基于五线谱隐喻的竞技团体体育比赛多尺度可视分析方法

摘要

本发明公开了一种基于五线谱隐喻的竞技团体体育比赛多尺度可视分析方法，包括以下步骤：采用高维技术统计比赛信息；建立比赛信息的基础数据库；将比赛信息中的每一项技术统计以可视符号表示；将一个具体进攻或者防守回合中的球员动作的可视符号被聚合为一个回合符号，通过贝塞尔曲线将回合符号串连形成球队状态曲线；将球员之间的球权转移以当前球员间的动作相连表示为实贝塞尔曲线，历史信息表示为虚贝塞尔曲线；根据比赛信息，绘制球队的得分曲线；并将球队状态线映射在球队区域上方，同时用户通过交互性操作选择显示关注的比赛信息与细节。本发明将五线谱与比赛可视分析结合，方便用户更好地认识比赛和理解比赛，提高体育竞赛传播的商业价值。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机信息的可视分析领域，特别涉及一种竞技团体体育比赛的多 尺度可视分析方法。

背景技术

竞技团体体育往往强调团队配合、高对抗和快速攻防节奏，在比赛过程中，参 赛球员在一定规则的约束下，与队友进行技战术配合并和对手激烈对抗，最终通过 在快速攻防转换中取得更高的分数来获得比赛的胜利。竞技体育比赛不仅存在很强 的观赏性，同时还包含巨大的商业分析与研究价值。首先，比赛直播在商业电视直 播中占据很大的市场份额，但是对于广大球迷，他们更关心的是某一球星的表现或 者比赛的高潮时刻。因此有关比赛信息的分析结果具有很高的价值。

尽管人们围绕竞技体育比赛的分析开展了大量的工作和研究，但是由于竞技团 体体育比赛的以下复杂特点，目前的工作都存在一定的局限性，往往只能针对某一 方面进行处理，同时也可以看出体育比赛分析的任务和挑战：

1、由于体育比赛数据来源和描述的多样性，数据是异构的、高维的，因此难以 直观地被用户接受和理解；

2、竞技体育比赛是一个时变过程，随着比赛的进行会出现大量的配合和对抗， 因此呈现比赛的全方位信息需要合理、交互性的设计；

3、球员之间的关系因为相互的配合和对抗而变得非常复杂；

4、对比赛进行综合全面的分析需要依赖多尺度分析的方法，从各个方面切入研 究，充分揭示比赛的对抗性、快节奏以及团队配合性；

5、在大量隐式的历史数据中包含很多潜在有价值的比赛模式，充分挖掘和利用 这些模式对进一步的比赛分析是必要的，但同时又是比较困难的。

一套能有效筛选和过滤比赛信息的工具将吸引更多球迷和观众的关注；另外球 队经理需要通过分析球员的比赛表现和状态来确定签约球员的人选，同时教练需要 分析比赛统计数据来确定人员安排和战术布置。因此，体育数据信息的分析存在广 阔的市场前景。

信息可视分析是一项在近几年发展起来的新兴技术，是科学可视化和信息可视 化领域发展的产物，也是人们认知大规模、复杂数据的重要手段和有效方式。它根 据用户需要和数据特征，借助一定的可视化符号系统，对数据和数据之间的关系进 行直观的展示，加深用户对数据的理解，并揭示隐藏在数据之后的潜在模式，同时 结合交互式用户界面，对数据进行整合与处理，从而帮助用户更加方便、快速、高 效地对数据进行可视化分析并解决各种相关难题。

到目前为止，针对比赛场上信息的可视处理，如篮球球员的投篮分布图和足球 传球区域的分析工作已经相继开展，但是球员的高维技术统计信息却无法全部呈现； 例如，基于比赛视频，人们对视频中的语义事件进行了提取、分析和归纳，但是球 员之间相互配合和攻防对抗的细节却没有得到有效的表示；此外，通过对比赛历史 信息中模式的分析和处理，人们可以对球队的技战术进行调整和探索性研究，但是 由于模式隐藏在数据中，且展示方式相对晦涩，使得用户无法直观地认知和理解， 也就无法进一步有效利用这些历史信息。上述方法虽然能解决某一方面的比赛信息 展示和分析，但是分析角度比较孤立、片面，目前尚未出现一种能够对竞技体育比 赛中高维信息和历史模式进行有效呈现和交互分析的泛化方法。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于五线谱隐喻的竞技 团体体育比赛多尺度可视分析方法，以五线谱为隐喻对竞技体育比赛信息进行可视 化展示，并通过使用可视分析和交互技术手段对比赛球员表现、配合与对抗进行多 尺度分析。

