胡靈慧 高山林

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學院，湖南 衡陽 421005）

虛擬現(xiàn)實技術(shù)是一種通過計算機生成的仿真環(huán)境，使用戶能夠與之進行互動和沉浸式體驗的技術(shù)。通過合成視覺、聽覺、觸覺等感官信息，虛擬現(xiàn)實技術(shù)能夠模擬現(xiàn)實世界的場景和物體，并對用戶的動作和與用戶間的互動進行實時響應(yīng)。將虛擬現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用于籃球運動員防守能力訓(xùn)練，能夠提供給運動員個性化訓(xùn)練，使其獲得沉浸式的訓(xùn)練體驗，提高運動員的整體比賽表現(xiàn)。該文旨在研究虛擬現(xiàn)實技術(shù)在提高籃球運動員防守能力中的應(yīng)用，希望在未來為籃球運動員提供更好的訓(xùn)練環(huán)境。

1 基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的籃球訓(xùn)練平臺總體框架

基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的籃球訓(xùn)練平臺框架可分為4個部分，分別為籃球運動員訓(xùn)練信息采集、籃球訓(xùn)練資源存儲、運動信息數(shù)據(jù)分類整合以及智能化籃球訓(xùn)練。基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的籃球訓(xùn)練平臺總體框架如圖1所示。

籃球運動員訓(xùn)練信息采集是對運動員的動作數(shù)據(jù)、身體姿勢和速度等訓(xùn)練信息進行初步收集，并進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，以便后續(xù)分析和評估運動員的技能水平和訓(xùn)練需求。

籃球訓(xùn)練資源存儲是用于存儲訓(xùn)練視頻、教學材料、訓(xùn)練計劃等籃球訓(xùn)練相關(guān)的資源，同時保證資源傳輸?shù)男屎唾Y源使用的安全性。

運動信息數(shù)據(jù)分類整合是對數(shù)據(jù)進行處理和分析，提取關(guān)鍵的運動特征和模式，幫助教練和運動員了解運動技能的優(yōu)勢，并根據(jù)這些信息制定個性化的防守能力訓(xùn)練計劃。

智能化籃球訓(xùn)練是利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)，提供智能化的籃球訓(xùn)練體驗。通過虛擬現(xiàn)實設(shè)備，運動員可以進行虛擬的籃球訓(xùn)練，模擬真實的比賽場景和各種訓(xùn)練情境。平臺根據(jù)運動員的實時表現(xiàn)提供反饋和指導(dǎo)，幫助其改進防守技術(shù)并提升訓(xùn)練效果。

2 籃球運動員訓(xùn)練信息采集

通過用戶接口，提供籃球運動員的注冊、登錄和個人信息管理功能，對姓名、年齡、身高和體重等基本信息進行初步采集。在訓(xùn)練過程中，使用API應(yīng)用向?qū)?，快速?chuàng)建基本的信息結(jié)構(gòu)。使用MFC基本類庫，處理窗口、消息和控件，簡化程序的開發(fā)步驟。使用3Ds Max對運動員和訓(xùn)練環(huán)境進行三維建模，再將模型導(dǎo)入Visual C++項目，配置OpenGL環(huán)境，提升系統(tǒng)的通用性和建模的易用性[1]。構(gòu)建籃球運動員模型后，通過運動捕捉設(shè)備，對籃球運動技術(shù)動作進行捕捉和采集，并對其進行校準，以確保采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準確。實時采集籃球運動員的運動數(shù)據(jù)，將捕捉到的運動數(shù)據(jù)應(yīng)用到籃球運動員模型上，實現(xiàn)動作的重現(xiàn)和記錄。

對采集的運動數(shù)據(jù)進行清洗和校正，檢查原始數(shù)據(jù)的缺失、重復(fù)和異常問題，糾正或刪除異常數(shù)據(jù)，對經(jīng)過檢查的數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，統(tǒng)一日期格式，并進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。對運動數(shù)據(jù)進行智能分析，提取關(guān)鍵動作、姿勢和指標，為后續(xù)的智能化籃球訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。至此，籃球運動員訓(xùn)練信息采集流程結(jié)束。

