一种探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统

摘要

本发明公开了一种探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统，涉及数据可视化分析技术领域，包括：数据处理模块，拍序列选择模块，拍序列对比模块和拍特征分析模块；本发明清晰、快速地反应乒乓球比赛中的拍子序列问题，通过本发明专家可以方便地筛选出自己感兴趣的拍子序列，对比分析不同拍序列的特征，确定运动员在比赛中的主要技术变化，借助胜率变化值帮助检测有意义的模式，提供进一步基于数据的技术指导，与仅限于视频分析的当前方法相比，能够快速定位特征拍子序列，并进一步直观地展示拍子序列特点。

说明书

技术领域

本发明涉及数据可视化分析技术领域，特别涉及一种探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统。

背景技术

乒乓球运动项目有着高对抗、紧张、敏捷、多变的特点，深受广大体育爱好者的喜爱，是世界上最流行的体育运动之一。为了在这样的比赛环境中取得更好的战绩，运动员通常会使用一套复杂灵活的技战术应对，这些技战术主要反映在变化的拍上。在乒乓球比赛的所有拍序列中挑选子序列，并探究其时变特征，使得数据分析员能够提炼出敌方球员的技战术特点，并发现自己球员的技战术缺陷。这些发现将为运动员未来的训练和竞赛提供了有效的指导。

目前，经验丰富的教练员常见的探究方法是通过反复观看视频来实现特征性拍的时序分析。这种方法往往非常耗时，且容易出错。除此之外还存在基于细粒度数据的统计分析和数学建模方法，这些方法可以提供某些性能指标的统计数据或某些模拟匹配的结构。然而，这些统计建模方法往往遵循明确的规则或针对特定的问题，无法提供拍序变化的总览，也不能检测到某些出乎意料的特征序列。

将领域知识和人类智慧结合到数据分析过程中的可视化技术为时变拍序的分析提供了新的可能性。许多可视化技术可以识别一个或多个事件序列中的时序模式。然而，现有的事件序列可视化技术不能直接应用于这些问题。同样应用于乒乓球数据分析的方法iTTVis虽然能支持时变模式的呈现，但对于特定拍序列中拍技术属性的相互影响并没有很好的支持。因此，需要一种能帮助领域专家根据特定拍序列特征研究乒乓球技战术的可视分析方法及系统。

发明内容

本发明提供了一种用于探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统，可以对特征拍序进行筛选和对比观察，帮助专家深入了解双方球员的技战术特点，以便后续更有针对性地调整训练计划，提高运动员的技术水平。

一种探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统，包括：

数据处理模块，对数据预处理，获得系统需要展示的数据信息；

拍序列选择模块，是一场比赛所有拍序列的可视化，所述的拍序列由不同球员击打的前后两拍构成，该模块包括：

矩阵统计视图，用七个矩阵图展示一场比赛所有拍序列的统计信息，每个矩阵图按照不同的属性值划分网格，并使用网格内的圆形表达统计信息，包括：

三个球员A拍内关联矩阵图，是球员A所击打的拍中三个技术属性两两关联(击球技术与击球位置、击球技术与击球落点、击球位置与击球落点)的可视化；

三个球员B拍内关联矩阵图，布置在所述三个球员A拍内关联矩阵图的下方，是球员B所击打的拍中三个技术属性两两关联的可视化；

一个拍间关联矩阵图，布置在三个球员A拍内关联矩阵图和三个球员B拍内关联矩阵图之间，是球员A与球员B前后两拍之间以击球落点属性为关联的拍间关联矩阵图(前一拍的击球落点与后一拍的击球落点)；

