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World File Search System五人
使用Yolov8型号在五人制录像带中的球和球员检测
摘要近年来人们对体育运动的兴趣和热情显着增加。这使人们越来越重视各种运动的高质量视频录制，以捕获最小的细节。录制和分析在诸如五人制的体育运动中变得极为重要，五人五个复杂而快速的事件。球检测和跟踪以及玩家分析，已经成为许多分析师和研究人员感兴趣的领域。教练依靠视频分析来评估团队的表现并做出明智的决定以取得更好的成绩。此外，教练和体育侦察员可以通过审查过去的比赛来使用此工具为才华横溢的玩家侦察。球检测对于帮助裁判在比赛的关键时刻做出正确的决定至关重要。但是，由于球的不断运动，其形状和外观会随着时间的流逝而变化，并且通常会被玩家所阻挡，因此在整个游戏中跟踪其位置的挑战。本文提出了一种基于深度学习的Yolov8模型，用于在广播五人制视频中检测球和玩家。关键字yolov8，roboflow，球检测，球员检测，五人
五人制足球中的心率、耗氧量和能量消耗之间的关系
本研究的主要目的是通过跑步机跑步时心率 (HR) 和氧耗 (VO 2 ) (HR-VO 2 ) 之间的回归方程，比较模拟五人制足球比赛 (S-Game) 中测得的氧耗 (Measured -VO 2 ) 与估计的氧耗 (Estimated -VO 2 )，次要目的是计算 S-Game 中的总能量消耗 (EE)。对 10 名职业运动员 (22.20 ± 3.22 岁) 进行了评估。在跑步机上的连续测试 (Cont Test ) 中单独测定 HR-VO 2 。将 S-Game 中测得的 -VO 2 与 Cont Test 中的估计 -VO 2 进行了比较。通过 VO 2 估计无乳酸和乳酸途径。使用配对 t 检验 (p = 0.38)，估计的 -VO 2 与测量的 -VO 2 没有统计学上的显著差异。但估计的和测量的 VO 2 之间的相关性非常弱 (r = − 0.05)，并且一致性较差 (一致性相关系数 = − 0.04)。此外，Bland-Altman 图显示偏差为 − 2.8 ml/kg/min，个体差异高达 19 ml/kg/min。通过 Cont 检验确定的 HR- VO 2 并不是 VO 2 的良好个体预测指标。五人制足球比赛的高强度和间歇性可能导致 HR- VO 2 关系的分离。不建议使用 Cont 检验来估计五人制足球比赛中的 VO 2 和计算个人 EE。这仅推荐用于组平均值。 S-Game 中的总 EE 为 13.10 ± 1.25 kcal.min − 1 (10.81 ± 1.57 代谢当量)。代谢途径的贡献如下：有氧 (93%)、无乳酸 (5%) 和乳酸 (2%)。
高校五人制足球战术学习教学策略
1 机构隶属关系：计算机科学大学。邮政地址：17100 电子邮件：grego@uci.cu 2 机构隶属关系：计算机科学大学。邮政地址：17100 电子邮件：armandopf@uci.cu 3 机构隶属关系：计算机科学大学。邮政地址：17100 电子邮箱：alecm@uci.cu * 通讯作者：Gregorio Morales González。摘要 本研究的目的是设计一种五人制足球教学学习策略，以在计算机科学大学团队的狭小空间内提高比赛的压力输出中的战术要素。实验对象为 45 名年龄在 19 岁至 22 岁之间的球员，其中 15 名被选入代表该大学参加全国各级大学竞技比赛的球队正式名单。所使用的方法是历史逻辑、辩证和系统结构功能、一般经验（观察、测量）和特定经验（访谈）。用于战术理解的策略为教学过程提供了一个变革性的投影，考虑到教学成分，因为球员通过发展有球和无球的技能，显著地提高了他们的知识。通过球员在无进球比赛中的观察和控制，我们可以更好地关注错误。这样，我们就可以根据所犯的错误来个性化战术工作。这种在小空间里进行的工作使得球队在全国大学生比赛中取得了进步，球队在压力输出和进攻方面提高了比赛动态，并于2017年获得了男子五人制足球大学生冠军。关键词：教学学习策略，战术防守摘要