苗承佳（蘭州市安寧區(qū)蘭飛小學(xué) 甘肅 蘭州 730076）

前言

在體育運(yùn)動(dòng)過(guò)程中所采集的數(shù)據(jù)規(guī)模變得越來(lái)越大，只依賴于人工進(jìn)行數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)出了明顯不足，將人工智能應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析成為了重要的研究方向。近些年，人工智能逐漸被應(yīng)用于體育領(lǐng)域，并已經(jīng)取得了一定的效果，在人工智能中使用較為先進(jìn)的程序算法，對(duì)人類學(xué)習(xí)、思考等方面進(jìn)行模擬，再利用大數(shù)據(jù)展開(kāi)自我優(yōu)化與學(xué)習(xí)，使其在規(guī)則清晰的體育運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目中得到了有效應(yīng)用，相較于人工方式能夠更加準(zhǔn)確且快速的完成任務(wù)，同時(shí)還能夠給出有效的優(yōu)化意見(jiàn)。對(duì)人工智能展開(kāi)深入研究，有利于對(duì)體育競(jìng)技策略與訓(xùn)練手段進(jìn)行調(diào)整，為現(xiàn)代體育發(fā)展提供了技術(shù)支持。下面作者就針對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)闡述。

1、人工智能可穿戴裝備與視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的概述

1.1、人工智能可穿戴設(shè)備發(fā)展情況

人工智能可穿戴設(shè)備主要指的是通過(guò)利用人工智能技術(shù)與傳感器對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，用于監(jiān)測(cè)身體狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)設(shè)備，能夠幫助人們了解自身運(yùn)動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，該運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品是人們?cè)谶\(yùn)動(dòng)設(shè)備上不斷追求智能化以及實(shí)現(xiàn)科學(xué)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)而獲得的結(jié)果。在人工智能可穿戴設(shè)備中，最為重要的硬件設(shè)施為可穿戴套件與生理信息傳感器，軟件方面所涉及到的核心技術(shù)為人工智能數(shù)據(jù)處理與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸，通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、傳感器技術(shù)以及多媒體技術(shù)，為運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)提供反饋，產(chǎn)生更好的互動(dòng)體驗(yàn)。人工智能可穿戴設(shè)備能夠在運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練中對(duì)人體生理參數(shù)進(jìn)行收集，同時(shí)再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而為運(yùn)動(dòng)員提出提高運(yùn)動(dòng)效果的有效建議。例如，通過(guò)使用人工智能可穿戴設(shè)備能夠?qū)\(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的各方面情況進(jìn)行測(cè)量，例如位移軌跡、心率等相關(guān)生理指標(biāo)。人工智能可穿戴設(shè)備相較于以往的設(shè)備最大的優(yōu)點(diǎn)便是具有良好的便捷性，以往對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行健康測(cè)試時(shí)通常需要使用到大型設(shè)備對(duì)運(yùn)動(dòng)員的身體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，由于設(shè)備體積過(guò)大，使用的場(chǎng)地十分受限，造成了能夠用于測(cè)試的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目也很少，而人工智能可穿戴設(shè)備的出現(xiàn)與使用則改變了此種情況。在智聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展過(guò)程中，為人工智能可穿戴設(shè)備的使用與發(fā)展打下了良好基礎(chǔ)，使其在體育產(chǎn)業(yè)中擁有了巨大的潛力與良好的市場(chǎng)前景。