选择面板，记录用户当前在所有拍序列中选择的目标拍序列；

所述拍序列选择模块借助点击选择的交互手段选择目标拍序列，并将目标拍序列分发给系统的其余模块，帮助完成更深入的分析任务；

拍序列对比模块，是所有在拍序列选择模块选择的目标拍序列的可视化，包括：

缩略视图，采用折线图展现主拍技术变化流的整体走势，主拍为拍序列中的主体拍；

主视图，由多个纵向并置的拍序列得到的多个流视图构成，流视图每个都由不同拍序列中相同序号的所有拍构成，主视图包括：

拍属性变化的流视图，用一系列纵向排布的定制拍图标表现拍属性的变化；

拍预测胜率变化的流视图，用一系列纵向排布的条形图表现预测胜率的变化；

拍特征分析模块，是单个拍序列中拍特征的详细可视化，在拍序列对比模块中找到某个需要进一步探究的拍序列后触发打开，包括：

决策树视图，是单个拍序列中胜率变化的进一步细节可视化，采用多个矩形构成的决策树展示所有可选的拍属性值下的胜率变化；

回合详细视图，是单个拍序列所在回合所有拍的进一步细节可视化，采用基于乒乓球桌的球位置分布和小人图标位置展示拍的技术属性。

本发明采用多个流视图及决策树视图对比地展示整场比赛中目标拍序列的特征，通过本发明的系统，专家能快速清晰地探究某拍的技术使用是否合理，是否取得较好的战术反馈，以便后续更有针对性地调整运动员的战术选择。

所述的数据处理模块为整个系统提供数据信息，优选的，所述的数据处理模块的源数据来自以拍为粒度记录的csv文件，从中选取每一拍最为重要的三个拍属性作为拍技术的定义维度，包括击球技术，击球位置和击球落点。

击球技术包括：发球，弧圈，快攻，扣球，挑打，劈长，摆短，挡球削球，吊球，放高球。

击球位置包括：发球，正手位，反手位，侧身位，反侧身。

击球落点包括：反手短球，中路短球，正手短球，反手半长球，中路半长球，正手半长球，反手长球，中路长球，正手长球。

针对不同球员击打的拍，统计不同技术属性的频率、得分率信息，并基于修改后的马尔科夫链模型计算每拍的预测胜率。以此作为系统其它模块展示的数据信息。

其中，修改后的马尔科夫链模型由Martin Lames提出，在数据处理模块中，基于此模型，可以针对每一拍计算预测胜率。所以，可以使用当前拍与上一拍的预测胜率变化值，评估当前拍的战术效率，指导后续的技战术调整。

每一拍的预测胜率变化值在三个技术属性维度分别计算(击球技术的胜率变化值、击球位置的胜率变化值和击球落点的胜率变化值)。

所述的拍序列选择模块包括矩阵统计视图和选择面板，展示整场比赛所有拍序列技术属性的统计信息(包括频率、得分率和胜率变化值)，优选的，所述的球员A拍内关联矩阵图、球员B拍内关联矩阵图和拍间关联矩阵图以不同属性的不同属性值划分网格，并将统计得到的拍数目和得分率(或胜率变化值，通过交互切换)在网格中显示。

优选的，拍数目和得分率(或胜率变化值)通过图形显示，图形填充颜色的深浅为得分率(或胜率变化值)，图形的面积为使用对应属性所在拍的数目。进一步优选的，所述图形为圆形。

优选的，矩阵统计视图的中间还包含切换按钮，可以根据需要选择展示得分率或胜率变化值，改变拍序列中球员A击打的拍与球员B击打的拍的前后关系。

选择面板根据构成目标拍序列的两拍，分为上下两部分。使用两拍的技术属性值描述选择的目标拍序列。上半部分记录球员1所击打的拍的技术属性值，下半部分记录球员2所击打的拍的技术属性值。在每部分中，根据拍的三个技术属性划分为三列，每一列中记录当前技术属性所选定的属性值。

所述的拍序列对比模块同时展示在拍序列选择模块选择得到的所有目标拍序列信息。包含最左侧的缩略视图和主体的主视图。所述的缩略视图采用折线图展现主拍流视图的整体走势。所述的主视图包含拍属性变化的流视图和拍预测胜率变化的流视图。主视图中，考虑到连续三拍构成一个战术，该模块所述的拍序列为包含拍序列选择模块选择的两拍在内的前后五拍的完整拍序列。

为了方便对比，每个拍序列横向展开排布，优选的，所述拍序列对比模块中，不同拍序列按照拍序列在整场比赛中的发生时间纵向展开排布，不同拍序列对应的每一拍在纵向上构成可相互对比的流视图。

