2 尽管“体育场”和“竞技场”这两个术语通常用作所有体育场馆的通用术语,但在数据呈现中,我们通过将举办棒球和足球比赛的大型户外场馆称为“体育场”,将举办篮球和曲棍球比赛的小型封闭场馆称为“竞技场”来区分场馆类型。有关场馆名称和成本的讨论,请参阅附录 A,这些讨论主要来自 Long (2013)。定义时代是一项主观工作,我们名称边缘的场馆可以适当地归类为相邻时代的一部分。例如,20 世纪 50 年代的场馆可以被视为第二次建设浪潮的开始,但我们将它们归类为更早时代的一部分,因为它们的成本和基本设计与之前的设施更相似,而不是随后的宏伟超级体育场。
摘要 - 在过去的几十年中,越来越多的人使用机器学习技术来预测运动表现。本文旨在以良好的精度研究运动结果预测的可能性。机器学习方法通常用于创建模型,该模型将产生可能的匹配结果的代表性输出。这可以帮助教练和经理评估球员绩效,识别技能,预测伤害并评估游戏策略。得益于预测的良好准确性,不断发展的领域之一就是体育博彩。最后,考虑到当前的研究评论,提出了一个框架来开发基于人工智能的系统,以预测足球比赛的结果。本研究提供了有关系统学习算法如何有用以及它们如何产生成功的信息。本研究还回顾了数据挖掘系统的研究,以预测运动性能并评估每个系统的优势和劣势。
足球视频内容分析是一个快速发展的领域,旨在丰富足球比赛的观看体验。当前的研究通常集中于玩家和/或球形检测,跟踪和本地化的特定任务。我们的研究致力于将这些努力整合到能够处理透视转换的综合多对象跟踪(MOT)模型中。我们的框架(footyvision)使用了在扩展的球员和球数据集中训练的Yolov7骨干。MOT模块建立了一个画廊,并根据特征嵌入式,界限框相交,距离,距离和速度来通过匈牙利算法分配身份。我们模型的一个新组件是透视转换模块,该模块利用Yolov7骨架的激活映射使用线,相互作用点和椭圆形来计算同型。此方法有效地适应动态
摘要在解决足球比赛视频录像的自动分析问题时,目前正在使用特殊摄像机。这项工作介绍了已知算法和摄像机校准方法的比较表征,包括利用机器学习和神经网络的方法,目的是确定其缺点并为开发现代,更有效的方法和算法构成理论基础。具体来说,它检查了需要更多输入数据但可以快速运行的算法[1,2]和使用机器学习的更准确的算法[3,4,5,6,5]。证明他们的主要缺点是准确性或速度。使用机器学习的更准确的算法通常并未指定该算法的操作速度,这排除了它们在实时应用中的使用。强调速度的研究作品经常缺乏在现实生活中使用实际使用所需的准确性。
在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE),学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例,为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比,具有多种优势,例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量,以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后,通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器,与算法相结合,被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中,我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。
在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE),学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例,为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比,具有多种优势,例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量,以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后,通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器,与算法相结合,被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中,我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。
在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE),学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例,为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比,具有多种优势,例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量,以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后,通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器,与算法相结合,被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中,我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。
在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE),学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例,为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比,具有多种优势,例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量,以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后,通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器,与算法相结合,被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中,我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。