2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫(kù)——運(yùn)動(dòng)競(jìng)技視頻智能識(shí)別考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在運(yùn)動(dòng)視頻智能識(shí)別中，下列哪一項(xiàng)不屬于計(jì)算機(jī)視覺的基本任務(wù)？A.目標(biāo)檢測(cè)B.物體追蹤C(jī).場(chǎng)景語(yǔ)義分割D.運(yùn)動(dòng)員技能評(píng)分2.下列哪種深度學(xué)習(xí)模型通常被用作視頻分類的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)？A.VGGB.ResNetC.InceptionD.LSTM3.關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)在運(yùn)動(dòng)視頻分析中的主要作用是？A.檢測(cè)視頻中的運(yùn)動(dòng)員或器材B.估計(jì)運(yùn)動(dòng)員身體關(guān)節(jié)的位置C.對(duì)整個(gè)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類D.統(tǒng)計(jì)視頻中的幀數(shù)4.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，衡量預(yù)測(cè)框與真實(shí)目標(biāo)重疊程度的指標(biāo)是？A.PrecisionB.RecallC.F1-ScoreD.IntersectionoverUnion(IoU)5.事件檢測(cè)與動(dòng)作識(shí)別的主要區(qū)別在于？A.事件檢測(cè)通常需要處理更長(zhǎng)時(shí)間的視頻片段B.事件檢測(cè)更關(guān)注運(yùn)動(dòng)員之間的交互C.事件檢測(cè)的目標(biāo)是識(shí)別具有特定意義的時(shí)間點(diǎn)或序列D.事件檢測(cè)通常需要更高分辨率的視頻輸入6.以下哪項(xiàng)技術(shù)常用于解決小樣本運(yùn)動(dòng)動(dòng)作識(shí)別問(wèn)題？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.遷移學(xué)習(xí)C.損失函數(shù)優(yōu)化D.特征提取器改進(jìn)7.運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)分析中，通過(guò)分析運(yùn)動(dòng)員跑動(dòng)軌跡，可以量化計(jì)算？A.速度和加速度B.力量和爆發(fā)力C.柔韌性和平衡性D.技術(shù)動(dòng)作的準(zhǔn)確性8.以下哪種模型結(jié)構(gòu)更適合處理具有順序依賴性的運(yùn)動(dòng)視頻數(shù)據(jù)？A.CNNB.TransformerC.GAND.Noneoftheabove9.將智能視頻分析系統(tǒng)部署在運(yùn)動(dòng)員佩戴的智能設(shè)備上，屬于？A.云計(jì)算模式B.邊緣計(jì)算模式C.分布式計(jì)算模式D.并行計(jì)算模式10.構(gòu)建高質(zhì)量運(yùn)動(dòng)視頻數(shù)據(jù)集，標(biāo)注過(guò)程最關(guān)鍵的部分通常是？A.視頻采集設(shè)備的選擇B.數(shù)據(jù)清洗和去噪C.目標(biāo)或動(dòng)作的精確標(biāo)注D.數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)格式管理二、填空題（每空2分，共20分）1.計(jì)算機(jī)視覺中的“尺度不變特征變換”（Scale-InvariantFeatureTransform,________）算法常被用于運(yùn)動(dòng)物體的特征描述。2.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，為了防止過(guò)擬合，常用的正則化技術(shù)有L1懲罰、L2懲罰和________。3.基于“時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)”（Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetwork,________）可以有效地對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析。4.在運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)任務(wù)中，常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)除了準(zhǔn)確率、召回率外，還有平均精度均值（MeanAveragePrecision,________）。5.通過(guò)分析運(yùn)動(dòng)員的關(guān)鍵點(diǎn)軌跡，可以計(jì)算其運(yùn)動(dòng)姿態(tài)參數(shù)，如關(guān)節(jié)角度、_______等。6.