基于人工智能的排球比赛智能分析与决策系统研究

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，其在体育领域的应用也越来越广泛。在排球比赛中，人工智能不仅能够提供实时数据分析，还能帮助教练和球员做出更加精准的决策。本文介绍了排球比赛智能分析与决策系统的目标，即通过高级数据分析技术来提升比赛表现。详细阐述了系统的组成，包括机器学习算法、模式识别技术以及预测模型。讨论了人工智能如何通过策略推荐和实时决策辅助来支持排球比赛的决策过程。

关键词：人工智能 排球比赛 智能分析 决策系统

Research on AI-Based Intelligent Analysis and Decision-Making System for Volleyball Matches

HUANG Yuwei

Abstract：With the rapid development of artificial intelligence technology， its application in the field of sports is becoming increasingly widespread. In volleyball matches， artificial intelligence can not only provide real-time data analysis but also assist coaches and players in making more precise decisions. This article introduces the goals of intelligent analysis and decision-making systems in volleyball matches， aiming to enhance performance through advanced data analysis techniques. It elaborates on the system's components， including machine learning algorithms， pattern recognition technology， and prediction models. The discussion focuses on how artificial intelligence supports the decision-making process in volleyball matches through strategy recommendations and real-time decision assistance.

Key Words： Artificial intelligence; Volleyball competitions; Intelligent analysis;Decision-making system

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

黄宇维 吉利学院四川省 成都市 610000

huangyuwei chengdou sichuan Province 610000 China

中图分类号：G842

DOI：10.16655/j.cnki.2095-2813.2024.19.000

备注：1

作者简介：黄宇维（1995—），男，硕士研究生，初级-助教; 研究方向为体育学。

普通作者：1

作者简介：黄宇维（1995-），男，硕士研究生，助教，研究方向为体育学。

1人工智能的排球比赛智能分析与决策系统概述

1.1 人工智能排球比赛智能分析与决策系统目标

基于人工智能的排球比赛智能分析决策系统，通过高级数据分析和机器学习技术，为教练、运动员和分析师提供实时比赛数据和对手弱点分析，以制定定制的训练和比赛策略。该系统还致力于加强各队之间的交流和优化配置。比赛期间，系统提供即时的战术建议和风险评估，以帮助队员和教练做出快速而准确的决策。

1.2 人工智能排球比赛智能分析与决策系统组成

基于人工智能的排球比赛智能分析决策系统包含多个关键组件：数据采集单元、实时分析引擎、战术建议生成器、训练模块和用户交互界面。数据采集单元负责采集比赛高清视频和传感器数据，涉及球员位置、球速、球路和生理指标等。实时分析引擎利用高级算法和深度学习处理这些数据，识别比赛关键时刻和球员表现。战术建议生成器根据分析结果提供战术调整意见。训练模块则根据历史数据和当前比赛分析结果，为运动员制定个性化训练计划[1]。用户交互界面让教练员、分析师和球员可以直观查看数据分析结果，并进行深入交流。

2人工智能的排球比赛智能分析技术

2.1 机器学习算法

2.1.1 监督学习算法

监督学习算法是人工智能排球比赛智能分析技术的关键。这些算法是由海量带标签数据训练而成，并在赛场上学习和识别模式与行为。比如通过在大量比赛视频上标记球员动作，球轨迹以及比赛结果等信息，监督学习算法就能在发球方向，进攻强度或者防守过程中学会预测位置调整等。常见的监督学习模型有支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及神经网络，尤其是深度学习网络，例如卷积神经网络（CNN），在处理视觉图像方面表现尤为出色。通过上述模型，该系统可以分析队员的成绩、评价技术动作是否准确、甚至可以达到预测对手在未来赛事中的行为。

