NBA这样的黑科技你知道吗?
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SportVU系统,起初用于军事,现在已经出现在了NBA赛场,它能够追踪赛场上所有球员进行的篮球技术相关动作,如投篮,传球,触球,掩护和跑动距离等,而且它将这些动作通过数据的形式呈现出来。这项技术诞生之时,小牛就引用了它,并且在一年后的2005-2006年赛季成功杀入总决赛。

随后,在2009年,马刺,火箭,雷霆相继将SportVU系统运用到训练比赛之中,同年,在NBA湖人和魔术的总决赛期间,魔术主场便安装了此系统,这是NBA决赛第一次引入SportVU系统。2010年,凯尔特人,勇士,火箭,雄鹿,森林狼,尼克斯,雷霆,马刺,猛龙和奇才10支球队在主场安装了SportVU系统。

2011年,NBA总决赛历史上首次使用大数据3D技术,使观众更加直观,立体的观看比赛。2013年,NBA30支球队的球场安装体感追踪技术系统。2014年,热火在赛季揭幕战时使用了3D投影技术,将比赛地板变成硕大的屏幕。让所有人都能回顾球队的夺冠历程。

2014-15赛季,NBA联盟启用设立在新泽西的大数据回放中心,中心每秒信息处理量高3000亿比特(包含高清视频信息流和图片),新网络的能力是此前系统的66倍。2015年的NBA全明星赛,佩戴上相关的VR虚拟现实设备,使一些不方便购票去现场观战的观众,获得身临其境现场感受,2016年NBA全明星赛,联盟使用了FreeD全角度回放技术,这种新型的赛事回放让坐在电视或电脑另一端的观众能享受到更完整角度的视觉感官体验。

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有一句话:“数据不会骗人。”大数据对NBA 赛事的影晌绝对是无法估量的。大数据对于NBA的影响也主要是以下的几个方面:

提高训练质量

球员穿戴配有特殊芯片设备,球员在训练过程中,大数据会得出一些球员的指标信息。这些数据信息会包含持球人和持球时间数据,持球队员和无球队员跑动的距离,掩护的时间,投篮的时间和距离等准确数据,球队教练根据这些数据不仅可以更好地制定训练计划,突出球员身体特点,对自己和对方制定针对性的战术,提高训练质量。

大数据统计发现,詹姆斯习惯性在面对篮筐右边时,他的进攻方式主要以突破上篮为主。当他在面对篮筐左边,,他的进攻方式主要是以投篮为主。其实就是告诉防守者,当詹姆斯在篮筐右边时,防守者要和詹姆斯保持一定的距离,因为他主要的方式是突破上篮,他不会选择跳起投篮,不能离他太近,这样容易被他一步过掉。当詹姆斯在篮筐左边时,防守者要紧身贴近詹姆斯,因为他不会从左侧突破,这时只要封住他投篮路线,不让他轻易跳起投篮。

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衡量一个球员的价值

帕克十多年来在得分、篮板、助攻数据统计中并不显眼,但这并不说明帕克的作用不明显。大数据的预期球权得分机制,简称预球权分,它证明了帕克是一名非常有价值的球员。利用这个概念将数千个动作转化为一个简单的值,再通过对比他和假想的替换球员( 比如一个联盟平均水平的球员)的真实值来判断他能多得多少分。

在一次比赛中,比赛最后剩下9.5 S。帕克接到队友发的界外球时,模型预计该次球权的期望得分为0.97 分。当帕克突破对手时,此时预球权分实际上正在降低到0.86 分。在比赛时间剩下6.3 S 时,预球权分也增加至1.36 分,帕克的突破已经使得本次预球权分增长了0.39 分。

他发现了底角的队友并送出一次助攻,这个动作使预球权分在5.9 S时达到了1.75 的峰值。虽然对方有球员扑防,预球权分降到了1.58,但影响微乎其微。在这次进攻中,帕克并没有投进最后制胜球,但通过大数据预球权分可以看到,帕克在突破、吸引防守以及传球等方面对球队有着重要的作用,这种衡量球员的数据在传统数据中看不到的。

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重新定义选秀球员价值

2011年NBA 选秀大会,马刺队用多年培养的希尔换来莱昂纳德的举动,遭到媒体和其他球队的嘲笑。当年,在莱昂纳德的球探报告里显示出,莱昂纳德在大学时期的三分命中率仅有25% (164投41中)。在当年总计17名侧翼球员的选秀速递评估报告中,莱昂纳德的每回首得分排名第15名,跳投得分排名16名,每回合单打得分排名第16名,他的接球投篮命中率仅有32%,干拔投篮更是低到了28%。

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