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体育活动识别 (SAR) 使用先进的人工智能识别和分析运动动作，帮助提高表现、预防受伤和优化策略。深度学习通过自动化复杂的数据分析改变了 SAR，在某些情况下实现了超过 99% 的准确率。以下是你需要知道的：
SAR 通过为运动员、教练和广播员提供实时洞察和更智能的决策工具，正在彻底改变体育运动。
在体育活动识别 (SAR) 领域，深度学习已经改变了游戏规则。这些模型以惊人的精度处理复杂的体育数据，提供独特的功能——从分析视频片段中的空间模式到解码运动员运动的时间流动。
CNN 是视觉体育分析的首选，因为它们擅长直接从原始数据中学习分层特征。无论是视频流还是传感器数据，CNN 都可以识别即使比例、旋转或平移发生变化也能保持一致的模式。
以下是一些正在运行的 CNN 的突出例子：
与传统的机器学习模型相比，CNN 不仅提供更高的准确性，而且还提高了实时处理能力。
虽然 CNN 侧重于空间特征，但 RNN 及其高级对应物 LSTM 是为处理时间序列而设计的。这些模型特别适合分析运动的流动，因为它们保留了先前时间步的信息。LSTM 因其使用专用门捕获长期依赖关系的能力而脱颖而出。
其应用的一些示例包括：
但是，LSTM 需要大量的计算资源，而且训练速度较慢，这对于实时应用程序来说可能是一个缺点。在这种情况下，门控循环单元（GRU）提供了一种更快、更有效的替代方案，同时保持了相似的性能水平。
在传统方法的基础上，变形金刚和图神经网络（GNN）等新架构正在突破SAR的界限。这些模型旨在捕捉空间和时间依赖关系，为体育活动提供更全面的视图。
变压器 并行处理数据，使其成为分析整个游戏序列或长时间训练的理想之选。例如，基于Transformer的多尺度模型在排球数据集上实现了94.6％的组级分类准确率和79.0％的人员级动作准确率，比之前的基准测试高出2％。
“深度学习的最新进展，尤其是图神经网络 (GNN) 和基于 Transformer 的架构，通过捕获分层关系和增强交互建模来改进了 GAR”。
GNN另一方面，擅长建模玩家、团队和游戏事件之间的关系。它们捕捉了本地互动和全球动态，使其成为团队运动的无价之宝。例如，一项关于足球阵型策略的研究表明，基于GNN的建议在控球权、防守和进攻等领域胜过传统方法。这些模型根据历史数据和游戏内事件进行训练，提供实时的情境感知建议，这标志着与静态、基于规则的系统相比有了显著改进。
像 X3D 这样的轻量级架构通过提供可与大型模型（例如 SlowFast CNN）相媲美的性能，同时使用更少的参数，进一步提高了效率。这降低了过度拟合的风险，尤其是对于较小的数据集。
尽管取得了这些进步，但挑战依然存在。拥挤场景中的遮挡、高计算要求和有限的数据集多样性等问题仍然是障碍。但是，正在进行的研究继续完善这些模型，有望在未来更好地理解情境和实时分析。
成功的深度学习模型在很大程度上依赖于高质量的多样化数据集。在体育活动识别（SAR）领域，研究人员依赖精心策划的数据集，这些数据集反映了各种运动和环境中运动运动的复杂性。
诸如KTH和Weizmann之类的早期数据集是在2000年代初引入的，包括与体育相关的动作，但规模有限，是在受控的实验室条件下记录的。但是，现代数据集要大得多，更能代表现实世界的场景。例如：
尽管这些数据集提供了大量数据，但它们也面临着一系列挑战。
体育活动数据集经常面临课堂不平衡和注释不一致等问题。当某些活动与其他活动相比代表性过高时，就会出现阶级失衡，这可能导致模型擅长识别常见行为，但在较罕见的行为上却苦苦挣扎。
数据质量是另一个问题，噪音、数据缺失和注释不一致是常见的问题。手动标注是一个劳动密集型过程，错误可能会在数据集中传播。为了解决这些问题，研究人员使用了以下技术：