1.2、視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)發(fā)展情況

在視覺(jué)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中，主要包括了目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、處理以及顯示模塊四個(gè)部分，具體的運(yùn)行原理與流程為：（1）視覺(jué)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)先在圖像檢測(cè)模塊處對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行檢測(cè)，如果想要更加準(zhǔn)確地獲得目標(biāo)相關(guān)信息，需要根據(jù)特定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在目標(biāo)附近安裝各種攝像頭，以便能夠隨時(shí)捕捉目標(biāo)圖像信息。在該過(guò)程中，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有非常重要的作用，而且在不同區(qū)域中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)都?jí)虬l(fā)揮出其在視覺(jué)關(guān)系獲取方面的作用。對(duì)于相機(jī)位置的安排，主要是采用了環(huán)繞結(jié)構(gòu)，保障能夠獲得目標(biāo)的全方位運(yùn)動(dòng)信息，再為系統(tǒng)提供更加準(zhǔn)確的輸入信息；（2）將圖像信息傳輸?shù)侥繕?biāo)識(shí)別模塊，利用該模塊中的計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出圖像，而且使用計(jì)算機(jī)還能夠?qū)⒛繕?biāo)狀態(tài)準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)；（3）利用目標(biāo)處理模塊能夠?qū)ο嚓P(guān)圖像進(jìn)行處理，并分析目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況。通過(guò)目標(biāo)處理模塊能夠?qū)⒛繕?biāo)原本較為復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)分析，得出分析結(jié)果；（4）將分析得到的結(jié)果通過(guò)目標(biāo)顯示模塊，以數(shù)據(jù)或是圖像的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給人們。

2、人工智能可穿戴裝備在體育運(yùn)動(dòng)中的應(yīng)用情況

2.1、人工智能可穿戴裝備的需求

將人工智能可穿戴裝備應(yīng)用于體育運(yùn)動(dòng)方面，對(duì)其需求主要呈現(xiàn)在以下四個(gè)方面。

（1）功能需求方面。當(dāng)下，人們對(duì)自身的身體健康給予了更多關(guān)注，人工智能可穿戴裝備由于操作較為簡(jiǎn)單，具有健康監(jiān)測(cè)、功能整合等方面功能，如可以檢測(cè)血壓、心率等等，還可以對(duì)人體心率進(jìn)行全天監(jiān)測(cè)。人們還可以根據(jù)自身需求設(shè)置健康打卡任務(wù)，對(duì)自己的作息進(jìn)行調(diào)節(jié)，例如中高強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)、步行等等，規(guī)劃用戶的健康方案，做好健康管理工作，同時(shí)還能夠?yàn)槿藗兲岢鼋】到ㄗh，使得人們能夠保持良好的健康狀態(tài)。在參加體育運(yùn)動(dòng)時(shí)，根據(jù)體育運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度的不同對(duì)人工智能可穿戴裝備的功能要求也不同，如若是體育運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度較輕微，主要在于設(shè)備所具有的心率監(jiān)測(cè)、計(jì)步、熱量消耗等較為基礎(chǔ)的功能；若是體育運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度較高，則更加重視設(shè)備具有的運(yùn)動(dòng)分析、運(yùn)動(dòng)追蹤等功能；

（2）應(yīng)用需求方面。將人工智能可穿戴裝備應(yīng)用于體育運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中，根據(jù)人們的實(shí)際需求進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，使人工智能可穿戴裝備能夠發(fā)揮出技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，使其可以對(duì)自身動(dòng)作的準(zhǔn)確性有更加深入的了解。通過(guò)穿戴人工智能裝備，可以對(duì)身體運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，然后完成建模，從而清晰掌握身體運(yùn)動(dòng)情況，并專門定制運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練內(nèi)容，促使其身體素質(zhì)能夠得到明顯提升。另外，使用人工智能可穿戴裝備還能夠?qū)\(yùn)動(dòng)員在不同體育項(xiàng)目中的身體情況進(jìn)行分析，對(duì)體育運(yùn)動(dòng)中容易出現(xiàn)損傷的情況進(jìn)行預(yù)警，盡量避免發(fā)生運(yùn)動(dòng)損傷。將人工智能可穿戴裝備應(yīng)用于日常體育健身，可以展開(kāi)實(shí)時(shí)監(jiān)督，監(jiān)督內(nèi)容主要包括了呼吸、血壓、心跳等等，根據(jù)監(jiān)督得到的數(shù)據(jù)參數(shù)調(diào)節(jié)運(yùn)動(dòng)情況，以便能夠取得較為理想的應(yīng)用效果；

