深度学习在体育应用中的研究概览：感知、理解和决策

深度学习有潜力革新体育表现，其应用范围从感知和理解到决策。本文提供了深度学习在体育表现方面的全面调研，主要关注三个方面：算法、数据集和虚拟环境，以及挑战。首先，我们讨论了体育表现中深度学习算法的层级结构，包括感知、理解和决策，同时比较了它们的优势和劣势。其次，我们列举了体育中广泛使用的现有数据集，并强调了它们的特性和局限性。最后，我们总结了当前的挑战，并指出了体育中深度学习的未来趋势。我们的调研为对体育应用中的深度学习感兴趣的研究者提供了宝贵的参考资料。

人工智能（AI）在体育世界中找到了广泛的应用，并在未来大有前景。它不断增长的参与定将以无数的方式革新这个行业，使效率和精确性达到新的高度。AI在体育中的一个重要应用是使用深度学习技术。具体来说，这些先进的算法被用于运动员表现分析、伤病预测、比赛策略制定等领域[1]。通过捕获和处理大量的数据，深度学习模型可以预测结果，发现模式，并制定可能并不明显的策略。深度学习与体育产业[2]，[3]的无缝整合展示了科技如何提升我们优化体育表现和决策的能力。虽然预测和优化运动员的表现有许多优点，但这仍然是一个复杂的问题。传统上，体育专家如教练、经理、侦查员和体育健康专业人员都依赖于常规的分析方法来应对这些挑战。然而，收集统计数据和手动分析决策是一项要求高且耗时的工作[4]。因此，由机器学习驱动的自动化系统显然是一个有前景的解决方案，它可以通过自动化处理大规模数据来革新体育产业。

近年来，探讨机器学习和深度学习在体育表现中的应用的全面调研数量明显增加。这些调研涵盖了广泛的主题，包括识别特定的体育运动[5]、挖掘体育数据[6]，以及在团队体育中使用AI技术[7]。虽然有些调研关注特定的体育项目，如足球[7]和羽毛球[8]，但其他的则集中在计算机视觉的特定任务上，如视频动作识别[9]、视频动作质量评估[10]和球体追踪[11]。此外，还有一些研究探索了可穿戴技术[12]，[13]和运动捕捉系统[14]在体育中的使用，尤其强调物联网（IoT）。之前的研究[15]，[16]使用了分层方法来分析体育表现，从较低级别的方面开始，逐步提升到更高级别的组件，同时也提供了训练建议。为了理解深度学习在体育中的应用，我们将其分为三个层次：感知、理解和决策。此外，我们根据特定的体育学科对不同的数据集进行了分类，并概述了与深度学习方法和数据集相关的主要挑战。此外，我们还强调了基于现有工作的深度学习未来发展方向，这些工作是建立在基础模型上的。

这篇关于深度学习在体育表现中的全面调研的贡献可以总结为三个关键方面。

• 我们提出了一个系统地将深度学习任务划分为三类的层级结构：感知、理解和决策，覆盖了从低级到高级的任务。 • 我们提供了体育数据集和虚拟环境的概述。同时，本文涵盖了数十种体育场景，处理了视觉信息和物联网传感器数据。 • 我们总结了当前的挑战和未来在各种体育领域中深度学习可行的研究方向。本文的组织结构如下：第二、三、四部分介绍了体育中的感知、理解和决策任务的不同方法。第五、六部分讨论了与体育相关的数据集和虚拟环境。在第七、八部分，我们强调了体育中深度学习的当前挑战和未来趋势。最后，我们在第九部分结束了本文。

2. 感知

感知涉及到获取数据的基本解读。本节将展示针对感知层级特定体育任务定制的不同深度学习方法，如图3所示。接下来的感知部分将包括诸如运动员追踪、运动员姿态识别、运动员实例分割、球的定位、相机校准等任务。