本发明提出了一种基于五线谱隐喻的竞技团体体育比赛多尺度可视分析方法，该 方法包括以下步骤：

步骤一、采用高维技术统计比赛信息；

步骤二、建立比赛信息的基础数据库，该数据库包含比赛信息及其历史记录信 息；

步骤三、将比赛信息中的每一项技术统计以可视符号表示，同一球员的可视符 号连接构成球员线，同一队的球员线进而形成球队的独立区域，实现可视化显示；

步骤四、将一个具体进攻或者防守回合中的球员动作的可视符号被聚合为一个 回合符号，通过贝塞尔曲线将回合符号串连形成球队状态曲线；

步骤五、将球员之间的球权转移以当前球员间的动作相连表示为实贝塞尔曲线， 历史信息表示为虚贝塞尔曲线；

步骤六、根据比赛信息，绘制球队的得分曲线；并将球队状态线映射在球队区 域上方，同时用户通过交互性操作选择显示关注的比赛信息与细节。

所述步骤三中每一项技术统计以可视符号表示的步骤，还包括以下流程：

在符号空间布局时，将进攻有利型符号和防守有利型符号置于上方，而将不利 型符号置于下方，按时间顺序依次排列。

所述步骤四中将一个具体进攻或者防守回合中的球员动作的可视符号被聚合为 一个回合符号的步骤，还包括以下流程：

若回合为有利回合(如得分或者有效防守)则将回合符号放置在该球队区域的 上方，反之置于下方。

所述步骤六的交互性操作，具体为一个用户交互的焦点框，用户通过移动该焦点框 选择性地显示其关注的比赛信息与细节。

与现有技术相比，本发明的有益效果可归纳为以下几点：

1、将五线谱与比赛可视分析结合，方便用户更好地认识比赛和理解比赛；

2、比起以往的可视化技术，本发明能将比赛高维统计信息充分有效地显示，并直 观地呈现出球员之间的相互配合和对抗，同时融入历史统计信息的可视化，提高了比赛 分析的全面性和准确度；

3、通过交互分析过滤无关信息，加强用户对关键信息的阅读和分析效率。

4、通过上述显示效果，提高体育竞赛传播的媒体商业价值。

附图说明

图1是可视化符号系统设计

图2是球员统计信息可视符号示意图，(a)是球员线，(b)是球队状态线，(c)是球权 转移线；

图3是球员之间的对抗或者配合信息可视符号示意图，(a)是结合历史信息的球员助 攻配合图；图3(b)是球员防守对抗图；

图4是比赛信息可视导航功能中的焦点框示意图；

图5是实施例一的比赛转折点信息总图与详细信息图；

图6是实施例二示意图，(a)是詹姆斯个人全场比赛统计图，(b)是詹姆斯全场进攻 表现过滤图，(c)是詹姆斯全场失误和犯规过滤图；

图7是实施例三示意图，(a)是钱莫斯、波什、罗斯全场比赛配合与对抗总图及和弦 隐喻图，(b)是钱莫斯和罗斯具体对抗图和历史对抗信息直方图，(c)是钱莫斯和波什助 攻配合图与球队历史配合信息图；

图8为本发明整体流程示意图。

具体实施方式

因为五线谱和比赛有很多相似性，所以本发明中的可视分析方法是基于五线谱 隐喻设计而来的。以NBA为例列出比赛与五线谱的相似之处：每个球员都有着相对 固定的场上角色如后卫、前锋、中锋等，可类比于在一个交响乐团，每个乐器的演 奏者在表演中也有着自己的角色；每个球员在正常比赛中会有多次上下场，可类比 于在五线谱中也存在着休止符；比赛中球员存在着配合和对抗的关系，这些配合、 对抗动作往往是同时出现，可类比于在五线谱中和弦也表示相互结合、同时出现的 若干音节；最后，比赛时变的节奏也和音乐旋律的起伏很相似。