3 籃球訓(xùn)練資源存儲

使用動態(tài)資源加載技術(shù)，可減少存儲空間的占用和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸捪?，將籃球訓(xùn)練資源存儲在云端，具有高可用性、可擴展性和靈活性，并能實現(xiàn)跨設(shè)備的訪問和共享。采用Git版本控制對籃球訓(xùn)練資源進行管理，跟蹤不同版本的資源，記錄修改歷史，便于恢復(fù)和回滾操作。建立元數(shù)據(jù)索引系統(tǒng)，通過索引和標簽等方式，對籃球訓(xùn)練資源進行快速搜索、分類和篩選，建立籃球訓(xùn)練資源數(shù)據(jù)倉庫，提高資源的檢索效率[2]。為保護訓(xùn)練資源免受數(shù)據(jù)丟失或損壞的影響，對數(shù)據(jù)進行備份，并采取容災(zāi)措施，定期對存儲的籃球訓(xùn)練資源進行備份，并將備份數(shù)據(jù)存儲在不同的位置或存儲介質(zhì)上，以防單點故障。當發(fā)生數(shù)據(jù)意外損失或系統(tǒng)故障時，使用備份數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)恢復(fù)，將數(shù)據(jù)恢復(fù)到最近一次備份的狀態(tài)。

同時，考慮數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護，采用AES數(shù)據(jù)加密算法，對128位密鑰進行連續(xù)的置換和替換操作，獲得密文輸出，對籃球運動員的個人信息和訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行加密，防止數(shù)據(jù)泄露。結(jié)合RBAC技術(shù)，確定籃球運動員數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的管理員、教練和運動員等不同角色，每個角色代表不同的用戶身份和權(quán)限級別。管理員可以訪問和修改所有數(shù)據(jù)，教練可以查看和編輯特定運動員的數(shù)據(jù)，運動員只能查看自己的數(shù)據(jù)。通過對籃球運動員數(shù)據(jù)進行訪問限制，確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才可以訪問敏感數(shù)據(jù)，有效地對籃球訓(xùn)練資源進行存儲和管理。

4 運動信息數(shù)據(jù)分類整合

通過籃球訓(xùn)練平臺，利用信息傳輸紐帶實現(xiàn)多元化信息的無縫對接，最后在節(jié)點處進行整合。該平臺運用分類分層技術(shù)對籃球訓(xùn)練信息資源進行整合處理，便于需求用戶提取信息資源。假設(shè)待整合籃球訓(xùn)練信息資源為C，其計算如公式（1）所示。

式中：P為籃球訓(xùn)練信息特征；n為籃球訓(xùn)練信息特征數(shù)量；Cn為籃球訓(xùn)練信息的第n個單項特征。

將需要計算的籃球訓(xùn)練信息特征偏差設(shè)為mv，其計算如公式（2）所示。

式中：Rp為籃球訓(xùn)練信息的特征偏差；H為籃球訓(xùn)練信息特征的縱向微調(diào)系數(shù)；H'為籃球訓(xùn)練信息特征的橫向微調(diào)系數(shù)。

通過計算籃球訓(xùn)練信息資源C相鄰特征偏差，按照偏差數(shù)值由大至小的順序?qū)@球訓(xùn)練信息資源進行排序，并根據(jù)其編碼執(zhí)行資源分層，生成數(shù)據(jù)目錄，進而實現(xiàn)籃球訓(xùn)練信息資源整合。

5 實現(xiàn)智能化籃球訓(xùn)練

5.1 虛擬課堂模塊

在基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的籃球虛擬課堂中，使用虛擬現(xiàn)實技術(shù)創(chuàng)建逼真的籃球場景和情境，為運動員提供在線籃球訓(xùn)練課程和教學資源。使用WebRTC流媒體傳輸協(xié)議進行視頻和音頻的實時傳輸，將媒體數(shù)據(jù)分割成小的數(shù)據(jù)塊，并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸實現(xiàn)較低的延遲。為提高傳輸效率，使用H.264（AVC）視頻編解碼器和Opus音頻編解碼器，將原始視頻和音頻數(shù)據(jù)進行壓縮和解壓縮。通過動態(tài)調(diào)整幀率，確保視頻的平滑播放，并避免卡頓現(xiàn)象，為運動員提供最佳的觀看體驗[3]。通過VR用戶接口登錄后，運動員可自主選擇適合自己的訓(xùn)練課程。將運動員的虛擬形象集成到在線虛擬課堂中，將2個或2個以上虛擬形象進行線性混合，并對耦合性進行計算，如公式（3）所示。

