基于DSP的海量实时多媒体数据分析系统设计

比率、双方抢断成功率、传球成功率、头球成功率等，均会进行详细的技术统计。而个人技术统计方面，除了射门次数、犯规次数、铲断次数、红黄牌等基本项目外，还包括运动员的传球数、跑动距离、活动区域半径等关键技术统计。尤其是传球的技术统计数据，细化到分为长传、中传、短传的次数和成功率。

2.2 海量实时多媒体数据分析意义

对海量实时多媒体参数进行分析，可以对每个运动员及全队情况进行总结，为战术制定提供良好的指导帮助。

采用评价方法对基于技术统计的分析指导结果进行评判，足球技术统计评价内容的不断扩展，要求将多种评价方式综合运用到目前的大型足球比赛中，提供全面的指导分析，大型足球赛事的目标多种多样，足球技术统计评价效果也各有差异。因此，足球技术统计评价的内容将越来越注重多元评价，包括足球运动员的认知能力、运动技术技能和场上情感等3方面内容，而不是单一的足球技术技能或当前状态水平考评或一种球场态势的测验，而对于足球运动员的情感态度评价则会影响到其水平的积极发挥。在以往的足球技术统计评价中，比较注重足球技术统计的终结性评价，即每个半场或全场的表现，由于这种方法存在较长的时间跨度，因而失去了实时评价，进而实时反馈调整的功能，对激励球员水平，提高比赛效果以及改进战术意义不大。应改变单纯的足球技术统计终结评价方式，而是采取足球技术统计的诊断性、形成性和终结性评价相结合的评价方法，足球技术统计的诊断性评价则主要解决球员当前的竞技状态，以确定最佳使用方法;形成性评价即在足球技术统计工作中及时发现问题，对问题诊断，及时解决问题，提出对策;足球技术统计的终结性评价采用换人方法，战术及时调整，对对方进攻进行限制、终止，降低威胁自家球门的概率，从而达到赢取比赛的目的。

3 实验结果与分析

实验采用山东鲁能与天津泰达的一场中超比赛进行海量实时多媒体数据分析，分别对整个球队的技术统计和每个运动员的技术统计进行总结，以此为依据，对教练提供基于分析结果的赛场态势帮助。对战双方全队实时多媒体数据分析，如表1所示。

球队单个球员的实时多媒体数据分析，如表2和表3所示。

对战双方实时多媒体数据分析，如表4所示。

守门员实时多媒体数据分析如表5所示。

经过海量实时多媒体数据分析，最佳进攻组合为桑德罗和安塔尔，最佳传球组合为安塔尔和苑维玮。通过对于全队技术统计进球数、射门次数、射正次数、扑救次数、双方抢断成功率、传球成功率、头球成功率等，实时将数据信息传输到替补席，以便于教练参考，为决策调整提供依据。

4 结束语

对海量实时多媒体数据进行分析，是做出正确决策的重要基础。海量实时多媒体数据分析实现的难点在于无法在微型系统下实时对全方位的数据进行统计分析，而高效的分析系统设备复杂，在现场使用困难。传统的海量实时多媒体数据分析采用以实验者为基础的数据统计后处理方法，通过录像分析，以每个实验者为单点模型，构建单点互联系统，基于统计软件实现数据分析，无法保证实时性，分析误差大。提出基于DSP的海量实时多媒体数据分析方法，实现了微型一体化的海量实时多媒体数据分析，以高速DSP为核心架构，辅助以专用数据冗余分析单元，对实验者进行多点建模，并以模型关联特性作为分析基础，以多关联度完成数据提取与融合处理，实现海量实时多媒体数据分析。实验结果表明，以一场中超联赛为样本记性测试分析，采用基于DSP的海量实时多媒体数据分析方法，实现了对于进球、射门次数、射正次数、远射、控球率、角球、控球时间、最佳传球组合，最佳进攻组合等多项关键参数的实时统计分析，对教练员实现正确调整对策具有有效帮助。