一个重大挑战是域自适应，在这种适应中，在一个数据集上训练的模型在不同的环境或传感器类型上可能表现不佳。深度域自适应等技术有助于调整数据集之间的特征分布。例如，无监督深域自适应算法（UDDAA）取得了令人印象深刻的结果，实现了：
为了解决阶级失衡问题，研究人员经常使用数据层面的方法，例如合成少数群体过度抽样技术（SMOTE）、随机欠采样或混合策略。研究表明，与单一方法相比，混合方法可以将F1分数提高9-20个百分点。
应对这些挑战对于确保可靠的模型性能和评估至关重要。
评估 SAR 模型需要的不仅仅是整体准确性，因为标准指标可能会忽略事件分裂、合并或时序偏移等关键问题，这些问题在持续活动识别中经常会遇到。例如，在某些数据集中，已发现K折交叉验证可将预测精度高估多达13％。
为了更清楚地了解模型的性能，通常使用精度和召回率：
指标的选择通常取决于应用程序。例如，伤害预防系统可能会优先召回，以确保不会错过任何危险动作，而自动广播系统可能会强调精度以避免错误的事件检测。
基于事件的指标通过识别插入、删除、分段和合并等特定错误类型，提供更深入的见解。对于时间序列数据，传统的交叉验证方法通常不尽人意。相反，诸如保留一天交叉验证之类的技术更适合保留数据的时间结构，从而实现更可靠的性能估计。
传感器的放置在模型精度中也起着至关重要的作用。例如，随机森林模型实现了：
这些结果基于识别四种特定投掷动作，突显了传感器的位置如何显著影响性能。
有效的模型评估包括将结果与简单基线进行比较，使用抵制测试集验证指标选择，以及仔细权衡不同评估方法之间的利弊。这些步骤对于构建可靠和实用的合成孔径雷达系统至关重要。
SAR 系统通过在广播、性能分析和伤害预防方面带来实际好处，正在体育领域掀起波澜。无论是增强直播还是降低受伤风险，这些实时分析都在重塑运动员、教练和球迷参与体育的方式。
SAR 技术通过识别直播中的关键时刻来改变体育广播。它可以检测特定的摄像机角度，并识别高级动作，例如击球、网络比赛和基线反弹。这使广播公司能够创建有效的精彩集锦，甚至提供根据观众兴趣量身定制的个性化摘要。
一个突出的例子是游戏休息时间检测。此功能不仅可以帮助广播公司优化压缩率，还可以让他们用广告或其他相关内容替换吸引力较低的序列。在一项使用真实曲棍球比赛镜头的研究中，两阶段分层方法在检测比赛中断方面实现了惊人的90％的准确率。在2019年英超羽毛球联赛期间，实时部署了球员动作分析框架，为评论员和广播员提供了即时见解。
对于旨在通过数据提高表现的教练和团队来说，SAR系统已变得不可或缺。通过从可穿戴传感器和追踪器收集信息，这些系统可以发现增强训练和降低受伤风险的模式。利用此类分析的团队的平均绩效提高了7.3％。
真实的例子突显了 SAR 驱动的分析的影响。 利物浦足球俱乐部 在 2018 年至 2023 年间使用了人工智能驱动的界外球模型，在于尔根·克洛普的领导下，他们的投球留存率从 45.4% 提高到 68.4%。这个 休斯敦火箭 使用人工智能确定了最佳拍摄地点，而 坦帕湾光芒队 使用人工智能进行玩家评估和游戏内策略，尽管预算有限，但仍能保持竞争力。
生物识别技术是另一个改变游戏规则的技术，它提供对性能指标的持续监控。通过建立历史数据存储库，教练可以将生理指标与绩效结果联系起来，从而使训练计划更加量身定制，更加有效。
除了性能之外，SAR 系统对于预防伤害也至关重要。由于将近50％的职业运动员面临可避免的伤害，人工智能驱动的可穿戴设备会分析性能指标以尽早发现风险。研究表明，这些系统可以将软组织损伤减少20％，一些模型预测损伤风险的准确率高达94.2％。