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（_______）可以用于生成逼真的運(yùn)動(dòng)視頻或模擬特定場(chǎng)景。7.“智能體育”領(lǐng)域強(qiáng)調(diào)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于體育領(lǐng)域的各個(gè)方面，包括運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、_______、賽事管理、體育娛樂等。8.視頻理解中，“時(shí)空特征”（Spatio-TemporalFeatures）是指同時(shí)包含了_______和時(shí)間維度的信息。9.為了提高模型的泛化能力，在運(yùn)動(dòng)視頻智能識(shí)別任務(wù)中，需要收集多樣性且數(shù)量充足的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行有效的________。10.運(yùn)動(dòng)員技術(shù)動(dòng)作評(píng)估的一個(gè)方面是分析動(dòng)作的流暢性，這通常涉及到對(duì)動(dòng)作過(guò)程中_______的變化規(guī)律進(jìn)行建模。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)模型在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別任務(wù)中的主要優(yōu)勢(shì)。2.解釋什么是關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，并列舉至少三個(gè)在運(yùn)動(dòng)分析中有應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)。3.描述運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)與常規(guī)視頻目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的主要區(qū)別和挑戰(zhàn)。4.簡(jiǎn)述利用智能視頻分析技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)分析的主要流程。四、論述題（10分）結(jié)合具體運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目（如籃球、足球、游泳等），論述運(yùn)動(dòng)競(jìng)技視頻智能識(shí)別技術(shù)（至少兩個(gè)方面，如動(dòng)作識(shí)別或事件檢測(cè)）在實(shí)際體育應(yīng)用（如轉(zhuǎn)播、訓(xùn)練、裁判輔助等）中的價(jià)值、面臨的挑戰(zhàn)以及可能的解決方案。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.B4.D5.C6.B7.A8.B9.B10.C二、填空題1.SIFT2.Dropout3.STGCN4.MAP5.速度6.GAN7.比賽觀賞8.空間9.數(shù)據(jù)增強(qiáng)10.關(guān)鍵點(diǎn)三、簡(jiǎn)答題1.深度學(xué)習(xí)模型在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別任務(wù)中的主要優(yōu)勢(shì)：*自動(dòng)特征提取能力：深度學(xué)習(xí)模型（尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）能夠自動(dòng)從原始像素中學(xué)習(xí)層次化的特征表示，避免了人工設(shè)計(jì)特征的復(fù)雜性和局限性，對(duì)于復(fù)雜多變的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景和物體外觀具有更好的適應(yīng)性。*強(qiáng)大的擬合能力：深度學(xué)習(xí)模型具有大量的參數(shù)，能夠擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而捕捉運(yùn)動(dòng)物體形狀、紋理、空間布局以及運(yùn)動(dòng)軌跡等綜合信息，提高檢測(cè)和識(shí)別的精度。*端到端學(xué)習(xí)：許多深度學(xué)習(xí)模型支持端到端的學(xué)習(xí)框架，可以直接從原始輸入（如視頻幀）映射到最終輸出（如目標(biāo)類別和位置），簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)方法的多個(gè)手工設(shè)計(jì)步驟。*泛化能力：通過(guò)在大規(guī)模多樣化數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型通常能獲得較好的泛化能力，能夠適應(yīng)不同光照、視角、背景和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別。2.