2025年大学《智能体育工程》专业题库—— 体育赛事视频分析与智能识别.docxVIP

2025年大学《智能体育工程》专业题库——体育赛事视频分析与智能识别

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填入括号内）

1.在体育赛事视频分析中，用于实时检测场上运动员数量和位置的典型计算机视觉任务被称为？

(A)目标跟踪(B)场景理解(C)行为识别(D)目标检测

2.下列哪种深度学习模型架构通常被认为最适合处理视频数据中的时序依赖关系？

(A)卷积神经网络（CNN）(B)递归神经网络（RNN）(C)Transformer(D)线性回归模型

3.当需要在一个长视频序列中持续追踪同一个运动员时，除了目标检测，还需要使用哪种技术？

(A)目标分类(B)运动员重识别（ReID）(C)光流估计(D)运动预测

4.用于评估目标检测模型在特定场景下检测运动员位置准确性的常用指标是？

(A)精确率(B)召回率(C)平均精度（AP）(D)均方误差（MSE）

5.在分析篮球比赛视频时，识别“抢断”行为属于哪种视频分析任务？

(A)关键帧提取(B)运动员姿态估计(C)特定事件检测(D)战术模式识别

6.将运动员的二维图像信息转化为可以在三维空间中理解其姿态和位置的技术，通常称为？

(A)多视角几何(B)运动恢复结构（MVS）(C)三维姿态估计(D)光流法

7.体育赛事视频分析中，VAR（视频助理裁判系统）主要利用视频技术来辅助裁判判断哪些情况？

(A)观众入场情况(B)运动员心率变化(C)是否越位或犯规(D)裁判自身行为

8.下列哪项技术通常不直接用于从视频序列中自动生成比赛事件摘要？

(A)关键时刻检测(B)情感分析(C)活动识别(D)视频剪辑

9.在体育视频分析系统中，处理海量视频数据并实现低延迟分析的常见计算范式是？

(A)批处理(B)增量学习(C)边缘计算(D)模型蒸馏

10.当体育视频分析系统需要融合视频画面信息与来自可穿戴传感器的生理数据时，这体现了哪种技术趋势？

(A)单模态深度学习(B)多模态数据融合(C)无监督学习(D)强化学习

二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填入横线上）

1.体育赛事视频分析的首要任务通常是______，它是后续所有分析的基础。

2.常用的目标检测算法如YOLOv5，其名称中的YOLO代表YouOnlyLookOnce，意味着______。

3.在进行运动员行为识别时，为了提高模型的泛化能力，需要收集大量标注好的______数据。

4.评估一个视频分析系统性能时，除了准确率，______和召回率也是重要的评价指标。

5.利用计算机视觉技术自动识别和量化运动员的技术动作（如投篮弧度、跑步步频）属于______分析。

6.为了在复杂的赛场环境中准确识别不同运动员，______技术扮演着重要角色。

7.体育视频分析中的时空信息，时间维度通常通过视频的______来体现。

8.通过分析场上所有运动员的位置分布和移动轨迹，以理解团队战术意图的分析属于______分析。

9.深度学习模型训练通常需要大量的标注数据，而______学习旨在减少对人工标注的依赖。

10.随着5G和边缘计算技术的发展，实时处理和分析体育视频的能力得到了显著______。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述目标检测与目标跟踪在体育视频分析中的区别与联系。

2.体育赛事中，自动识别“进球”事件通常需要考虑哪些关键的技术环节？

3.与传统方法相比，深度学习在体育视频行为识别方面有哪些优势？

4.在设计一个用于分析篮球比赛防守效率的系统时，你可能会关注哪些视频分析技术或指标？

四、论述题（每题10分，共20分）

1.论述多模态信息融合技术（如结合视频、音频、传感器数据）在提升体育赛事视频分析效果方面的潜力与挑战。

2.结合一个具体的体育项目（如足球、网球），论述智能视频分析技术如何能够辅助教练进行科学化的训练与战术布置。

试卷答案

一、选择题

1.(D)

2.(B)

3.(B)

4.(C)

5.(C)

6.(C)

7.(C)

8.(B)

9.(C)

10.(B)

二、填空题

1.目标检测

2.单次图像即能完成检测

3.视频或标注

4.平均精度（AP）

5.动作

6.运动员重识别（ReID）

7.帧序列

8.战术

9.无监督或自监督

10.提升

三、简答题

1.答案: