鍵幀的提取能力顯著優于傳統神經網絡方法。

4.1運動員及球追蹤

在運動員及球跟蹤領域，針對團隊運動學者們嘗試識別球衣號碼來區分隊員身份并進行跟蹤，但在單目相機的條件下往往會出現遮擋等問題。目前在高水平的賽事中，如足球世界杯、NBA中使用相關技術時都采用了多攝像機的方案，并且已經取得了理想的效果。在這些球類運動中，深度學習技術實時追蹤球和運動員的位置，通過分析運動軌跡，可以精確計算遠動員的跑動距離、速度以及球的傳遞線路和控球時間。使教練能夠更準確地分析球隊的戰術執行情況，如控球、防守策略等。

另外，通過比較不同比賽或訓練階段的數據，可以有效地監測和評估遠動員的體能和表現。從深度學習技術角度來看，改進的深度神經網絡模型如卷積神經網絡（CNN）和目標檢測模型，如YOLO（Youonly look once）升級換代和Faster R-CNN等，將在目標檢測和跟蹤中提供更高的準確性和魯棒性。運動員及球的跟蹤將變得更準確和穩定，實時性也會提高。這對于戰術分析和比賽實時數據生成將帶來積極影響。

4.2動作行為識別

動作行為識別是人工智能理解體育運動的重要環節，分析和統計的數據往往來源于此。在個人動作行為識別方面，研究側重于對肢體、關節點的識別、分析。在團隊行為識別時則側重于每個團隊成員間的時空關系識別與分析。通過這個領域的研究結果能夠看出，目前基于深度學習的視頻分析在某些動作識別上的表現結果已經能夠達到傳感器的效果，并且在靈活性、非侵入性方面優于傳感器。在網球或羽毛球比賽中，其可以用來分析運動員的擊球技巧、步伐移動和戰術選擇。教練可以識別其技術上的不足，如動作的不準確或效率低下，從而為每個運動員定制個性化的訓練計劃，幫助他們改進技術細節，如姿勢調整、力量分配等。

在團隊運動如足球項目中，可以用來分析運動員的跑位、傳球決策和防守策略，優化團隊的戰術布局和執行效率。另外，也可以通過分析對手的比賽視頻，幫助教練團隊識別對手的戰術習慣和弱點，為比賽策略提供依據。從深度學習技術角度來看，循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）和卷積神經網絡（CNN）的組合已經成功應用。未來，改進的RNN和LSTM模型將繼續提高對動作序列的建模能力，有助于更準確地識別和分析運動員的動作。這包括檢測更復雜的動作細節，如手部和足部的精確位置和角度。這將使教練能夠提供更細致的技術指導，幫助運動員改進動作。

4.3運動表現評價

在表現評價中使用深度強化學習目前處于主流，很好地解決了對抗性項目由于受復雜技戰術綜合影響而帶來的進行定量評價的困難。其綜合了運動員追蹤、動作行為識別等技術，為比賽、訓練中的表現提供了量化數據，助力“數據把脈、全面互動、精準反饋、輕負高效”的競技訓練新發展格局形成。表現評價擁有著較大的實際應用價值，但目前此類研究與應用較少，原因可能是前期技術尚未完全成熟，以及人們對利用人工智能來提取視頻中體育比賽數據的方式了解不多或信心不足。隨著模型的改進，運動員跟蹤及技術動作識別的準確性、實時性的提升，運動表現分析也會愈發準確、詳細、快速。通過視頻分析來確定運動員的動作質量、比賽成績、技術精度等，將會對教練員分析調整比賽戰術、監測運動員表現、制定訓練計劃提供數據支持，并且可以結合傳感器數據信息分析。視頻數據和傳感器提供了運動和位置信息，生理數據揭示了運動員的生理狀態。綜合利用這些信息，分析人員可以更全面地了解運動場景，包括運動員的位置、速度、心率、肌肉狀態以及技戰術執行。在團隊運動中，教練可以根據每位運動員的位置、心率和運動數據來做出戰術調整和替補決策。此外，可以發現運動員可能存在的過度訓練、肌肉疲勞或不規范的動作，從而采取預防措施，減少受傷風險。

今后，多模態數據集成將為體育科學研究提供更多的機會，科研人員可以利用這些數據來探索運動員的生理和技術特點，研究不同訓練方法的效果，以及更深入地了解運動表現的因素。其未來主要應用有以下4個方向：（1）技術改進。創建與優秀運動員的運動比對和仿真，幫助運動員模仿頂尖運動員的技術和策略，分析運動員的技術動作，提供實時反饋。（2）生理狀態監測及個性化訓練。系統可以整合生理數據，如心率、體溫和代謝數據，制定個性化的訓練計劃，包括訓練強度、時長和恢復策略，有助于調整訓練計劃，確保運動員在最佳狀態下參加比賽。（3）比賽戰術分析與決策。通過分析比賽視頻，提供對手戰術、進攻策略和深入的比賽情況，以幫助教練制定更智能的比賽戰術，為教練和運動員提供最佳策略建議。（4）科學研究和數據分析。系統生成大量數據。研究人員可以使用這些數據來深入研究運動員的生理、技術和心理特點，推動體育科學的進步。總的來說，深度學習技術在推動競技體育中技戰術改進、發展方面具有巨大作用。