什么是關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，并列舉至少三個(gè)在運(yùn)動(dòng)分析中有應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)：*關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)：指的是在圖像或視頻中定位人體或物體上具有顯著特征或代表性的點(diǎn)（稱為關(guān)鍵點(diǎn)）。在運(yùn)動(dòng)分析中，通常關(guān)注人體關(guān)鍵點(diǎn)，如頭、肩、肘、腕、髖、膝、踝等。通過(guò)追蹤這些關(guān)鍵點(diǎn)在連續(xù)幀中的位置變化，可以重建人體姿態(tài)、分析運(yùn)動(dòng)軌跡、計(jì)算運(yùn)動(dòng)參數(shù)（如速度、角度、距離等）。*運(yùn)動(dòng)分析中的關(guān)鍵點(diǎn)示例：肩部、肘部、腕部、髖部、膝部、踝部。3.運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)與常規(guī)視頻目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的主要區(qū)別和挑戰(zhàn)：*區(qū)別：*目標(biāo)粒度：常規(guī)視頻目標(biāo)檢測(cè)通常關(guān)注于檢測(cè)視頻幀中的獨(dú)立物體實(shí)例（如一個(gè)人、一個(gè)球），而運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)關(guān)注的是識(shí)別具有特定意義的時(shí)間點(diǎn)或動(dòng)作序列（如進(jìn)球、犯規(guī)、紅牌、特定戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行成功等）。*時(shí)空依賴：運(yùn)動(dòng)事件往往不是孤立發(fā)生的，它們通常依賴于前后動(dòng)作或場(chǎng)景狀態(tài)，具有顯著的時(shí)空依賴性，而常規(guī)目標(biāo)檢測(cè)主要關(guān)注單幀或短時(shí)內(nèi)的物體存在。*上下文關(guān)聯(lián)：事件的發(fā)生通常與特定的上下文（如比賽階段、運(yùn)動(dòng)員身份、團(tuán)隊(duì)互動(dòng)）相關(guān)，需要結(jié)合更多信息進(jìn)行判斷，而常規(guī)目標(biāo)檢測(cè)相對(duì)獨(dú)立于上下文。*挑戰(zhàn)：*定義模糊性：事件的定義可能存在模糊性，不同規(guī)則或裁判可能有不同判罰標(biāo)準(zhǔn)。*復(fù)雜場(chǎng)景干擾：比賽場(chǎng)景通常復(fù)雜，大量無(wú)關(guān)動(dòng)作、遮擋、視角變化、光照變化等會(huì)干擾事件的準(zhǔn)確檢測(cè)。*實(shí)時(shí)性要求：許多應(yīng)用場(chǎng)景（如實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)播、輔助裁判）對(duì)事件檢測(cè)的延遲有嚴(yán)格要求。*長(zhǎng)時(shí)依賴建模：事件可能由一系列長(zhǎng)時(shí)間跨度的動(dòng)作引發(fā)，需要強(qiáng)大的長(zhǎng)時(shí)依賴建模能力。4.利用智能視頻分析技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)分析的主要流程：*數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：獲取高質(zhì)量的運(yùn)動(dòng)視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行去噪、校正、幀提取等預(yù)處理操作，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。*運(yùn)動(dòng)員/器材檢測(cè)與追蹤：利用目標(biāo)檢測(cè)算法定位視頻中的運(yùn)動(dòng)員和器材，并通過(guò)目標(biāo)追蹤算法在連續(xù)幀中穩(wěn)定地跟定個(gè)體。*關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與姿態(tài)估計(jì)：對(duì)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，估計(jì)其三維姿態(tài)，獲取身體各部位的位置信息。*運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)計(jì)算：基于關(guān)鍵點(diǎn)軌跡，計(jì)算速度、加速度、位移、角度、距離等運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)。*專項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)量化：結(jié)合具體運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目特點(diǎn)，設(shè)計(jì)算法量化關(guān)鍵技術(shù)動(dòng)作的質(zhì)量或效率（如投籃弧度、游泳劃水深度/速度、跑步姿態(tài)經(jīng)濟(jì)性等）。