步骤一、建立比赛信息的基础数据库，该数据库包含球员的技术统计(如得分、 篮板、助攻、失误、犯规等)；数据库还包含比赛中球员相互配合和双方对抗的历史 记录信息；

步骤二、根据球员的高维技术统计信息建立可视化符号系统，每个符号代表一 项技术统计，符号大小表示球员某项统计连续出现的次数。在空间布局时，将利好 的统计信息可视符号(如得分，篮板，助攻等)排列在上方，将不利的符号(如失 误、犯规等)排列在下方，随着比赛时间的进行将这些符号依次排列，并通过直线 串连形成高低起伏的球员线，若球员替换下场则球员线终止，重新上场时球员线继 续，因此该球员线不仅可以反映球员状态的起伏，同时还可以代表球员上场时间的 区间变化。一个球队的所有球员线形成该球队的独立区域。

步骤三、球员的动作如果出现在一个具体的进攻或者防守回合中，将会被聚合 为一个回合符号，若回合为有利回合(如得分或者有效防守)则将回合符号放置在 该球队区域的上方，反之置于下方，通过贝塞尔曲线将回合符号串连形成球队状态 的起伏曲线。

步骤四、通过球权的转移将球员动作相连，以此表示配合和对抗中球员以及球 员间连贯的动作，同时在动作连线中加入对历史信息的显示和处理，如球员A在比 赛中助攻给球员B，则两者之间的动作连线为实贝塞尔曲线，而球员A与其他球员 的历史助攻信息将通过虚贝塞尔曲线显示，线的颜色深浅表示历史数据库中助攻次 数的多少。

步骤五、绘制球队的得分曲线并将球队状态曲线映射在球队区域上方，同时用 户可以通过交互性操作选择显示关注的比赛信息与细节，为针对性的研究比赛过程 提供技术支持。

下面以NBA为例结合具体实施方式对本发明做进一步的详细阐述。

本发明是一种基于五线谱隐喻的竞技团体体育多尺度可视分析方法，包括以下 步骤：

步骤一、建立比赛信息的基础数据库，包括比赛的文字记录和球队的历史比赛 信息，比赛的文字记录信息可以通过NBA官方网站的文字直播平台获取，包括球员 在比赛某时间得分、助攻、抢断以及该时刻球队的总得分等；历史比赛信息则是对 球队历史数据的汇总和记录，相当于文字记录的集合，包括球队中球员相互助攻的 次数总和等统计信息；

步骤二、球员的技术统计信息是高维的，包括进攻有利型的得分、进攻篮板和 助攻，防守有利型的抢断、防守篮板和盖帽，不利型的投失、犯规和失误。根据这 些高维数据本发明建立了一套符号系统，使用不同的颜色表示不同的类型，如绿色 代表进攻有利，再用不同的符号代表具体的技术统计，如绿色正方形代表得分，同 时符号大小表示某项技术统计连续出现的次数。如图1所示，在符号空间布局时， 将进攻有利型符号和防守有利型符号置于上方，而将不利型符号置于下方，按时间 顺序依次排列。如图2所示，(a)表示用直线将符号相连接形成球员线，球员线表示 球员高低起伏的状态，当球员下场时，其球员线就会中断，而当其重新上场时球员 线又会继续。一个球队的所有球员线会形成一个属于该球队的独立区域空间；

步骤三、如图2(b)所示，不同球员的技术统计动作如果出现在一个具体的进攻或 者防守回合中，将会被聚合为一个回合符号，若回合为有利回合(如得分或者有效 的防守)则将回合符号放置在该球队区域的上方，反之置于下方，然后通过灰色的 贝塞尔曲线将回合符号串连形成球队状态的起伏曲线。这样结合球员线，用户就可 以从总体上把握球员和球队在一场比赛中的状态起伏和变化。

步骤四、如图2(c)所示，球员动作之间的时间先后次序是通过球权的转移表现出 来的。本发明通过球权的转移曲线来表示配合和对抗中球员以及球员间连贯的动作， 而在球员动作连线设计中加入对历史信息的显示和处理，如图3(a)所示，如球员A 在比赛中助攻给球员B，则两者之间的动作连线为实贝塞尔曲线，而球员A与其他 球员的历史助攻信息将通过虚贝塞尔曲线显示，线的颜色深浅表示历史数据库中助 攻次数的多少，这样可以得知球员之间的配合习惯，便于进一步分析球员的配合模 式。如图3(b)所示，球员之间的对抗则是通过相互对立的两个符号来进行展示。