因此，所述的拍序列对比模块包含五个拍属性变化的流视图(每拍一个)和四个拍预测胜率变化的流视图(每两拍之间一个)。并在左侧展示当前拍序列所在回合的比分信息。

所述的拍属性变化的流视图提供拍子序列的拍属性信息，共有五个拍流视图，主拍流位于中间。拍流视图中的每一拍信息包含三个拍属性：击球技术、击球位置和击球落点。

优选的，对于每一个拍的流视图，y轴方向表示拍流的时间变化，x轴方向表示击球落点的水平信息，并在顶端绘制乒乓球桌与其对应，每一拍的属性值信息由定制拍图标表示。

优选的，所述的定制拍图标为内部包含一块填充区域的扇形，扇形的朝向(向上或向下)表示当前拍的击球方(朝上为球员1，朝下为球员2，与乒乓球桌的放置位置对应)，扇形在角方向被均分为四部分，分别编码四种击球位置信息，扇形在径方向被均分为三部分，分别编码三种击球落点中的垂直信息。因此，扇形内部的填充区块的颜色表示某一种击球技术，填充区块的在角方向的位置表示某一种击球位置，填充区块在径方向的位置表示击球落点中的某一种垂直信息。

进一步优选的，每个扇形在其所在的流中使用虚线连接。

所述的拍预测胜率变化的流视图展示当前拍采用当前技术时，与上一拍相较的预测胜率的变化值。该预测胜率的变化值在数据处理模块中根据修改后的马尔科夫链模型计算得到。

优选的，对于每一个胜率变化流视图，y轴方向表示流的时间变化，x轴方向表示胜率变化的三个属性维度，并在顶端添加属性维度的名称与其对应。

进一步优选的，每个胜率变化信息由条形图表示。所述的条形图分布在零轴的两侧，向上或向下编码胜率的提高或降低，条形图的长度编码胜率变化的绝对值。

所述的拍特征分析模块通过交互手段在选定的拍序列上(拍序列对比模块中主视图的一行)打开。包含决策树视图和回合详细视图，展现更全面的技术选择信息及完整回合拍信息。

所述的决策树视图实则是胜率变化条形图的进一步展示，展示所有可选的拍属性值下的胜率变化。优选的，采用三个矩形分别表示拍的三个属性，每个矩形由表示该属性所有可能的属性值的胜率变化的小矩形构成。矩形的亮度表示胜率变化的大小。并采用线连接的方式标记出当前采用的拍属性值。可以透过该视图详细地了解当前的拍决策是否合理。

所述的回合详细视图提供特征拍所在回合内的所有拍的详细信息。该视图形象地使用乒乓球桌表示信息，球在球桌上的位置代表击球落点，球的颜色代表击球技术，球桌外的小人图标代表击球位置。借助回合视图可以提供特征拍完整的上下文信息，使得分析结果更可靠。

本系统还可以自带分析任务，利用本发明的可视分析系统，可以完成乒乓球拍序列数据探索、分析任务，包括但不局限于：

(1)寻找具有分析价值拍序列：分析师可以借助本系统的拍序列选择模块快速清晰地查看所有拍的统计信息，帮助定位具有分析价值的拍序列。

(2)探索序列中的拍属性如何变化：分析师可以通过观察本系统的拍序列对比模块中的每一行，了解一个序列中的拍属性是如何变化的。

(3)了解拍序列中每一拍的每种属性的使用效果：分析师可以通过观察拍序列对比模块中的条形图，及拍特征分析模块中的决策树视图，根据胜率的变化值了解每一拍不同属性值的使用效果。

(4)了解当前拍序所在的完整回合：分析师可以通过打开拍特征分析模块中的回合详细视图了解当前拍序所在的完整回合情况。

本发明的有益效果：

本发明的用于探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统，清晰、快速地反应乒乓球比赛中的拍子序列问题，通过本发明专家可以方便地筛选出自己感兴趣的拍子序列，对比分析不同拍序列的特征，确定运动员在比赛中的主要技术变化，借助胜率变化值帮助检测有意义的模式，提供进一步基于数据的技术指导，与仅限于视频分析的当前方法相比，本发明能够快速定位特征拍子序列，并进一步直观地展示拍子序列特点。

