视觉分析算法助力法国乒乓球国家队出征奥运
Romain Vuillemot
里昂中央理工学院计算机科学讲师
Aymeric Erades
里昂中央理工学院博士生
法国里昂中央理工学院与法国乒乓球协会合作，利用最新技术对乒乓球比赛视频进行分析，以提高法国运动员的竞技水平。研究人员通过提取击球回合数据集，分析球员的位置、击球时的走位、球的运动轨迹等，以探索容易得分的打法组合。他们还开发了专用算法，绘制击球图表，揭示击球序列中的共性和规律，为球员和教练提供战术指导。然而，随着更多数据的收集和分析，我们不禁要问：这些分析结果是否足以应对不断变化的比赛情况？如何确保研究成果与实际比赛场景的契合度？另外，这种技术在其他接触性运动中的应用前景如何？
2024巴黎奥运会的号角即将吹响，法国科学家正在使用最新技术分析比赛视频，以期提高法国运动员的成绩
学者们开发了新型算法，可将视频中每个回合以图表的形式表示。
从图表中可提取多种参数，包括球员的位置、击球时的移动方式、球的运动轨迹等。
与其他运动不同，乒乓球的每次击球与运动员的反应存在高度同步性。
研究结果将为法国球员及教练提供参考，洞悉对手的打法，相应地调整战术。
1988年，乒乓球正式成为奥运会比赛项目，如今这项运动也成为了高校里研究的课题：法国里昂中央理工学院图像处理和信息系统实验室与法国乒协 (FFTT) 密切合作，使用最新技术分析比赛规律和战术，以期提高法国运动员成绩。学者们从网上比赛视频中，提取出相对较短（平均四到五个击球）但复杂（每个击球大约有二十个特征）的击球回合数据集，从中发掘规律。2024巴黎奥运会的号角即将吹响，法国科学家们可谓是身负重任！
在一个回合中，先由一名球员发球，击球后使球首先触及本方台区，然后再触及接发球员的台区。随后双方球员轮流用拍将球击回对方的半台区内。如果球员未能按照规则回球，则丢一分。当一方得分达到 11 分或以上，且双方相差 2 分时，一方获胜。
01
探索容易得分的打法组合
里昂中央理工学院计算机科学讲师Romain Vuillemot 带领的课题组重点分析比赛期间球员的位置、击球时的走位、球的运动轨迹等，探究有利于取胜的打法组合，作为制定战术的参考。根据FFTT介绍，有一种战术叫“前三板”，由发球、接发球、发球抢攻组成。发球方在回合中占据一定优势，可以通过发球抢攻（第三板）增加得分的可能性。前三板之后的对打，则技术较战术更为重要。
研究所得的战术不仅限于乒乓球，也适用于足球、拳击等接触性运动。在足球中，一个球员的一系列连续动作，或数个球员同一时刻所采取的动作，学者们称之为一个“序列”。而在乒乓球比赛中，一个序列是一个对打回合，双方球员交替击球。序列中的每次击球，都与球员的动作、反应、预判、攻击有着明确的对应关系。
研究人员对每个回合中的击球序列进行分析，一个序列包含如下环节:
发球方从左侧或右侧发球，落点在对方半台的九个落点区之一。
球员反手或正手击球，进行控制、攻击、推挡，每次击球都对应一个击拍部位。
另外，每个回合中的旋球、技巧、球员位置等要素也属于此项研究的范围。
02
乒乓球比赛视频分析专用算法
课题组开发了一种全新的算法，根据比赛视频对每个回合绘制图表。图表中的每个节点代表一次击球，其边缘代表两次击球之间的过渡。节点从左到右按时间排序，最左边的节点是发球，最右边的节点是该回合的决胜一击。
Vuillemot 解释道：“通过分析球员的运动、球拍的动作以及球在球台上的轨迹，可将击球分为不同的类别，以分析选手的惯用打法，以及对手是否有相应地调整自身的打法，从而得知每个回合的情况、每次击球的策略。这是一项非常复杂的任务，但我们绘制的图表上能清楚地看出制胜序列存在的共性，并将规律与实际比分、球员控制力结合。虽然绝妙战术出现得并不频繁，但却能决定一场比赛的胜负。
03
知己知彼，志在必得
课题组的研究结果将为法国球员及教练提供参考，洞悉对手的打法，相应地调整战术。
图片来源：PI France
课题组博士生Aymeric Erades 解释道：“我们发现，球员会根据对手的策略和风格调整打法，并非总是一成不变。因此，我们希望总结出法国球员的所有惯用打法组合，结合对手的优劣势和风格，判断每场比赛应该采取哪些打法。”
迄今为止，研究人员已经分析了大约 30 场比赛，未来还将分析70场。“奥运会即将来临，法国乒乓球队正紧锣密鼓地备赛，要求我们提供更多关于新对手的数据。”
Vuillemot 补充道：“我们希望在夏季到来之前，对法国队可能遇到的所有对手进行战术分析，摸清他们的比赛方式，并将结果与法国乒协共享，以增加法国球员的取胜概率。”
作者
Isabelle Dumé
编辑
Meister Xia
Exploring Table Tennis Analytics: Domination, Expected Score and Shot Diversity. Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics workshop MLSA, 2023
Visual Analysis of Table Tennis Game Tactics. Journée Visu 2023, 22 juin 2023, Saclay (France)
Pierre Duluard, Xinqing Li, Marc Plantevit, Céline Robardet, Romain Vuillemot. Discovering and Visualizing Tactics in a Table Tennis Game Based on Subgroup Discovery. ECML/PKDD 2022 Workshop, Grenoble, France, 2022. hal-03768114