职业联赛正在采用这些技术，并取得了显著的成功。例如，美国国家橄榄球联盟使用来自的现场冲击传感系统 里德尔 实时监控头部碰撞的程度和位置，帮助团队管理碰撞风险。在 NBA，可穿戴设备来自 Catapult Sports 跟踪球员的负荷和疲劳情况，使教练能够在受伤之前进行干预。同样，欧洲足球俱乐部依靠基于GPS的可穿戴设备来监控球员的动作，微调工作量以避免受伤。
SAR 系统还分析步态异常和心率升高等指标，以标记潜在的受伤风险。这种从回顾性评估到主动监测的转变正在彻底改变运动员的健康管理，使团队能够在问题升级之前解决问题。
体育活动识别（SAR）取得了令人难以置信的进步，但旅程远非一帆风顺。该领域面临着诸如数据质量问题和使模型适应不同环境等障碍。同时，新兴技术正在重塑SAR的演变方式，为激动人心的机会打开大门。
构建高质量的训练数据集绝非易事。标记复杂的运动动作需要大量的手动操作，尤其是当活动涉及错综复杂的动作、不同的环境或多个参与者时。人类活动识别 (HAR) 系统的成功在很大程度上取决于这些数据的质量和数量。
另一个挑战来自域名适应。当应用于新场景时，在一个数据集上训练的模型通常会步履蹒跚。现实世界的应用程序又增加了一层难度，对数据收集设备、格式和结构有严格的要求。即使是微小的变化，例如数据收集期间智能手机的放置方式，也会显著影响模型的性能。
研究人员正在寻找解决这些问题的方法。例如，应用于移动健康、PAMAP2 和TNDA等数据集的领域自适应技术分别实现了98.88％、98.58％和97.78％的准确率。这些结果表明，即使数据有限，域自适应也可以提高模型的灵活性。该领域的进展为更好地整合不同数据类型和实时分析铺平了道路，这是塑造SAR的主要趋势。
推动多模态数据集成和实时处理正在改变体育分析。现代 SAR 系统现在结合了来自不同来源的数据，例如运动员可穿戴设备、环境传感器和视频流。ST-TransBay模型就是一个很好的例子，该模型使用时空图卷积网络、变压器架构和贝叶斯优化来处理来自多个物联网（IoT）来源的数据。在UCI HAR和WISDM数据集上进行测试时，它的准确率分别为95.4％和94.6％，推理时间快如闪电，分别为5.2毫秒和6.1毫秒。
计算机视觉是另一个游戏规则改变者，它可以自动从体育视频片段中提取关键见解。这种日益增长的采用率反映在市场趋势中，预计到2032年，全球体育市场的人工智能将达到297亿美元，从2023年到2032年将以30.1％的年增长率增长。同时，加速度计和陀螺仪等可穿戴传感器为运动员提供即时反馈，而机器学习算法则可以更深入地研究收集的数据。
该领域也正在从传统的机器学习转向深度学习。一项系统评价显示，72篇关于体育领域人工智能的论文中有46篇是在过去四年中发表的，这突显了深度学习方法的迅速崛起。这些技术擅长处理噪声数据，无需预处理，因此很适合SAR。
先进的人工智能平台正在介入以简化SAR的开发。以 prompts.ai 为例。该平台提供的工具可应对SAR的许多挑战，例如通过其可互操作的工作流程和多模态人工智能功能来处理不同的数据集和实现实时分析。
一项突出的功能是它能够将多种人工智能语言模型集成到一个生态系统中，帮助用户在控制成本的同时尝试不同的方法。实际上，用户报告说，通过整合他们的AI工具，可节省高达98％的订阅费用。
对于 SAR 项目，prompts.ai 支持实时协作，使分散的团队能够无缝地处理复杂的分析任务。其多模态工作流程使您可以轻松地将视频分析、传感器数据和预测建模合并为紧密的解决方案。
该平台还支持从草图到图像的原型设计，这对于体育分析的可视化非常重要。团队可以创建球员动作的视觉表现形式，甚至可以创建身临其境的训练工具。例如，在 2025 年，专业人士使用 prompts.ai 开发了复杂的可视化效果，包括宝马概念车，展示了该平台快速进行原型设计和演示复杂想法的能力。
最后，prompts.ai 通过加密存储和矢量数据库功能优先考虑数据安全。这可确保敏感的运动员表现数据受到保护，同时仍可通过检索增强生成 (RAG) 应用程序进行高级分析。对于职业体育组织而言，安全性和复杂分析的这种平衡在管理机密绩效指标时至关重要。