附图说明

图1是本发明的马尔科夫链计算模型的说明示意图。

图2是本发明的拍序列选择模块的总览示意图。

图3是本发明的拍序列选择模块中单个矩阵的放大示意图。

图4是本发明的拍序列选择模块中点击后的标签的放大示意图。

图5是本发明的拍序列选择模块中选择面板的放大示意图。

图6是本发明的拍序列选择模块中切换按钮的放大示意图。

图7是本发明的拍序列对比模块的总览示意图。

图8是本发明的拍序列对比模块顶部的切换滚动按钮的放大示意图。

图9是本发明的拍序列对比模块中拍属性变化的流视图的放大示意图。

图10是本发明的拍序列对比模块中图标的放大示意图。

图11是本发明的拍序列对比模块中胜率变化的流视图的放大示意图。

图12是本发明的拍特征分析模块中的决策树视图的示意图。

图13是本发明的拍特征分析模块中的详细回合视图的示意图。

具体实施方式

下面结合附图详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明显。

本实施例的探究乒乓球比赛拍序列技战术的可视分析系统的结构以及构造包括以下步骤和内容：

步骤1.数据预处理

数据预处理工作在系统的数据处理模块中完成，为整个系统提供数据信息。

源数据来自以拍为粒度记录的csv文件，从中选取每一拍最为重要的三个拍属性作为拍技术的定义维度，包括击球技术，击球位置和击球落点。

针对不同球员击打的拍，对相同关联属性值(矩阵中的一个单元格)的拍进行累加计数，并计算每组关联属性值所有拍的得分率。故得到频率、得分率统计信息。

每拍的预测胜率及预测胜率变化值由修改后的马尔科夫链模型计算得到，具体如下：

如图1所示，M是根据一场比赛中所有拍计算得到的状态转移矩阵，V是初始状态的概率向量。转移矩阵中的状态值包括：value_1,p1，value_1,p2，……，value_n,p1，value_n,p2及score_p1和score_p2。其中，value_1,p1，value_1,p2，……，value_n,p1，value_n,p2表示球员1或球员2一种技术属性(如击球技术)的具体属性值，score_p1和score_p2表示球员1或球员2的得分状态。得分状态在转移矩阵中是吸收态，因为不会再转移到其他状态。转移矩阵内的每个值表示从对应行状态到对应列状态的转换概率。例如，

其中，A表示当前拍为value_1,p1，且下一拍为value_1,p2的次数。B表示当前拍为value_1,p1的总次数。

在计算预测胜率的过程中，从初始状态向量开始，不断乘以状态转移矩阵，直到非吸收态都接近于0(精读在五位小数)。于是，得到w₁及w₂，即球员1和球员2的预测胜率。

在领域专家的帮助下基于此模型的做了简单修改，使得计算结果更方便地用于本系统。针对拍t_i，分别使用t₁，t₂，…，t_i-1及t₁，t₂，…，t_i-1，t_i计算两个状态转移矩阵M_i-1和M_i。于是得到两组预测胜率和

对于球员1(或球员2)，当前拍t_i相较前一拍的预测胜率变化值：

使用该值衡量当前拍的技术使用效率。进一步的，实际计算中分别使用三个技术属性将以上过程重复三次，即得到Δw_{i_tech}(击球技术上的胜率变化值)、Δw_{i_pla}(击球落点上的胜率变化值)和Δw_{i_pos}(击球位置上的胜率变化值)。

步骤2.可视设计与交互

拍序列选择模块，采用七个排布恰当的矩阵展示统计信息。上下方分别是球员1(即球员A)和球员2(即球员B)所击打的拍中三个技术属性两两关联(击球技术与击球位置、击球技术与击球落点、击球位置与击球落点)的拍内关联矩阵图。球员1与球员2之间是上下两拍之间击球落点关联的拍间关联矩阵图(上一拍的击球落点与下一排的击球落点)。

矩阵的具体排布方式如图2所示，这样无论是从在拍内还是拍外，所有关联矩阵相同的属性行或列都是尽可能对齐且靠近的，同时采用引导线连接起标签与矩阵，相同标签共用同一引导线，自然流畅。

矩阵的设计为的是更清晰地展现两两属性关联的统计信息，根据属性值划分网格是自然的。在网格中展示统计得到的拍数目和得分率(或胜率变化值，通过交互切换)。

网格中拍数目和得分率(或胜率变化值)通过圆形显示，相较于方形，它更不容易与网格混淆视觉信息，且能快速清晰地对比面积大小，以便我们在圆形上继续编码信息。圆形填充颜色的深浅为得分率(或胜率变化值)，图形的面积为使用对应属性所在拍的数目。

如图3所示，矩阵还设计了高亮交互，以便分析师在使用过程中快速地找到对应的标签属性值。

如图4所示，分析师可通过点击矩阵周围的标签选择指定属性值的拍作为进一步的分析对象。被点击选择的标签会被高亮呈现，图4中是点击“摆短”后的效果。

如图5所示，拍序列选择模块还包含选择面板，记录用户当前选择的拍序列。选择面板根据所选拍的击打球员不同，分为上下两部分。上半部分记录球员1的拍属性值，下半部分记录球员2的拍属性值。在每部分中，根据拍的三个技术属性划分为三列，每一列中记录当前技术属性所选定的属性值。

