基于卷积神经网络的女性足球队的战术分析和评估
Lechuan Shen1, Zhongquan Tan1, Zekun Li2
1School of Physical Education, Jianghan University, Wuhan City, 430000, China.
Scientific reports
|January 3, 2024
概括
本研究使用卷积神经网络 (CNN) 来分析女性足球运动员的表现,准确评估隐藏的能力和实时错误,以改善战术规划和比赛结果.
科学领域:
- 体育科学 运动科学 运动科学
- 人工智能的人工智能
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 分析女足球员表现对于战术发展至关重要.
- 传统的玩家评估和实时错误分析方法可能是耗时和主观的.
- 自动化这些流程可以导致更高效和有效的辅导策略.
研究的目的:
- 开发一种基于卷积神经网络 (CNN) 的方法来分析女性足球战术.
- 从视频数据中提取播放器功能,用于性能评估和错误识别.
- 加强战术规划,提高比赛胜率.
主要方法:
- 利用卷积神经网络 (CNN) 来从多频足球比赛图像中提取和分类图像特征.
- 从连续视频中提取播放器性能数据,以形成多维输入向量.
- 使用2021-2022年欧足联女子冠军联赛10场比赛的数据训练了CNN模型.
主要成果:
- 美国有线电视新闻网 (CNN) 模型在足球运动和进球角度的分类中获得了超过95%的准确性,在单场比赛分类中获得了超过88%的准确性.
- 使用CNN的球员能力评估与专业教练的评估非常接近,数值差异很小.
- 实时监控确定了具有最高错误率的前球员,导致及时更换和减少错误.
结论:
- 美国有线电视新闻网 (CNN) 技术提供了一种可靠和稳定的方法来识别和分类女性足球比赛事件.
- 该模型有助于在短时间内获得与专业标准相匹配的球员能力评估.
- 这种方法支持教练团队实时事件分析,战术训练,并最终改善游戏策略和胜利率.