（3）設(shè)計(jì)需求方面。人工智能可穿戴裝備是否能夠得到推廣使用，設(shè)計(jì)方面是否能夠滿足人們的需求變得非常重要，不僅要在外觀設(shè)計(jì)上呈現(xiàn)出智能化、個(gè)性化等方面的特點(diǎn)，而且還要擁有良好的防摔、耐磨等性能，根據(jù)使用者自身情況進(jìn)行調(diào)節(jié)。人工智能可穿戴裝備的發(fā)展呈現(xiàn)出小型化趨勢(shì)，重量變得越來(lái)越輕，在佩戴人工智能可穿戴裝備時(shí)更加方便，對(duì)于裝備的存放也十分簡(jiǎn)單，能夠隨意將其收納進(jìn)背包或是口袋中，使用時(shí)十分方便。當(dāng)人工智能可穿戴裝備變得簡(jiǎn)單小巧，才會(huì)受到人們的歡迎，并將其有效地應(yīng)用于體育運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中，充分發(fā)揮出其自身的作用；

（4）價(jià)格需求方面。人工智能可穿戴裝備的價(jià)格也會(huì)影響到其在人們進(jìn)行體育運(yùn)動(dòng)中的應(yīng)用，若是價(jià)格過(guò)于昂貴，人們會(huì)望而卻步，不會(huì)選擇購(gòu)買，所以如果想要推廣應(yīng)用人工智能可穿戴裝備需要保障價(jià)格的合理性，使其價(jià)格能夠滿足人們的需求，避免給人們?cè)斐商蟮慕?jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。另外，還要保障設(shè)備的價(jià)格與其性能、功能等方面相匹配，如此才能夠被人們應(yīng)用于體育運(yùn)動(dòng)中。

2.2、人工智能可穿戴裝備的優(yōu)勢(shì)

在人工智能可穿戴裝備中，融入了智能算法、傳感、人工智能等方面技術(shù)，將人工智能和傳感器相融合，讓網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用以及硬件之間具有更強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，不同的設(shè)備之間進(jìn)行信息交換時(shí)將變得更為方便與快捷，并且使人工智能可穿戴裝備開(kāi)發(fā)成本相對(duì)較低，能夠快速的融入到較為成熟的生態(tài)系統(tǒng)之中。由于資金的不斷投入，這在一定程度上推動(dòng)了人工智能可穿戴裝備的發(fā)展，軟件與硬件實(shí)現(xiàn)了深入融合，逐漸朝向?qū)I(yè)化方向發(fā)展。對(duì)人工智能可穿戴裝備中的智能芯片與傳感器進(jìn)行創(chuàng)新，升級(jí)人工智能可穿戴裝備的功能，對(duì)運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行搜集，為其運(yùn)動(dòng)提供更加適合的方案。運(yùn)動(dòng)員通過(guò)數(shù)據(jù)的形式能夠了解到自己的運(yùn)動(dòng)情況與身體狀態(tài)，這也是人工智能可穿戴裝備所具有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，使其在體育運(yùn)動(dòng)中能夠得到有效應(yīng)用。

人工智能可穿戴裝備屬于高科技產(chǎn)品，人們對(duì)此具有很高的需求，將其應(yīng)用于體育運(yùn)動(dòng)中能夠發(fā)揮出重要的作用，而且由于人工智能可穿戴裝備本身的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，使其深受運(yùn)動(dòng)員的歡迎。隨著科技的發(fā)展，人們將更多先進(jìn)的技術(shù)融入到人工智能可穿戴裝備中，提高了人工智能可穿戴裝備的體育功能。自從體育強(qiáng)國(guó)政策出臺(tái)以后，我國(guó)在體育事業(yè)方面給予了高度重視，政府在此方面還給予了很多支持政策，促使人工智能可穿戴裝備能夠得到進(jìn)一步創(chuàng)新，使其能夠在體育運(yùn)動(dòng)方面得到廣泛使用。當(dāng)前人工智能可穿戴裝備已經(jīng)呈現(xiàn)出了多元化發(fā)展趨勢(shì)，滿足人們不同的需求，獲得相關(guān)體育運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)信息，并制定出有效的運(yùn)動(dòng)計(jì)劃，促使人們參與體育運(yùn)動(dòng)能夠獲得更為理想的效果。

