【技术实现步骤摘要】
一种篮球球员训练系统及其方法，特别是指一种使用机器学习演算法模拟出针对球员弱点的虚拟球员以进行针对性训练的系统及方法。
技术介绍
1、在数字化和科技快速发展的当下，人工智能(artificial intelligence,ai)、大数据(big data)、虚拟现实(virtual reality,vr)技术在多个领域展现出其独特价值，尤其在教学领域。
2、目前在教学领域所使用的教学形式包含基本的课堂教学、辅助的现场教学和个别指导、特殊的复式教学、计算机化的多介质教学等。然而，上述的教学形式大多只适合静态的教学，并不适合动态的教学，例如篮球等体育课程等。
3、传统的篮球体育教学包括理论学习与实践练习。篮球的理论传统上可以通过经验传授的方式指导球员。然而，篮球是对技术实践和战术理论都有高度要求的运动，传统的教学方式往往面临场地、资源和个性化教学的限制，尤其是战术理解和实战应用方面，除了实际比赛，难以提供球员充分的训练，而即使在比赛中，教练也只能从表面上观察球员的训练结果，因此，缺乏一种能够有效进行训练并提供实时回馈
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1.一种依据球员弱点模拟虚拟球员进行针对训练的方法，应用于装置，所述方法至少包含下列步骤：
2.如权利要求1所述的依据球员弱点模拟虚拟球员进行针对训练的方法，其中依据所述篮球及所述多个球员的移动轨迹或所述多个历史影像特征判断每一所述球员在每一所述比赛影像中的场上行为及所述场上行为的成败状态的步骤为依据所述多个球员的移动轨迹或所述多个历史影像特征使用已训练的行为识别模型及/或姿态识别模型判断每一所述球员的所述多个场上行为，并依据所述篮球的移动轨迹是否与所述多个场上行为相符判断所述场上行为的成败状态。
3.如权利要求1所述的依据球员弱点模拟虚拟球员...
【技术特征摘要】
1.一种依据球员弱点模拟虚拟球员进行针对训练的方法，应用于装置，所述方法至少包含下列步骤：
2.如权利要求1所述的依据球员弱点模拟虚拟球员进行针对训练的方法，其中依据所述篮球及所述多个球员的移动轨迹或所述多个历史影像特征判断每一所述球员在每一所述比赛影像中的场上行为及所述场上行为的成败状态的步骤为依据所述多个球员的移动轨迹或所述多个历史影像特征使用已训练的行为识别模型及/或姿态识别模型判断每一所述球员的所述多个场上行为，并依据所述篮球的移动轨迹是否与所述多个场上行为相符判断所述场上行为的成败状态。
3.如权利要求1所述的依据球员弱点模拟虚拟球员进行针对训练的方法，其中调整所述目标球员的球员参数的步骤为增加目标球员的球员参数中至少一项目相对应的训练值，所述目标球员的球员参数中的项目包含身高、手长、腿长、跳跃高度、步伐长度、移动速度至少其中之一。
4.如权利要求1所述的依据球员弱点模拟虚拟球员进行针对训练的方法，其中取得各所述球员的球员参数的步骤还包含提供输入各所述球员参数中的个体参数，并依据每一所述球员的个体参数由历史比赛影像对每一所述球员进行动作捕捉及/或姿态分析以取得各所述球员参数中的运动参数。
5.如权利要求1所述的依据球员弱点模拟虚拟球员进行针对训练的方法，其中依据所述防守行为信息及所述调整后的所述球员参数使用所述进攻行为模型产生所述进攻建议的步骤还包含取得至少一虚拟队友及至少一其他虚拟对手的场上位置，并依据所述防守行为信息、所述调整后的所述球员参数及多个场上位置使用所述进攻行为模型产生...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱全成，沙海虹，邱柏硕，张晓文，
申请(专利权)人：上海顺诠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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