足球比赛中球员速度的重要性及训练方法

足球比赛中球员速度对比赛结果至关重要。为促进球队整体实力的提升,分析了足球比赛中球员速度的重要性及训练方法。球员速度关乎着球员体能消耗、突防概率、比赛节奏以及比赛结果,而影响足球比赛中球员速度发挥的因素包括气候气象因素、场地质量、球员生理状态以及球员心理素质等方面。为提高足球球员速度的训练水平,有针对性地提出恶劣气候气象条件适应性训练、标准场地与恶劣场地交叉适应性训练、专项身体素质训练与综合训练相结合的方法,以达到足球比赛取得好成绩的效果,促进球队整体实力的提升。

浅谈足球全能型中场球员具备的基本素质

全能型中场球员不仅要具备利用充沛的体能积极参与进攻和防守的能力优秀的传球技术和出众的组织能力;逼抢对手和破坏对方组织进攻的防守能力;还要具备制造并把握得分机会的能力.

浅谈足球后腰球员应具备的基本能力

现代足球发展对后腰的要求日益增高,在比赛中不论阵型怎么变化,后腰位置始终是整只球队的关键点,在攻守两端都起着至关重要的作用。如何在比赛中做好一名合格的后腰,是向往成为后腰的人应该了解的问题,研究这些问题对今后比赛中后腰位置的发挥起到了很大的帮助,不仅可以提高后腰的战术意识,也可以为后腰球员能力的成长提供理论支持。

中国足球归化球员退役安置及对策研究

本文通过对我国足球归化球员退役后可能存在的问题进行分析,提出了符合现阶段我国足球归化球员退役后安置的主要政策。主要有完善归化运动员就业政策,加强归化球员语言学习,接受系统足球理论培训,构建归化运动员文化认同等。

足球视频球员感知跟踪算法

目的足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战:球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美解决足球比赛中球员跟踪问题的算法。因此如何解决足球场景中的困难,提升球员跟踪的准确度,成为当前研究的热点问题。方法本文在分析足球比赛视频中球员目标特点的基础上,通过融合干扰项感知的颜色模型和目标感知的深度模型,提出并设计了一种球员感知的跟踪算法。干扰项感知的颜色模型分别提取目标、背景和干扰项的颜色直方图,利用贝叶斯公式得到搜索区域中每个像素点属于目标的似然概率。目标感知的深度模型利用孪生网络计算搜索区域与目标的相似度。针对跟踪漂移问题,使用全局跟踪器和局部跟踪器分别跟踪目标整体和目标上半身,并且在两个跟踪器的跟踪结果出现较大差异的时候分析跟踪器有效性并进行定位修正。结果在公共的足球数据集上将本文算法与10个其他跟踪算法进行对比实验,同时对于文本算法进行了局部跟踪器的消融实验。实验结果表明,球员感知跟踪算法的平均有效重叠率达到了0.5603,在存在同队球员和异队球员干扰的情况下,本文算法比排名第2的算法的有效重叠率分别高出3.7%和6.6%,明显优于其他算法,但是由于引入了干扰项感知的颜色模型、目标感知的深度模型以及局部跟踪器等模块增加了算法的时间复杂度,导致本文算法跟踪速度较慢。结论本文总结了跟踪算法的整体流程并分析了实验结果,认为干扰项感知、目标感知和局部跟踪这3个策略在足球场景中的球员跟踪问题中起到了重要的作用,为未来在足球球员跟踪领域研究的继续深入提供了参考依据。