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申请/专利权人：武汉体育学院

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的篮球投篮结果预测方法及系统，方法数据收集、数据预处理、投篮动作识别、投篮动作得分预测和篮球投篮结果预测。本发明涉及篮球投篮预测技术领域，具体是指一种基于机器学习的篮球投篮结果预测方法及系统，本方案集视频数据和投篮记录数据，提升了方法的适用性；采用视频增强和数值预处理的方法进行数据预处理方案的涉及，优化了数据质量；采用结合注意力机制的残差卷积双向长短期记忆神经网络，进行投篮动作识别，提升了方法整体的准确性和识别效率；在投篮动作识别预分类的基础上，进行投篮得分预测，提升了方法本身的可用性。

主权项：1.一种基于机器学习的篮球投篮结果预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据收集，用于收集篮球投篮结果预测所需的多模态数据，具体为从篮球比赛记录中，通过收集得到篮球投篮结果预测原始数据，所述篮球投篮结果预测原始数据，具体包括篮球比赛录像数据和投篮记录数值数据；所述投篮记录数值数据，具体包括投篮动作类别数据和投篮结果标记数据；所述投篮结果标记数据，具体包括投篮命中情况数据和具体得分明细数据；步骤S2：数据预处理，用于对原始数据进行优化处理，具体为对所述篮球比赛录像数据进行视频增强，并对所述投篮记录数值数据进行基本预处理，得到优化投篮本体数据，包括以下步骤：步骤S21：人工视频裁剪，具体为通过人工分析进行视频剪辑，从所述篮球比赛录像数据中，裁剪得到投篮动作录像数据；步骤S22：视频增强，具体为对所述投篮动作录像数据进行镜像翻转、随机裁剪和视频属性调整，得到增强投篮录像数据；步骤S23：数值数据处理，具体为对所述投篮记录数值数据进行基本预处理操作，所述基本预处理，包括数据清洗、数据归一化和数据类别平衡处理，得到优化投篮数值数据；所述数据类别平衡，用于防止模型训练中的过拟合，具体指采用数据欠采样和数据过采样方法，调整投篮动作类别数据中各类别的数据分布，直到所述投篮动作类别数据中的各类别数据达到数据平衡；步骤S24：数据预处理，具体为通过所述人工视频裁剪、所述视频增强和所述数值数据处理，进行数据预处理，得到优化投篮本体数据，所述优化投篮本体数据，具体包括增强投篮录像数据和优化投篮数值数据；步骤S3：投篮动作识别，用于依据录像视频数据，构建机器学习模型，进行投篮动作识别，并通过投篮动作识别为投篮结果进行智能预分类，具体为依据所述增强投篮录像数据，采用结合注意力机制的残差卷积双向长短期记忆神经网络，进行投篮动作识别，得到投篮动作预测信息；所述结合注意力机制的残差卷积双向长短期记忆神经网络，包括卷积提取子网、残差子网、注意力子网和双向长短期记忆子网；步骤S4：投篮动作得分预测，用于构建机器学习模型进行基于数值数据的投篮动作具体得分情况预测，具体为依据所述优化投篮数值数据，采用长短期记忆神经网络的方法，进行投篮动作得分预测，得到投篮得分预测数据；步骤S5：篮球投篮结果预测，用于结合基于录像的投篮动作预测和基于数值的投篮得分预测，进行篮球投篮结果预测，具体为依据所述投篮动作预测信息，从具体的篮球比赛运动员动作中识别提取投篮动作类型，并通过所述投篮动作类型，结合所述投篮得分预测数据，得到投篮结果预测数据。

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