*戰(zhàn)術(shù)行為分析：分析運(yùn)動(dòng)員跑動(dòng)區(qū)域、熱力圖、與隊(duì)友/對(duì)手的交互模式等，評(píng)估其戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行情況。*綜合表現(xiàn)評(píng)估與可視化：將計(jì)算得到的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行融合，形成運(yùn)動(dòng)員的綜合表現(xiàn)評(píng)分或報(bào)告，并通過(guò)圖表等可視化方式進(jìn)行展示，為教練和運(yùn)動(dòng)員提供反饋。四、論述題（以下內(nèi)容僅為示例性論述方向，具體答案需根據(jù)題目要求展開）結(jié)合籃球運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)競(jìng)技視頻智能識(shí)別技術(shù)在轉(zhuǎn)播、訓(xùn)練、裁判輔助等方面的應(yīng)用價(jià)值、挑戰(zhàn)及解決方案：價(jià)值：1.轉(zhuǎn)播增強(qiáng)：*實(shí)時(shí)精彩瞬間回放：自動(dòng)檢測(cè)并標(biāo)記進(jìn)球、搶斷、蓋帽等關(guān)鍵事件，實(shí)現(xiàn)快速檢索和精彩集錦制作。例如，通過(guò)動(dòng)作識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別投籃動(dòng)作的成功與否，并觸發(fā)錄像保存。*多角度視角呈現(xiàn)：利用目標(biāo)檢測(cè)和追蹤，在主視角之外自動(dòng)生成運(yùn)動(dòng)員跑位、身體接觸等輔助視角，豐富觀賽體驗(yàn)。*戰(zhàn)術(shù)分析可視化：分析球員跑動(dòng)軌跡和熱力圖，向觀眾展示進(jìn)攻或防守陣型、球員參與度等信息。2.訓(xùn)練輔助：*技術(shù)動(dòng)作分析：通過(guò)姿態(tài)估計(jì)和關(guān)鍵點(diǎn)分析，量化評(píng)估球員投籃姿勢(shì)、運(yùn)球技巧、跳躍高度等，提供客觀反饋。例如，分析投籃時(shí)手指觸球角度和手腕穩(wěn)定性。*專項(xiàng)能力評(píng)估：計(jì)算球員的基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)能力指標(biāo)（如最大速度、變向能力、反應(yīng)時(shí)間），幫助制定個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃。*對(duì)手研究：自動(dòng)分析錄像，提取對(duì)手的常用戰(zhàn)術(shù)、關(guān)鍵球員特點(diǎn)，為教練制定針對(duì)性策略提供數(shù)據(jù)支持。3.裁判輔助：*犯規(guī)檢測(cè)：通過(guò)分析身體接觸力度、動(dòng)作意圖（如推人、拉人），輔助裁判判斷是否構(gòu)成犯規(guī)。例如，檢測(cè)球員跌倒時(shí)的關(guān)鍵點(diǎn)速度變化和軌跡，判斷是否為惡意犯規(guī)。*越位判斷：結(jié)合球的位置和球員關(guān)鍵點(diǎn)位置，在傳球瞬間判斷是否越位，提高判罰準(zhǔn)確性。*犯規(guī)統(tǒng)計(jì)：自動(dòng)統(tǒng)計(jì)場(chǎng)上球員的犯規(guī)次數(shù)和類型，實(shí)時(shí)更新比分牌或記錄表。挑戰(zhàn)：1.復(fù)雜多變的比賽環(huán)境：比賽中存在大量遮擋（球員之間、球員與器材之間）、快速運(yùn)動(dòng)、視角變化、光照突變等情況，影響檢測(cè)和識(shí)別的穩(wěn)定性。2.動(dòng)作相似性與區(qū)分度：某些合法動(dòng)作與犯規(guī)動(dòng)作（如沖撞）在視覺上可能非常相似，僅憑視覺難以精確區(qū)分意圖，需要結(jié)合規(guī)則模型和上下文信息。3.實(shí)時(shí)性要求高：許多應(yīng)用場(chǎng)景（如轉(zhuǎn)播、即時(shí)判罰輔助）要求系統(tǒng)具有極低的延遲，對(duì)算法效率和計(jì)算資源是巨大挑戰(zhàn)。4.規(guī)則定義的復(fù)雜性與主觀性：體育規(guī)則本身復(fù)雜，且部分判罰帶有主觀性，如何將模糊的規(guī)則轉(zhuǎn)化為精確的算法模型是難點(diǎn)。5.數(shù)據(jù)獲取與標(biāo)注成本：獲取高質(zhì)量、覆蓋各種比賽場(chǎng)景的標(biāo)注數(shù)據(jù)成本高昂。解決方案：1.模型魯棒性提升：研究更魯棒的檢測(cè)和識(shí)別算法，能夠適應(yīng)遮擋、光照變化、不同視角等復(fù)雜情況。利用多模態(tài)信息（如結(jié)合紅外熱成像）輔助判斷。2.引入先驗(yàn)知識(shí)與規(guī)則模型：將體育規(guī)則知識(shí)融入模型中，或開發(fā)獨(dú)立的規(guī)則推理引擎，輔助判斷動(dòng)作性質(zhì)和意圖。例如，結(jié)合物理模型判斷