步骤五、根据比赛数据库信息中球队的得分信息，绘制出球队的得分曲线图并 将球队状态线映射在球队区域上方，又因为一场比赛的数据过于庞大，需要进行简 单的过滤和筛选，本发明提供了一个用户交互的焦点框(如图4所示)，用户通过移 动该焦点框可以选择性地显示其关注的比赛信息与细节，为针对性的研究比赛过程 提供技术支持，同时用户还可以鼠标点击选择所研究的球员，过滤其他无关的球员 信息，从而有效地进行球员的对比分析。

下面将通过实施例来进一步印证本发明的科学性、实用性和准确性，以下实例 中选取2013年10月30日热火对公牛的NBA赛季揭幕战为研究对象。

实例1、比赛转折点信息浏览与分析

参见如图5所示的球队得分曲线，在上方导航视图中选取比赛的转折点为焦点 区域，比赛中球员的详细表现会出现在下方的球队区域中。

从球队角度，根据球队的状态线可以看出上方球队公牛队的整体表现低迷，失 误、犯规不断，并多次投篮不中，而下方的热火队虽然也存在失误，但是有三次成 功的进攻和一次成功的防守；从球员角度，根据球员的头像可知公牛队的邓利维和 布泽尔在这个期间都浪费了两次投篮机会，同时队友吉布森和邓也表现平平，反观 对手热火队，雷阿伦不仅助攻队友命中三分，并且自己接队友传球也命中三分，队 友安德森则连续抢下四个篮板保护了热火的内线。综上所述，正是依靠这段时间的 优秀发挥，热火在得分上反超公牛取得了领先。

根据本发明方法得到的球队得分曲线，用户可以准确、快速地得到比赛转折点 的信息，浏览该时段的比赛信息，并做进一步的球员和球队分析，显著提高了工作 效率。

实例2、单个球员比赛表现的分析

如图6所示，根据本发明方法得到的球员动作连线，可以过滤出一个球员进行 分析，以詹姆斯为例，通过交互可得出其全场的表现，如图(a)所示，詹姆斯的上场 时间可以分为四部分，大部分情况下詹姆斯的场上角色是小前锋，短暂时间内他会 担当大前锋，从图中可以看出其球员线会有一段区间上移。在他的全场33次表现中， 有22次表现是有利的，而11次表现是不利的。从总体上看，詹姆斯在上场时间内表 现地比较出色。

如图(b)所示，以节为尺度进行分析，通过过滤出詹姆斯的得分分布可知，詹姆 斯的得分主要集中在第二节和第三节，而在比赛末端，詹姆斯又出现一波得分高潮。 而在犯规和失误方面，主要集中在第二节末和第三节开始，如图6(c)所示，且失误和 犯规控制在较低次数内。

使用本方法在赛后回顾与总结时，可以有效、准确地对球员的表现进行定位和 分析，从而做出安排与调整。

实例3、多球员比赛配合与对位分析

如图7所示，选取来自热火队的钱莫斯和波什做配合分析，同时选取钱莫斯和 公牛队的罗斯作对位防守分析。经过用户交互操作，可得出三名球员在整场比赛中 的配合与对位情况(a)，其中左边方框内表示所关注的一次对位，而右边方框内表示 所关注的一次配合，每次配合和对位相当于乐谱中的和弦，表示多人同时参与的状 态，具体配合和对抗的细节在图中(b)、(c)显示。首先研究钱莫斯和波什的配合情况， 全场比赛两者只有一次配合得分，又根据历史信息的可视结果(c)可知，钱莫斯作为 组织后卫，在助攻方面他更倾向于与詹姆斯、波什配合，而这场比赛中钱莫斯和波 什配合有限，经过交互查询钱莫斯的个人表现发现其本场比赛助攻总体较少，与队 友战术配合不足。另一方面，钱莫斯在和对方主力控卫罗斯的4次对位防守中占据 优势，2次抢断罗斯并由于罗斯的防守犯规罚球得到两分，而罗斯却没有把握住钱莫 斯防守犯规的机会，未能罚球得分。从右侧两位球员历史对抗的直方图(b)中也能看 出在历史对位中钱莫斯对罗斯的防守还是比较成功的。

使用本发明中的可视分析方法，用户可以整合历史信息，利用交互更加直观、 高效地分析球员之间的配合与对抗，从而为球队的技战术提供分析的依据。

尽管以上内容结合实施例与图对本发明进行了实施描述，但是本发明并不仅仅 局限于上述实施例，上述内容仅是示意性的而非限制性的，本领域的相关技术人员 在本发明的启示帮助下，在不脱离本发明宗旨和实质的情况下进行的变形也应属于 本发明的保护范围之内。