3、視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)在體育運(yùn)動(dòng)中的應(yīng)用方法

視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)在體育運(yùn)動(dòng)中的使用主要是采取了單攝像機(jī)跟蹤與多攝像機(jī)兩種方式，具體內(nèi)容如下所示。

3.1、單攝像機(jī)跟蹤

利用單攝像機(jī)對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，主要是用于跟蹤車輛或是行人，因?yàn)榇祟惸繕?biāo)的運(yùn)動(dòng)模式較為簡(jiǎn)單且呈現(xiàn)出明顯的規(guī)則，在外觀上存在著明顯差異。但利用單攝像機(jī)對(duì)參加體育運(yùn)動(dòng)的人員進(jìn)行跟蹤則是相反的，跟蹤特點(diǎn)表現(xiàn)為：（1）外觀類似。參加體育運(yùn)動(dòng)或是比賽的運(yùn)動(dòng)員，很多時(shí)候身穿款式、顏色相同的服裝，此種外觀特征在體育跟蹤中穩(wěn)定性較低，而且區(qū)別性也很差；（2）非線性運(yùn)動(dòng)模式。在體育運(yùn)動(dòng)中的運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)機(jī)動(dòng)性很強(qiáng)，不管是運(yùn)動(dòng)的速度還是方向都在不斷改變，而且沒(méi)有規(guī)律可以預(yù)測(cè)，這使得其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)非勻速運(yùn)動(dòng)模型，是較為復(fù)雜的非線性運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；（3）運(yùn)動(dòng)員間存在頻繁遮擋。在團(tuán)隊(duì)體育運(yùn)動(dòng)中，由于運(yùn)動(dòng)員相互間存在著很強(qiáng)的交互性，常常會(huì)發(fā)生運(yùn)動(dòng)員相互遮擋的情況，從而造成丟失重檢中出現(xiàn)身份漂移的情況。

如果想要解決由于運(yùn)動(dòng)員外觀特點(diǎn)不可靠而出現(xiàn)的漏檢與誤檢問(wèn)題，通常還會(huì)采用姿態(tài)特征輔助跟蹤。例如，在檢測(cè)關(guān)聯(lián)過(guò)程中利用運(yùn)動(dòng)員姿態(tài)特點(diǎn)與外觀特點(diǎn)，生成了局部軌跡最初始狀態(tài)，同時(shí)設(shè)計(jì)以姿態(tài)特點(diǎn)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的三重流網(wǎng)絡(luò)，做好運(yùn)動(dòng)員在長(zhǎng)期姿勢(shì)動(dòng)態(tài)方面的建模，使得運(yùn)動(dòng)員外觀、姿態(tài)與互動(dòng)特點(diǎn)相融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)員的區(qū)分。如果想要適應(yīng)非線性運(yùn)動(dòng)，利用AMHT 模型以及粒子群優(yōu)化算法，針對(duì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)中得到的測(cè)量值展開(kāi)兩次觀測(cè)細(xì)化，從而獲得精確的關(guān)聯(lián)假設(shè)，對(duì)卡爾曼濾波器中所生成的軌跡進(jìn)行更新。對(duì)于體育運(yùn)動(dòng)中運(yùn)動(dòng)員相互間出現(xiàn)的遮擋情況，通過(guò)構(gòu)建模型為區(qū)別遮擋范圍內(nèi)不同運(yùn)動(dòng)員提供更多具有價(jià)值的信息。將運(yùn)動(dòng)員位置信息制作成時(shí)間態(tài)勢(shì)圖，以此為基礎(chǔ)對(duì)粒子過(guò)濾器進(jìn)行引導(dǎo)，盡量減少出現(xiàn)的錯(cuò)誤檢測(cè)，即便出現(xiàn)遮擋也能夠準(zhǔn)確跟蹤。先區(qū)分不存在遮擋的個(gè)人區(qū)域以及有遮擋存在的群體區(qū)域，有利于對(duì)存在遮擋的區(qū)域展開(kāi)有效處理。雙模式雙向貝葉斯推理方法能夠?qū)υ诰€與離線模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)切換，利用后向平滑與前向?yàn)V波能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)遮擋目標(biāo)的跟蹤。

