摘要
本发明涉及体育赛事数据分析技术领域,公开了基于AI实时反馈的体育赛事多模态数据融合分析方法。该方法从视频采集设备、音频传感器等多数据源获取实时多模态数据,经预处理后输入融合分析模型生成融合特征向量,再通过动态权重分配算法得到目标特征向量,输入实时反馈模型生成实时分析结果,最后利用分类模型进行标签映射。同时,对融合分析模型进行训练优化,实时反馈模型可根据赛事状态调整策略,分类模型能在线更新标签映射规则。本方法实现了体育赛事多模态数据的高效融合分析与实时反馈,提升了赛事分析的准确性和实用性,为体育赛事的决策、观赏等提供有力支持。
技术关键词
多模态数据融合
分析方法
流式数据处理架构
动态权重分配
递归神经网络
运动轨迹数据
视频采集设备
音频传感器
分支
在线学习算法
全景视频流
融合特征
标签
上下文特征
运动传感器
梅尔频率倒谱系数
采集运动状态