深度学习重塑了体育活动识别的工作方式，使手动特征工程成为过去。通过使系统能够直接从原始传感器数据中自动检测图案，它不仅简化了流程，而且还提供了令人印象深刻的精度水平——在各种体育应用中通常超过95％。
在30.1％的复合年增长率（CAGR）的推动下，全球体育领域的人工智能市场正在蓬勃发展，预计将从2022年的22亿美元增长到2032年惊人的297亿美元。这种激增凸显了各组织如何利用人工智能进行从运动员表现分析到伤害预防和球迷参与的所有方面。
目前的实现范围从体育广播中的自动事件检测到实时跟踪运动员在训练期间的表现。加速度计、陀螺仪和心率监测器等多模态传感器数据的使用创建了能够提供曾经无法手动获得的见解的系统。这些进步不仅验证了当前技术的有效性，而且为未来的突破铺平了道路。
展望未来，体育活动识别的未来完全取决于超个性化和实时决策。AI 将提供针对每位运动员独特的生理状况、心理状态和表现目标量身定制的训练计划。同时，实时数据处理将使教练能够在比赛中瞬间做出明智的决定。
2025年的新兴发展已经在引导该行业实现这些目标。由人工智能驱动的个性化训练系统、体育组织的自动化内容管理，甚至是人工智能辅助的职业比赛主持都变得越来越普遍。像 prompts.ai 这样的平台处于这些进步的最前沿，提供多模式 AI 功能和无缝工作流程。
另一个令人兴奋的机会在于实现人才发现的民主化。人工智能平台正在帮助全球代表性不足的地区发现隐藏的人才。例如， 眼球的人工智能平台目前正在评估28个国家的18万多名年轻运动员的表现。
对于组织而言，第一步是探索人工智能如何融入其现有流程。从为更简单的应用程序提供可访问的云 API 开始，然后逐渐转向自定义 AI 解决方案以满足更复杂的需求，可以使过渡更加顺利。现在是采取行动的时候了——早期采用者将在运动员发展、球迷参与度和运营效率等领域获得竞争优势。
深度学习模型，例如 卷积神经网络 (CNN) 和 循环神经网络 (RNN) 每种都为体育活动认可带来独特的优势。
CNN 擅长通过卷积层从单个帧中提取特征来分析空间数据，例如视频帧或传感器图像。这使它们成为涉及识别静态或空间模式的任务的首选。
另一方面，RNN 是为处理顺序和时间数据而构建的。它们保持内部状态的能力使他们能够捕捉一段时间内的动作流动，这使他们非常适合理解运动中的动态动作。
当结合使用时，CNN 和 RNN 构成了强大的二人组。CNN 专注于空间特征提取，而 RNN 负责分析时间序列。这种合作对于更准确地识别错综复杂的体育活动特别有效。
体育活动识别数据集通常有两个主要障碍： 数据质量 和 阶级失衡。
当数据质量不佳时，通常是由于噪音、条目缺失或收集过程不一致等问题造成的。这些问题会严重影响深度学习模型的性能，使其可靠性和准确性降低。
阶级失衡是另一个大问题。一些体育活动在数据集中出现的频率可能要低得多，从而在模型中造成偏差。因此，模型越来越难以正确识别这些代表性不足的活动。为了解决这个问题，采用了混合采样、欠采样和过采样等方法来均衡数据集。
如果我们想建立既可靠又适用于各种运动的活动识别模型，就必须克服这些挑战。
通过深入研究个人表现数据、生物力学和实时指标，人工智能有望彻底改变运动员进行个性化训练的方式。利用这些信息，它可以制定量身定制的锻炼计划，微调工作量并简化恢复策略。除此之外，人工智能的高级算法甚至可以预测潜在的伤害风险，并调整训练计划以优先考虑安全和效率。
可穿戴传感器和运动识别系统的集成将其提升到了一个新的水平。这些工具允许人工智能即时调整训练计划，使用实时反馈来确保运动员始终努力发挥其最大潜力。这种方法不仅可以提高表现，还可以最大限度地降低受伤风险，使整个训练过程更智能、更有效。