3.2、多攝像機(jī)跟蹤

多攝像機(jī)跟蹤法根據(jù)跨攝像機(jī)全局軌跡生成方法，可將其劃分為以下兩種類型：

（1）概率占用圖模型。

利用此方法對(duì)運(yùn)動(dòng)員全局軌跡進(jìn)行生成處理，需要先使用相機(jī)標(biāo)定法完成體育空間場(chǎng)地建模，以便將整個(gè)場(chǎng)地劃分為若干格柵，使用被跟蹤目標(biāo)的紋理、顏色等特點(diǎn)對(duì)目標(biāo)構(gòu)建概率模型，再將跨攝像機(jī)軌跡關(guān)聯(lián)看成是動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題，從而獲得最優(yōu)軌跡。

（2）濾波器狀態(tài)估計(jì)模型。

通過(guò)使用卡爾曼濾波器的狀態(tài)估計(jì)模型，能夠與每個(gè)局部軌跡相關(guān)聯(lián)，再使用單應(yīng)變換將單攝像機(jī)獲得的跟蹤結(jié)果投影到全局圖中，之后完成運(yùn)動(dòng)狀態(tài)建模工作，在使用卡爾曼濾波器時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)某一段時(shí)間中的狀態(tài)給出最優(yōu)估計(jì)，以便能夠得到運(yùn)動(dòng)員全局的運(yùn)動(dòng)軌跡。

上述兩種方法擁有的共同點(diǎn)表現(xiàn)為都要將全局軌跡變成概率問(wèn)題，并做好相應(yīng)的建模工作，同時(shí)還要對(duì)先驗(yàn)信息進(jìn)行預(yù)設(shè)，如體育場(chǎng)地中的空間信息、運(yùn)動(dòng)員在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)模式信息。但這兩種方法也存在明顯缺陷，體現(xiàn)為對(duì)光線變化、運(yùn)動(dòng)類型較為敏感、泛化性差等方面。

4、結(jié)語(yǔ)

總之，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?yàn)轶w育運(yùn)動(dòng)提供良好服務(wù)，滿足人們?cè)隗w育運(yùn)動(dòng)方面的需求。利用人工智能技術(shù)能夠在運(yùn)動(dòng)方面展開(kāi)更加高效與精確的數(shù)據(jù)分析工作與技術(shù)研判工作，使得運(yùn)動(dòng)員能夠獲得更為理想的訓(xùn)練效果，提高運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的表現(xiàn)。以人工智能為基礎(chǔ)的運(yùn)動(dòng)設(shè)備正逐漸和虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了聯(lián)動(dòng)發(fā)展，有利于運(yùn)動(dòng)員提高運(yùn)動(dòng)成績(jī)，而且通過(guò)對(duì)人工智能技術(shù)不斷進(jìn)行創(chuàng)新，可將其應(yīng)用于體育運(yùn)動(dòng)的所有領(lǐng)域。人工智能可穿戴裝備與視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為當(dāng)下剛興起的技術(shù)，隨著此項(xiàng)技術(shù)的不斷發(fā)展，能夠?qū)w育領(lǐng)域產(chǎn)生巨大的影響，同時(shí)還能夠促進(jìn)體育產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。