式中：M為耦合后的圖像系數(shù)；PA、PB為2個不同形象的虛擬位置；SA、SB為2個不同形象的動作相似度；VA、VB為2個不同形象的運動速度。

通過構(gòu)建虛擬課堂模塊的交互功能，可使籃球運動員與虛擬教練隨時互動，對實時指導(dǎo)進行接收和反饋。同時，利用HTML5 Canvas，創(chuàng)建可交互的白板，允許用戶在上面進行繪圖、書寫和標注。通過CanvasAPI，實現(xiàn)畫筆、橡皮擦和形狀繪制等功能。此外，結(jié)合智能問答引擎，將問題與RDF知識圖譜進行匹配，并提供個性化的回復(fù)，為運動員提供沉浸式的籃球課堂體驗。

5.2 技術(shù)訓(xùn)練設(shè)計

根據(jù)籃球運動員訓(xùn)練內(nèi)容和動態(tài)展示的特點，設(shè)計姿勢和腳步技巧、目視和反應(yīng)能力、搶斷技巧、封堵和盯人防守以及團隊防守協(xié)作5個主要的一級程序?qū)Ш胶?0個二級配合按鈕，并配置逐幀進退回放、全視角切換等功能。使用物理引擎模擬籃球的物理行為，包括球的彈性、摩擦力等和籃球與籃筐、球員間的碰撞。通過程序設(shè)計，在虛擬環(huán)境中模擬籃球防守技術(shù)訓(xùn)練，設(shè)計球員在虛擬場景中的帶球、傳球和投籃等運動路徑，多角度地展示籃球運動員連續(xù)動態(tài)的戰(zhàn)術(shù)配合線路[4]。

籃球防守技術(shù)訓(xùn)練設(shè)計的主要功能如下：1）在虛擬環(huán)境中，教練能夠設(shè)置各種籃球戰(zhàn)術(shù)練習和訓(xùn)練任務(wù)，并以動態(tài)的方式呈現(xiàn)給運動員，運動員可在虛擬環(huán)境中進行戰(zhàn)術(shù)練習。2）教練可以利用逼真的三維動畫仿真技術(shù)展示虛擬對手的進攻變化和特點，使運動員能夠根據(jù)虛擬對手的進攻特點，理解和應(yīng)對不同對手的進攻策略。3）教練和運動員能夠記錄和回放不同防守戰(zhàn)術(shù)方法的布置，幫助戰(zhàn)術(shù)分析和訓(xùn)練復(fù)盤。

通過建立專門的時間數(shù)據(jù)流模塊命令和運動軌跡模塊命令，可將每個運動員的運動時間同時顯示在時間數(shù)據(jù)流模塊上，每個運動員的運動軌跡都會記錄到同一條運動軌跡上，并能識別和區(qū)分每個運動員的運動軌跡。該時間數(shù)據(jù)流模塊命令和運動軌跡模塊可使多人實現(xiàn)同步運動，并由數(shù)據(jù)庫對這些信息進行識別、辨認和貯存，使運動員能夠得到相應(yīng)的指令并隨時回顧訓(xùn)練過程。

5.3 訓(xùn)練效果反饋

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，加載預(yù)先訓(xùn)練好的PoseNet模型，將需要進行姿態(tài)估計的運動員圖像作為輸入，通過前向傳播過程，對運動員的運動圖像進行特征提取和姿態(tài)估計，得到頭、肩、肘、腳等關(guān)鍵點的位置信息[5]。根據(jù)輸出的關(guān)鍵點位置，對其進行關(guān)鍵點篩選、關(guān)鍵點連接和姿態(tài)匹配，進一步提高姿態(tài)估計的準確性，最終得到每個關(guān)鍵點在圖像中的坐標位置，實現(xiàn)運動員的防守姿態(tài)估計和動作分析。運動捕捉示意圖如圖2所示。