4.4運動視頻分析應用深度學習的優勢

在運動表現的視頻分析中使用深度學習的優勢在于它能夠自動化和增強分析過程，從視頻數據中提取有意義的模式和特征，并提供有價值的見解，使運動員、教練和其他人受益。

這種優勢和價值主要體現在：（1）效率和自動化。深度學習算法可以快速自動地處理大量視頻數據，大大減少了人工分析所需的時間和精力。這使得研究人員和教練能夠在更短的時間內分析更多的動作、運動員或比賽。（2）復雜模式識別。深度學習模型擅長從視覺數據中學習復雜模式和表現。通過在廣泛的運動技能動作數據集上訓練深度學習模型，他們可以學習識別和提取與技術、身體位置、運動力學和動作質量相關的特征和模式。（3）細粒度（fine-grained）分析。深度學習模型可以識別運動技能中的細微差別和變化，這些變化可能很難用肉眼檢測到，這包括對肢體角度、位置、身體旋轉和關節運動的精確分析，以便對運動技能有更全面的理解。（4）客觀和定量評價。基于深度學習的視頻分析可以提供客觀和定量的指標來評估運動技能的各個方面，如速度、時機、身體位置等。這樣減少了主觀性，并可以實現更準確的表現評估和比較。（5）個性化的反饋和指導。深度學習模型可以根據單個運動員的視頻數據生成個性化的見解和建議。這有助于提供量身定制的反饋和教練策略，解決特定的弱點，并指導運動員進行技術改進。（6）可擴展性和適應性。基于深度學習的視頻分析方法可以很容易地擴展和適應不同的技能水平。從初學者到精英運動員，可以適應不同的比賽風格、類型和運動員特征，使它們適用于各種運動場景。

5結論與展望

5.1結論

本文綜述了基于深度學習的競技體育運動表現視頻分析的研究進展，較為全面地展示了深度學習技術在體育領域的應用潛力及其革命性的影響。通過探討從卷積神經網絡（CNNs）到長短時記憶網絡（LSTMs）等不同深度學習模型，突出了這些模型在解析運動員行為、球類運動軌跡以及運動表現評估方面的能力。

盡管深度學習在視頻分析方面展現出了足夠的潛力，但仍有一些技術、倫理和實踐方面的問題需要解決：（1）數據質量與數量。深度學習模型的訓練需要大量的數據。然而，收集、注釋各種體育動作與場景的多樣化和全面的數據集仍是一個相當大的挑戰。（2）算法偏見與隱私。深度學習模型可以繼承訓練數據中存在的偏見，可能導致不公平的評估或建議。收集和使用運動員數據還需要透明的同意程序和明確的數據使用溝通。（3）與人類教練的合作。一些教練可能會抵制或不信任基于人工智能的教練系統，他們更喜歡完全依靠直覺和經驗的傳統方法，如何在人工智能驅動的洞察力和人類教練專業知識之間實現最佳平衡仍需要探索。

5.2未來展望

基于深度學習的運動表現視頻分析是一個新興的、充滿前景的領域，它能夠為體育發展賦能，助力體育強國建設。基于深度學習的方法已經表現出了良好的性能，同時還擁有著巨大的發展潛力。在未來的研究中可以注重以下3個方面：（1）深度神經網絡的改進。深度神經網絡在革命性的運動表現視頻分析中發揮了關鍵作用，但仍有很大的改進和創新空間，通過不斷優化深度神經網絡，提高模型性能，使其在準確率、效率上達到更高的水平，實現即時反饋。另外，要加強對深度神經網絡可解釋性的研究，以提高模型的可信度與實用性。（2）多模態數據的集成。探索傳感器數據的集成，如動作捕捉或可穿戴設備，以補充視頻片段的分析。視覺和傳感器數據的綜合分析可以提供對體育動作更全面的見解，并提供多模式的性能分析方法。另外，可以結合運動員的生理數據，了解運動員在訓練或比賽期間的生物力學參數和身體狀態，預測損傷并建議預防措施等。多模態數據集成使得從不同角度和維度收集數據成為可能。（3）智能教練系統的開發。實現從評估到反饋的完整的自動化過程，利用大量的數據和計算算法來為運動員、教練提供精確的反饋和改進策略。根據運動員的優勢、劣勢和進步提供個性化的訓練方案。將數字技術與體育運動有效結合，形成可供檢測、數據整合、統計分析與科學訓練指導等功能型APP或程序平臺，以促進體育發展的系列管理優化。另外，可以結合虛擬現實和增強現實技術，以輔助運動員訓練，提高競技水平。