智能化篮球竞技视频分析系统关键技术综述

篮球竞技视频分析,是球队赛前、赛中、赛后的重要工作之一。传统方法主要以视频回放结合人工辅助方式进行球员标注、数据统计、技战术分析等,效率相对较低。近年来众多学者逐步利用深度学习技术研究实现智能化篮球竞技视频分析。本文对2012至2023年,尤其是近五年间发表于三大检索平台和中国知网的文献进行梳理,共筛选获取51篇相关文献。结果发现:最新篮球竞技视频分析系统主要区分为球场检测、球员轨迹追踪、球员识别、动作事件检测、技战术策略识别等五个模块。这些模块的性能都随着其关键技术与深度神经网络模型的融合而得到改进,对篮球竞技的辅助效果日趋明显,但也受限于高质量数据集缺乏、神经网络模型多样、多模块分离等问题,智能化水平仍有待进一步提升。

智媒体时代算法推送对公众媒介素养的新要求

智能化媒体时代,算法实现了基于用户兴趣的精准化个性推送,但也带来了诸多问题,如隐私泄露、自控力下降、信息茧化和价值迷失等。这不仅要求平台、政府作出努力,更需要公众不断提升自身的媒介素养,如自控、隐身的媒介使用素养和开放、多元以及自我把关的信息消费素养等。