基于運動捕捉數(shù)據(jù)，識別運動員的攔截、封堵和搶斷等防守動作，分析運動員在防守過程中的運動軌跡，最后使用評估指標來量化運動員的防守能力。使用SVM對指標進行分類，確定每個指標在整個評估過程中的相對重要程度，其計算如公式（4）所示。

式中：T為類別標志；Z為法向量；x為特征向量；F為特征偏差。

根據(jù)預(yù)設(shè)的評估指標，對運動員的防守能力訓(xùn)練效果進行自動化評估。建立多元線性回歸模型U，其計算如公式（5）所示。

式中：λ0…λn為回歸系數(shù)；X1…Xn為防守能力訓(xùn)練質(zhì)量的自變量；α為隨機誤差項。

通過最佳擬合曲線，得出回歸系數(shù)的估計值，如公式（6）所示。

式中：η為回歸模型的系數(shù)向量；φ為特征矩陣；φ'為特征矩陣的轉(zhuǎn)置；H為目標變量向量。

最后在Python環(huán)境中導(dǎo)入scikit-learn庫，執(zhí)行模型擬合后得到結(jié)果輸出。根據(jù)分析結(jié)果，為運動員提供實時的動作反饋和建議，幫助運動員改進防守技能。

6 對比試驗

6.1 試驗準備

為測試該文平臺對運動員防守能力訓(xùn)練的應(yīng)用效果，試驗選擇Windows 7為開發(fā)平臺，以滿足試驗的操作系統(tǒng)要求。采用2TB Kingston KC2500硬盤，進行數(shù)據(jù)信息的讀取。Web服務(wù)器使用Apache，網(wǎng)絡(luò)帶寬為10Gbit/s以太網(wǎng)。為提供數(shù)據(jù)處理支持，使用AMD Ryzen 9 5950X處理器，內(nèi)存頻率為DDR4-4000MT/s，主頻為3.6GHz。選用MySQL數(shù)據(jù)庫，用于存儲和管理試驗中的數(shù)據(jù)，以支持后期結(jié)果分析任務(wù)。

6.2 試驗結(jié)果

該試驗共設(shè)置5位防守能力不一的籃球運動員，每天進行10min測試，針對其投籃技術(shù)動作、防守中的反應(yīng)時間、身體位移速度和防守加速度進行數(shù)據(jù)分析。通過比較傳統(tǒng)訓(xùn)練方法和虛擬現(xiàn)實技術(shù)對運動員防守能力的影響，驗證虛擬現(xiàn)實技術(shù)對運動員防守技能的增強效果。

由試驗數(shù)據(jù)可知，應(yīng)用虛擬現(xiàn)實技術(shù)進行訓(xùn)練后，5位運動員在反應(yīng)時間、身體位移速度和防守加速度3個方面均有提升，平均反應(yīng)時間縮短了0.028s，平均身體位移速度提高了0.27m/s，平均防守加速度提高了0.066m/s2。和傳統(tǒng)訓(xùn)練方法相比，虛擬現(xiàn)實技術(shù)在籃球運動員防守能力訓(xùn)練中的表現(xiàn)更好，具有一定應(yīng)用價值。

7 結(jié)語

將虛擬現(xiàn)實技術(shù)融入籃球運動員的防守能力訓(xùn)練，能夠幫助運動員了解自身的防守表現(xiàn)，提供更安全的訓(xùn)練環(huán)境，切實提高運動員的防守技能，對運動員的防守反應(yīng)時間、身體位移速度和防守加速度均產(chǎn)生了有利影響。在虛擬現(xiàn)實技術(shù)的支持下，籃球訓(xùn)練平臺的建設(shè)不僅是時勢所趨，還能進一步提升籃球運動員防守能力，為籃球訓(xùn)練領(lǐng)域提供新路徑。