2.1.2 非监督学习算法

非监督学习算法作用于排球比赛的智能分析，这些算法对未标注数据进行处理并揭示其隐藏的结构。该类算法摆脱了对以往标注信息的依赖，通过在数据集上搜索自然聚类，关联及分布规律，从而抽取出具有重要价值的数据。分析排球比赛时，可利用非监督学习来确定运动员行为的规律，比如利用K-means或者层次聚类等聚类算法来对运动员的运动进行聚类、对进攻或者防守行为进行分组揭示了一般情况下比赛所呈现出来的战略与习惯。此外，像主成分分析（PCA）这样的降维方法能有效地从复杂的比赛数据中筛选出关键特征，从而使数据分析流程更为简洁[2]。非监督学习还有一个用途就是异常检测，异常检测有助于确定与常规模式不符的动作，对检测可能存在的技术错误或者对手非典型策略尤为有用。

2.2 模式识别

2.2.1 对手策略识别

模式识别是智能排球分析中最主要的识别与处理对手战略的一项技术。深入分析历史比赛数据，模式识别算法可以确定对手战术布局，队形变化，攻防习惯和具体队员行为偏好等。这种数据识别通常需要进行复杂的时间序列分析和事件关联规则的挖掘，同时还需要利用如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）这样的深度学习模型，这些模型在处理连续数据时表现得特别出色。透过这些技巧，该体系可以在连贯的动作序列上撷取有意义之型态，例如发球策略，快攻组织或是后排防守之安排等。这些规律确定后，可用于培养各队在具体攻势中防守演练或调整发球、攻击方式以瞄准对方弱点。

2.2.2 球员表现评估

球员表现评估就是借助模式识别技术，对每一个球员的比赛效率，技术水平进行量化与分析。包括评估服务，接发球，进攻，防守和拦网各方面性能。为了实现这一点，系统会采集包括视频录像、球员位置追踪数据、生理传感器数据在内的多源信息，并应用机器视觉和时间序列分析技术来跟踪和评价球员行为。比如通过对队员移动速度，跳跃高度以及触球时机等指标进行分析，该体系能够对一名队员防守质量或者攻击效率进行评价。

2.3 预测模型

2.3.1 比赛结果预测

比赛结果预测就是利用预测模型对排球比赛可能取得的成绩进行估计，它对教练团队策略制定以及观众参与等方面具有重要的指导意义。数据科学家为建立精确的比赛结果预测模型而搜集和分析了许多与比赛有关的资料，其中包括各队的历史成绩，队员的个人统计数据，对战记录，伤病信息乃至天气条件等等要素。预测模型一般采用机器学习技术比如逻辑回归，支持向量机或者集成方法比如随机森林以及梯度提升机等[3]。在更为先进的应用场景中，深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），被训练用于处理复杂的数据结构，并揭示出更深层次的预测因子。

2.3.2 活动模式预测

活动模式预测是指排球比赛中对运动员或队伍未来的活动行为进行预测，例如运动员在赛场上的运动轨迹，攻防转换时机，可能使用的战术模式等等。这一预测对教练员制订战术，队员在赛场上作出迅速决策都有很大的指导作用。活动模式预测一般依靠先进的机器学习技术，如时间序列分析，状态转移模型以及循环神经网络。通过对队员历史表现数据及队伍比赛录像的研究与分析，上述模型能够确定具体场景中的行为方式，预测相似场景中队员或者队伍活动倾向。比如通过对全队布阵变化情况进行分析，该模型就能预测出全队可能使用的攻防策略。从个人队员层面上来说，对具体队员移动速度，移动位置以及与队友之间的相互作用进行分析，能够预测出不同比赛阶段这名队员可能采取的行动[4]。这种预测对事先安排战术防守，发动有针对性的进攻是大有裨益的。

3人工智能的排球比赛决策支持系统

3.1 策略推荐

3.1.1 阵容调整

人工智能决策支持系统通过分析大量的数据，可以为教练提供基于统计学和预测模型的阵容调整建议。这些系统综合考虑球员的身体状况、技术特点、以往对战数据、心理状态和比赛中的实时表现。例如，系统可能分析接发球成功率、攻击效率、一传稳定性等指标，以识别出当前阵容的强项和弱点。此外，系统还能根据对手的特点提出调整建议，如对方拦网强时建议使用快攻与变速进攻来破坏对方节奏。更高级的系统可以实时监控比赛，动态调整预测模型，并根据比赛进程提出调整阵容的时机和方式。阵容调整不仅涉及换人策略，还包括调整现有球员在场上的位置和职责，比如将主要攻手移至对方拦网较弱的一侧，或者调整后排球员以增强防守覆盖面积。

