公开(公告)号：CN115357236A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210981519.7

申请日：2022-08-15

Applicant: 浙江大学

Inventor： 巫英才 ,  邓达臻

IPC: G06F8/34 ,  G06F8/38 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的数据仪表板生成方法，包括：(1)将仪表板生成问题刻画为马尔可夫决策问题，即将马尔可夫决策问题中的状态空间视为由图表组成的仪表板，将动作空间视为对图表的操作动作和图表参数；(2)构建包含嵌入网络、决策网络和评价网络的深度强化学习模型；(3)构建仪表板特征，利用嵌入网络提取仪表板特征的共享嵌入向量，利用决策网络根据输入的共享嵌入特征经计算预测对图表的操作动作和图表参数选择，并计算决策网络获得的即时奖励，利用评价网络根据共享嵌入向量产生图表的操作动作和图表参数的预期回报；(4)根据图表操作和图表参数进行图表绘制以更新仪表板。该方法能够快速准确地生成仪表板。

公开(公告)号：CN111905350B

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202010663591.6

申请日：2020-07-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 巫英才 ,  王伽臣 ,  邓达臻

IPC: A63B71/06 ,  A63B67/04 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明涉及一种基于运动数据的自动化乒乓球击球表现评估方法和系统，属于体育数据分析技术领域。包括：1)获取乒乓球比赛的直播视频，定义一个回合的击球为R＝{S1,S2,...,Si}，Si为击球帧序列，表示在R回合中的第i次击球；2)提取一个击球回合每次击球动作中显示双方球员运动情况的单位时间帧，并对其进行图像降噪处理；3)将每个击球帧序列中击球的技术特征和球员的运动特征进行结合，得到一个特征向量；4)获得特征向量后，使用分类预测模型评估击球的质量。在综合衡量击球的技术特征和球员的移动特征的基础上，可以精确且有效的标准来评估击球质量，并且给出合适的评估结果。

公开(公告)号：CN109101911B

公开(公告)日：2021-03-05

申请号：CN201810858815.1

申请日：2018-07-31

Applicant: 浙江大学

Inventor： 巫英才 ,  谢潇 ,  邓达臻

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/44

Abstract: 本发明提供了一种对足球比赛阵型变化及人员流动的可视分析方法，包括以下步骤：(1)获取数据，数据包括球员位置数据、足球位置数据、球场发生事件数据和控球信息；(2)建立二维球场模型，将步骤(1)中的球员位置数据投射到球场中，并对位置数据进行平滑处理；(3)对步骤(1)中的球员位置数据进行聚类，得到总体的阵型信息；(4)将步骤(1)、(2)、(3)中得到的数据进行可视化，可视化图像包括阵型可视化、比赛实时数据可视化以及比赛事件可视化；本发明提供了针对足球数据的采集方式以及预处理方法，给足球分析相关专家提供分析的数据支撑，同时对阵型数据进行了可视化，便于发现阵型变化的特征。

公开(公告)号：CN110996178B

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN201911233818.7

申请日：2019-12-05

Applicant: 浙江大学

Inventor： 巫英才 ,  邓达臻 ,  梁鸿业 ,  王伽臣 ,  曹安琪

IPC: H04N21/472 ,  H04N21/482 ,  H04N21/431

Abstract: 本发明公开一种乒乓球比赛视频的智能交互数据采集系统，该系统包括：(1)热启动模块，其包括各种基本信息的按钮或输入框，通过交互的方式，使用户对比赛视频的基本信息进行标注和输入；(2)比赛导览模块，其包括局列表、回合列表和拍列表，用于对比赛的比赛视频片段进行组织和导览，帮助用户高效定位至目标回合；(3)视频标注及验证模块，该模块包括嵌入可交互的可视化元素的比赛视频，通过交互生成准确的比赛数据；(4)后端计算模块，通过与其他模块进行交互，实现数据的实时更新。本发明的系统提升了数据标注的准确性和数据采集的效率；并将比赛导览与比赛视频相关联，实现了视频片段的快速定位。