一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法及系统，属于身份识别技术领域,对球员的身体素质画像及历史比赛数据进行处理，得到球员的历史画像向量；基于待检测球员在当前比赛中的数据，构建待检测球员的当前画像向量；根据待检测球员的历史画像向量与当前画像向量间的相似度，得到身份替换结果；本发明专利技术的画像向量，结合了球员的自身身体素质特征以及在球场上的表现，将相似度度量与球员替换检测结合在一起，提高球员替换检测的准确性，为相似度度量技术提供全新的应用场景。为相似度度量技术提供全新的应用场景。为相似度度量技术提供全新的应用场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法及系统


[0001]本专利技术属于身份识别
，尤其涉及一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]在体育运动中，公平、公正、公开一直是运动员们在赛场上竞技的标准；如果在体育竞技中失去了公平、公正的话，体育竞技也就失去了应该有的意义；而体育竞技要想做到公平公正，最重要的就是规则公平、裁判公平，所以说在体育竞技中要想做到公平，就需要从各方面来保证比赛的公平性，让每一个运动员在比赛中都能够发挥出自己的应有水平。
[0004]在规则以外，替换球员就会破坏比赛的公平性，现在依靠裁判和自觉性的监督方式，效率低、效果差，并不能真正保证比赛的有序、公平进行，所以亟需一种高效、准确的人员身份替换检测方法，来判断球员是否发生替换。

技术实现思路

[0005]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法及系统，结合球员的自身身体素质特征以及在球场上的表现，构建球员的画像向量，将相似度度量与球员替换检测结合在一起，提高球员替换检测的准确性，为相似度度量技术提供全新的应用场景。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
[0007]本专利技术第一方面提供了一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法；
[0008]一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法，包括：
[0009]对球员的身体素质画像及历史比赛数据进行处理，得到球员的历史画像向量；
[0010]基于待检测球员在当前比赛中的数据，构建待检测球员的当前画像向量；
[0011]根据待检测球员的历史画像向量与当前画像向量间的相似度，得到身份替换结果。
[0012]进一步的，所述身体素质画像，是由身高和臂展组成的1
×
2维向量。
[0013]进一步的，所述历史比赛数据是1
×
11维向量，向量元素分别为比赛中的命中率、爆发力、耐力、灵敏度、协调性、跳跃频次、担任中锋的次数、担任大前锋次数、担任小前锋次数、担任得分后卫次数、担任控球后卫次数。
[0014]进一步的，所述爆发力、耐力、灵敏度、协调性，是比赛中球员的爆发力、耐力、灵敏度、协调性分数；
[0015]所述担任中锋的次数、担任大前锋次数、担任小前锋次数、担任得分后卫次数、担任控球后卫次数，是赛场上包含五个点位，即中锋、大前锋、小前锋、得分后卫、控球后卫，将球员在点位上的画像定义为1
×
5维的向量，元素初始值均为0，记录该场比赛中球员的点
位，在某点位上出现一次，对应向量中的元素加1，分别得到各个点位的次数。
[0016]进一步的，所述得到球员的历史画像向量，具体为：
[0017]对球员多场比赛的历史比赛数据进行均值处理，得到球场表现画像；
[0018]将身体素质画像和球场表现画像进行合并，得到球员的历史画像向量。
[0019]进一步的，所述相似度，用两个向量之间的欧式距离来度量，欧式距离d的计算公式为：
[0020][0021]其中，x
i
代表历史画像向量中的元素，y
i
表示当前画像向量中的元素。
[0022]进一步的，比较两个向量之间的距离与预先设定的阈值的关系，若小于阈值，则认定该球员在当前比赛中未被替换，若高于阈值，则认定为该球员已被替换。
[0023]本专利技术第二方面提供了一种基于历史数据分析的人员身份替换检测系统。
[0024]一种基于历史数据分析的人员身份替换检测系统，包括历史画像向量模块、当前画像向量模块和相似度模块：
[0025]历史画像向量模块，被配置为：对球员的身体素质画像及历史比赛数据进行处理，得到球员的历史画像向量；
[0026]当前画像向量模块，被配置为：基于待检测球员在当前比赛中的数据，构建待检测球员的当前画像向量；
[0027]相似度模块，被配置为：根据待检测球员的历史画像向量与当前画像向量间的相似度，得到身份替换结果。
[0028]本专利技术第三方面提供了计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法中的步骤。
[0029]本专利技术第四方面提供了电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术第一方面所述的一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法中的步骤。
[0030]以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
[0031]本专利技术提出一种通过对球员在当前赛场上的画像与其历史画像数据进行相似度计算来判断球员是否发生替换的算法；该算法构建了球员历史画像数据库，从身体素质和球场表现两个方面对球员画像进行描述，还创新性地将相似度度量应用到球员替换检测上，提高球员替换检测的准确性，为相似度度量技术提供全新的应用场景。
[0032]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0033]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0034]图1为第一个实施例的方法流程图。
[0035]图2为第一个实施例的算法示意图。
[0036]图3为第二个实施例的系统结构图。
具体实施方式
[0037]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0038]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0039]在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0040]实施例一
[0041]本实施例公开了一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法；
[0042]如图1所示，一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法，包括：
[0043]S1、对球员的身体素质画像及历史比赛数据进行处理，得到球员的历史画像向量，具体为：
[0044]S1
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1、获取球员在多场比赛的历史比赛数据；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法，其特征在于，包括：对球员的身体素质画像及历史比赛数据进行处理，得到球员的历史画像向量；基于待检测球员在当前比赛中的数据，构建待检测球员的当前画像向量；根据待检测球员的历史画像向量与当前画像向量间的相似度，得到身份替换结果。2.如权利要求1所述的一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法，其特征在于，所述身体素质画像，是由身高和臂展组成的1
×
2维向量。3.如权利要求1所述的一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法，其特征在于，所述历史比赛数据是1
×
11维向量，向量元素分别为比赛中的命中率、爆发力、耐力、灵敏度、协调性、跳跃频次、担任中锋的次数、担任大前锋次数、担任小前锋次数、担任得分后卫次数、担任控球后卫次数。4.如权利要求1所述的一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法，其特征在于，所述爆发力、耐力、灵敏度、协调性，是比赛中球员的爆发力、耐力、灵敏度、协调性分数；所述担任中锋的次数、担任大前锋次数、担任小前锋次数、担任得分后卫次数、担任控球后卫次数，是赛场上包含五个点位，即中锋、大前锋、小前锋、得分后卫、控球后卫，将球员在点位上的画像定义为1
×
5维的向量，元素初始值均为0，记录该场比赛中球员的点位，在某点位上出现一次，对应向量中的元素加1，分别得到各个点位的次数。5.如权利要求1所述的一种基于历史数据分析的人员身份替换检测方法，其特征在于，所述得到球员的历史画像向量，具体为：获取球员在多场比赛的历史比赛数据；对历史比赛数据进行均值处...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海滨，纪文峰，乔守良，杨雷，程伟鹏，
申请(专利权)人：青岛根尖智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：