3.1.2 拦网与进攻策略

人工智能决策支持系统在这一领域的运用，是建立在对以往比赛数据进行深度分析和模式识别的基础之上。该系统可以确定对方进攻手惯常的移动方向，并对他们可能采取的进攻路线进行预测，以便向防守方提出拦网策略建议。比如当资料表明某个进攻手在具体比赛中偏向轻击时，体系可能会提出提前准备、拦网阵型略偏前、加强后场防守等措施。从进攻策略上看，系统分析数据主要有对手防守布局，拦网效率以及后场防守漏洞等。根据这些分析结果，该体系可推荐什么时候采用快攻，高球或后排进攻这类多样化进攻手段。另外，该系统可以根据对手的疲劳程度，换人情况以及心理压力等实时比赛条件对进攻策略的建议进行调整，有利于教练团队把握好每次得分机会。

3.2 实时决策辅助

3.2.1 数据驱动的实时反馈

在排球比赛的实时决策辅助中，数据驱动的实时反馈系统发挥着至关重要的作用。这种系统能够即时收集和处理比赛中的关键数据——包括球员位置、运动轨迹、击球速度和角度、得分模式等多维度信息。通过高速摄像头和传感器技术，这些数据能够实时被捕获并传输到分析软件中。然后，基于先进的算法和机器学习技术，系统会对数据进行快速分析，提供关于球队和对手表现的深入见解。例如，系统可以实时监控对手的发球习惯和效果，从而提示接发球队员做出相应的位置调整和策略应对。同样，系统能够实时跟踪球队的得分模式和失分原因，帮助教练及时调整战术，比如在检测到连续失分时，教练可以迅速做出换人或暂停的决策，以打乱对方节奏，稳定球队状态。数据驱动的实时反馈还能帮助教练和球员即时了解个人和团队的表现，识别出潜在的风险和机会点，从而作出更加精准的战术决策。

3.2.2 情境模拟与决策训练

这类系统利用虚拟现实（VR）技术、计算机模拟以及历史数据，构建起接近真实比赛的模拟环境。在这个环境中，教练和球员可以无风险地尝试不同的战术部署，面对各种可能出现的比赛情境，如对手强力发球、快攻连连得手或是局末的紧张对决等。通过这种模拟，球队成员不仅能够提前经历潜在的比赛场景，还能够在模拟环境中反复练习决策过程，从而在真实比赛中更快做出反应，减少失误。人工智能系统在模拟训练中的角色还包括评估球员的决策结果，通过比较不同决策对比赛结果的影响，系统能够为教练和球员提供反馈，并指出决策上的不足[5]。

4结语

人工智能在排球比赛中的应用正逐渐成为提升比赛质量和决策水平的关键。通过智能分析与决策系统的支持，教练和球员能够更好地理解比赛动态，制定有效的策略，并在比赛中做出更加明智的决策。随着技术的不断进步，未来人工智能在排球比赛中的应用将更加深入和广泛，有望为排球运动带来革命性的变化。

参考文献

[1]陈世杰， 邱硕立. 鹰眼系统在排球比赛中的应用分析[J]. 四川体育科学， 2020， 39 （05）： 96-99.

[2]张岩. 高水平排球比赛中球员与团队的互构特征研究[D]. 郑州：河南大学， 2020.

[3]王晓桐， 高峰， 王泽杰. 世界高水平女排比赛逆转现象研究[J]. 天津体育学院学报， 2019， 34 （4）： 350-357.

[4]孙正， 阿英嘎， 张朋. 世纪以来中外排球运动研究热点对比分析——基于关键词共现聚类的透视[J]. 天津体育学院学报， 2019， 34 （1）： 29-37.

[5]刘晨曦. 排球比赛中鹰眼挑战技术对裁判员影响的研究[D].上海：上海外国语大学， 2023.