在篮球比赛中使用人工智能分析眼球追踪器数据

科学领域:

• 运动科学 运动科学 运动科学
• 人与计算机的交互
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 了解体育运动中的视觉注意力对于性能分析至关重要.
• 可穿戴眼睛追踪技术为动态环境中的数据收集提供了新的途径.
• 目前分析体育相关认知过程的方法有限.

研究的目的:

• 开发和介绍一种新的系统,用于在现场比赛中处理篮球教练和裁判的眼球跟踪数据.
• 从眼睛跟踪数据中提取特征,以了解视觉注意力模式和生理反应.
• 将游戏事件与眼睛跟踪数据相关联,以推断认知过程和决策.

主要方法:

• 利用两个预训练的人工智能 (AI) 模型进行数据处理.
• 采用了学生实验室的虹眼睛追踪器,优化了视频分析.
• 集成的人工智能模型与眼睛跟踪数据来监控游戏事件和行动.

主要成果:

• 该系统成功处理了眼睛跟踪数据,提取了相关特征.
• 证明了将视觉注意力模式与游戏事件相关联的能力.
• 通过学生尺寸变化,提供了对教练和裁判的专注和潜在认知负载的见解.

结论:

• 开发的基于人工智能的眼睛跟踪系统为体育心理学和绩效分析提供了宝贵的工具.
• 可穿戴技术与人工智能相结合,可以实时了解体育中的认知过程.
• 这项研究强调了轻度神经网络在游戏体育分析中的潜力.