此外，如图6所示，拍序列选择模块还包含一些切换交互按钮。可通过这些按钮选择矩阵格点内圆形的展示数据，或改变球员1球员2所击打拍在拍序列中的前后顺序。

拍序列对比模块：

如图7所示，拍序列对比模块展示由拍序列选择模块选择得到拍序列信息。包含最左侧的缩略视图和主体的主视图。

所述的缩略视图采用折线图展现主拍流视图的整体走势。

所述的主视图包含五个拍属性变化的流视图(每拍一个)和拍预测胜率变化的流视图(每两拍之间一个)。

主视图中，拍序列为包含拍序列选择模块选择的两拍在内的前后五拍的完整拍序列。五拍中的连续三拍构成一次战术，故视图中同时展示前后三拍的拍序列。如图8所示，分析师可通过主视图顶部两侧的箭头切换当前展示的三拍。

如图7所示，主视图中每个拍序列横向展开排布，不同拍序列按照拍序列在整场比赛中的发生时间纵向展开排布。不同拍序列对应的每一拍在纵向上构成可相互对比的流视图。左侧展示当前拍序列所在回合的比分信息。

如图9所示，对于每一个拍流视图，y轴方向表示拍流的时间变化，x轴方向表示击球落点的水平信息，并在顶端绘制乒乓球桌与其对应。每一拍的属性值信息由定制拍图标表示。

图10解释定制的拍图标，定制的拍图标为内部包含一块填充区域的扇形。扇形的朝向(向上或向下)表示当前拍的击球方(朝上为球员1，朝下为球员2，与乒乓球桌的放置位置对应)。扇形在角方向被均分为四部分，分别编码四种击球位置信息。扇形在径方向被均分为三部分，分别编码三种击球落点中的垂直信息。因此，扇形内部的填充区块的颜色表示某一种击球技术，填充区块的在角方向的位置表示某一种击球位置，填充区块在径方向的位置表示击球落点中的某一种垂直信息。

进一步优选的，为了方便用户沿着虚线方向对比地观察整个流的变化趋势，每个扇形在其所在的流中使用虚线连接。

如图11所示，使用条形图展示预测胜率的变化值。对于每一个胜率变化流视图，y轴方向表示流的时间变化，x轴方向表示胜率变化的三个属性维度，并在顶端添加属性维度的名称与其对应。条形图分布在零轴的两侧，向上或向下编码胜率的提高或降低，条形图的长度编码胜率变化的绝对值。

拍特征分析模块：

通过交互手段在选定的拍序列(拍序列对比模块中主视图的一行)右侧点击按钮打开(图12中的右侧按钮)。包括决策树视图和回合详细视图。

决策树视图如图12所示，采用三个矩形分别表示拍的三个属性，每个矩形由表示该属性所有可能的属性值的胜率变化的小矩形构成。矩形的亮度表示胜率变化的大小。并采用线连接的方式标记出当前采用的拍属性值。

回合详细视图如图13所示，回合中的所有拍按照时间顺序横向排列，一次展示连续三拍，可通过左右按钮切换，当前展示的排序被高亮。对于每一拍的展现，形象地使用乒乓球桌表示信息，球在球桌上的位置代表击球落点，球的颜色代表击球技术，球桌外的小人图标代表击球位置。

步骤3.分析任务

(1)利用本实施例的可视分析系统，可以完成乒乓球拍序列数据探索、分析任务，包括但不局限于：

(2)寻找具有分析价值拍序列：分析师可以借助本系统的拍序列选择模块快速清晰地查看所有拍的统计信息，帮助定位具有分析价值的拍序列。

(3)探索序列中的拍属性如何变化：分析师可以通过观察本系统的拍序列对比模块中的每一行，了解一个序列中的拍属性是如何变化的。

(4)了解拍序列中每一拍的每种属性的使用效果：分析师可以通过观察拍序列对比模块中的条形图，及拍特征分析模块中的决策树视图，根据胜率的变化值了解每一拍不同属性值的使用效果。

(5)了解当前拍序所在的完整回合：分析师可以通过打开拍特征分析模块中的回合详细视图了解当前拍序所在的完整回合情况。