【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉，涉及一种基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法。
技术介绍
1、随着大模型的不断发展，人工智能跨领域的结合越来越紧密，同时高水平的运动战术正越来越依赖于数据分析。通过智能化的分析，球员在比赛中的表现和各种运动数据为教练提供了更多决策依据。在专业团队运动中，可穿戴传感器和多视角摄像头被用来测量球员的运动和碰撞影响，并追踪球员和球的位置。这些数据经过研究人员分析后，可以揭示球员在比赛中的表现以及战术的实施过程，从而帮助球队制定更科学、更有效的训练计划和应对策略。
2、传统上，篮球战术的研究是由经验丰富的体育分析师以缓慢的速度完成的。如果能通过计算机识别并展示篮球战术和关键球员给教练和观众，这将帮助教练制定更严谨的战术，同时也能让业余篮球爱好者通过这种计算机程序学习专业的篮球战术知识。在现有的篮球战术识别研究领域，数据分析扮演着重要的角色。在现有的篮球战术识别研究领域，主要存在以下三个难点：
3、(1)篮球战术之间的模糊性：由于篮球战术的多样性和相似性，不同战术之间的界定往往较为模糊，这使得输入参数的选择需要更高的精准度；
4、(2)特征选取的困难：在篮球战术的实施过程中，球员的跑位、速度和意图等因素都会对战术效果产生影响。然而，这些影响因素在不同战术的实施过程中会发生变化，这就使得人为设定的特征变量可能会降低模型的灵活性；
5、(3)球员之间的干扰：执行一个篮球战术要求关键球员之间的默契配合，非关键球员并未参与战术实施过程中，因此会对识别造成影响，基
6、战术识别领域是具有一定挑战性的研究方向，篮球战术以其多样性和球员之间的干扰频繁使得该领域更是一大难点。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，该方法包括以下步骤：
4、s1：针对球员轨迹数据，基于多实例学习，通过实例组合模块n choose k采用组合排列的方式将进攻或者防守方的球员轨迹组成多个实例；
5、s2：通过分块归一化pn模块将包中的每个实例图像进行分块patch并嵌入位置position信息；
6、s3：将n维数据分别沿着轨迹滤波器模块和多头注意力模块的两个通道提取轨迹和球场线特征；
7、s4：经过前馈网络将输出维度与战术类别维度进行对应；
8、s5：基于多实例学习，通过多实例最大置信度层milmax将包中置信度最高的实例输出；
9、s6：将球员的位置信息经过预处理成球员轨迹图像作为网络的输入，并经过镜像和翻转的线性增强方法进行数据集增强；
10、s7：在训练阶段，首先在公开数据集上进行预训练，然后迁移学习到篮球战术的数据集；在预测阶段通过前馈网络获得每个战术的概率得分，并通过多实例学习最大置信度层输出最高得分的实例；在优化阶段，使用平滑交叉熵损失函数来减少小数据集造成的过拟合问题；训练迭代得到最好的模型权重。
11、可选的，所述s1具体包括以下步骤：
12、s1.1：原始数据包含n名球员的位置信息，以s帧/s的速率记录场上位置信息；n名球员包括进攻和防守的球员；
13、s1.2：通过n choose k模块，将n名球员的位置序列进行组合排列，组合方式共有种组合方式，k取值范围由关键球员数量决定，战术实施最少两人，最多五人；
14、s1.3：进行识别的战术名称作为多实例学习中包bag的标签title，其中不同的球员轨迹组合作为多实例学习的实例instance，实例以图像的形式输入进篮球战术识别模型tacvit。
15、可选的，所述s2具体包括以下步骤：
16、s2.1：为处理二维图像，将重塑为一个2维扁平块序列其中(h,w)为原始图像的分辨率，c为通道数，p2是每个patch的分辨率；
17、s2.2：在进行位置嵌入操作时，序列前添加一个可学习的分类头token字段；嵌入位置标记的序列维度为n＝hw/p2，外加一个分类头进行展平拉伸成一维序列。
18、可选的，所述s3具体包括以下步骤：
19、s3.1：将n维数据输入进tacvit轨迹滤波器和多头注意力编码模块来提取特征信息，两种编码模块分别在频域和时域进行提取特征；
20、s3.2：其中轨迹滤波器模块作用于频域，通过在频域中滤除球场背景信息，只保留球场线和球员轨迹信息，该模块以对数线性复杂度o(llog2l)学习频域中的长期空间相关性；
21、轨迹滤波器的具体实现共包含三个步骤：
22、①将输入空间特征转换为频域并进行频移操作的二维离散傅里叶变换；
23、②进行频域分析，滤除低频信息、频域特征和可学习的滤波器权重之间逐元素相乘；
24、③将特征映射回空间域的二维傅里叶逆变换；若给定序列首先进行2dfft，将x从空间域转换到频域：
25、
26、其中f[x]表示2d fft，x为复变量，表示x的频谱；然后通过高通滤波器并与可学习的滤波器权重相乘：
27、
28、其中⊙为hadamard乘积，r为高通滤波器的约束条件，k为可学习的频域权重；最后采用ifft将频谱转换为空间域：
29、
30、轨迹滤波器与卷积操作不同，卷积通过缩小尺寸来加强局部的感应偏差，而轨迹滤波器通过高通滤波作用实现特定区域信息的提取；
31、s3.3：另一通道是多头注意力模块，在时域提取丰富的全局轨迹特征信息，将更高的权重分配给重要区域；多头注意力机制通过独立学习得到h组不同的线性投影来变换查询、键和值；所述h组变换后的查询、键和值将并行地进行注意力池化，将h组注意力池化的输出拼接在一起，最后通过一个可以学习的线性投影变换层得到最终结果。
32、可选的，所述s4具体包括以下步骤：
33、s4.1：使用transformer架构的模型在大型数据集进行预训练，然后在较小数据集上进行微调；
34、s4.2：在前馈网络层去除预训练的预测头，附加一个零初始化的d×k的前馈层，其中k为小数据集的分类数量，d为输入维度。
35、可选的，所述s5具体包括以下步骤：
36、s5.1：在前馈网络模块得到包中每个实例在不同战术上的得分情况，通过多实例最大置信度层输出得分最高的实例得到该战术的关键球员信息，并同时获得预测的战术类别。
37、可选的，所述s6具体包括以下步骤：
38、s6.1：在数据准备阶段，原始的数据只包含比赛中球员和球的位置信息，通过将位置数据转换为动画形式来挑选篮球战术数据集，将发本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述S2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述S3具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述S4具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述S5具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述S6具体包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述S7具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述s2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于多实例学习和多头视觉注意力的篮球战术识别方法，其特征在于：所述s3具体包括以下步骤：
5.根...
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