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[发明专利]使用图卷积网络评估防守表现的系统和方法-CN202280011737.6在审
发明人：保罗·大卫·鲍尔;托马斯·塞德尔;迈克尔·斯托克;丹尼尔·艾笛森·马利 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2022-02-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： A63B63/00 文献下载
摘要：计算系统从数据存储器中检索跟踪数据。计算系统将跟踪数据转换为多个基于图的表示。预测引擎基于多个基于图的表示来学习对防守行为建模。计算系统基于所述学习生成经训练的预测引擎。计算系统接收针对目标事件的目标跟踪数据。目标跟踪数据包括多个目标帧。计算系统将目标跟踪数据转换为多个基于目标图的表示。计算系统经由经训练的图神经网络，基于多个基于图的表示，对目标事件中球队的防守行为进行建模。
使用图卷网络评估防守表现系统方法

[发明专利]用于生成赛中见解的方法及系统-CN202280016407.6在审
发明人：尼古拉斯·海恩斯;迈克尔·狄隆;约瑟夫·科迪·布劳恩;帕特里克·约瑟夫·露西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：计算系统接收包括赛事的现场报道信息的赛事数据。计算系统访问包括与赛事相关的知识图谱的数据库。知识图谱包括多个节点和多条边。多个节点中的每个节点表示参与赛事的运动员或团队。多条边连接多个节点中的节点。计算系统基于现场报道信息更新知识图谱。计算系统经由第一机器学习模型基于更新的知识图谱生成一个或更多个见解。计算系统经由第二机器学习模型对一个或更多个见解中的每个见解评出分数。计算系统向一个或更多个终端用户呈现一个或更多个见解中的排序最高见解。
用于生成见解方法系统

[发明专利]利用半监督方法的体育运动中的交互式队形分析-CN202280009474.5在审
发明人：托马斯·塞德尔;迈克尔·斯托克;帕特里克·约瑟夫·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：计算系统识别对应于竞赛的运动员跟踪数据和赛事数据。竞赛包括第一团队和第二团队。运动员跟踪数据包括在赛事期间的每个运动员的坐标位置。赛事数据定义在竞赛期间发生的赛事。计算系统基于赛事信息将运动员跟踪数据划分为多个分段。对于多个分段中的每个分段，计算系统学习与控球的相应团队相关联的第一队形。对于多个分段中的每个分段，计算系统学习与不控球的相应团队相关联的第二队形。计算系统将每个第一队形映射到已知队形聚类的第一类别。计算系统将每个第二队形映射到已知队形聚类的第二类别。
利用监督方法体育运动中的交互式队形分析

[发明专利]体育运动中的微观与宏观预测-CN202280009472.6在审
发明人：赫克托耳·鲁伊斯;尼尔斯·塞巴斯蒂安·麦凯基;克里斯蒂安·马可;帕特里克·约瑟夫·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06E1/00 文献下载
摘要：本文公开了一种方法。计算系统接收事件的数据馈送。数据馈送包括实时球员和球队信息。计算系统生成数据馈送的特征表示。计算系统生成事件的微观预测。事件的微观预测与竞赛级预测相关联。计算系统为事件中所涉及的每个球队生成宏观预测。宏观预测与跨一个或更多个赛季的预测相关联。计算系统生成输出。输出包括微观预测和宏观预测。
体育运动中的微观宏观预测

[发明专利]利用图神经网络根据时空跟踪数据的动作-行动者检测-CN202180081748.7在审
发明人：丹尼尔·艾笛森·马利;约瑟夫·纳希德;沙龙 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：计算系统从数据储存器中检索跟踪数据。跟踪数据包括跨多个赛季的多个事件的多个数据帧。计算系统将跟踪数据转换为多个基于图的表示。图神经网络进行学习从而为跟踪数据的每一帧中的每个运动员生成动作预测。计算系统基于学习生成经过训练的图神经网络。计算系统接收目标事件的目标跟踪数据。目标跟踪数据包括多个目标帧。计算系统将目标跟踪数据转换为多个基于目标图的表示。每个基于图的表示对应于多个目标帧中的一个目标帧。计算系统经由经过训练的图神经网络生成每个目标帧中的每个运动员的动作预测。
利用神经网络根据时空跟踪数据动作行动检测

[发明专利]在定位进攻期间对球队队形进行识别的方法、系统、介质-CN202310217456.2在审
发明人： P·鲍威尔;J·霍布斯;P·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： A63B71/06 文献下载
摘要：本文公开了在定位进攻期间对球队队形进行识别的方法、系统、介质。计算系统接收一个或更多个跟踪数据流。该计算系统识别所述一个或更多个跟踪数据流中包含的定位进攻。该计算系统识别第一球队的防守队形和第二球队的进攻队形。该计算系统通过将定位进攻传递通过卷积神经网络，经由该卷积神经网络提取与由第一球队实现的防守队形的类型相对应的一个或更多个特征。该计算系统经由机器学习算法对定位进攻进行扫描，以识别指示由第二球队实现的进攻队形的类型的一个或更多个特征。该计算系统推导由第一球队实现的防守队形的类型。
定位进攻期间球队队形进行识别方法系统介质

[发明专利]从非职业跟踪数据预测NBA天赋和质量-CN202180067873.2在审
发明人：安德鲁·巴顿;南森·沃克;马修·斯科特;亚历克斯·奥滕韦斯 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-10-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06E1/00 文献下载
摘要：一种计算系统识别第一联赛中多场比赛的广播视频。广播视频包括多个视频帧。计算系统从对应比赛的广播视频中生成每场比赛的跟踪数据。计算系统使跟踪数据丰富。丰富包括将比赛的实况报道数据与对应比赛的跟踪数据合并。计算系统基于跟踪数据生成填充跟踪数据。计算系统基于跟踪数据和填充跟踪数据为每个球员预测第二联赛中的球员表现。
职业跟踪数据预测 nba 天赋质量

[发明专利]用于合并异步数据源的系统和方法-CN202180068087.4在审
发明人：亚历克斯·奥滕韦斯;马修·斯科特;肯恩·罗德斯;帕特里克·约瑟夫·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-10-01 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：计算系统识别比赛的广播视频数据。所述计算系统使用计算机视觉技术从所述广播视频数据生成比赛的跟踪数据。所述跟踪数据包括比赛期间球员的坐标。所述计算系统通过将一个或更多个光学字符识别技术应用于多个帧中的每一个帧来从所述广播视频数据生成比赛的光学字符识别数据，以从每一个帧中显示的记分板提取分数和时间信息。所述计算系统通过将一个或更多个机器学习技术应用于跟踪数据来检测比赛中发生的多个事件。所述计算系统接收比赛的实况报道数据。所述计算系统生成丰富跟踪数据。所述生成包括将所述实况报道数据与所述跟踪数据、所述光学字符识别数据和多个事件中的一个或更多个合并。
用于合并异步数据源系统方法

[发明专利]在定位进攻期间对球队队形进行识别的方法、系统、介质-CN201980018888.2有效
发明人： P·鲍威尔;J·霍布斯;P·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： A63B71/06 文献下载
摘要：本文公开了在定位进攻期间对球队队形进行识别的方法、系统、介质。计算系统接收一个或更多个跟踪数据流。该计算系统识别所述一个或更多个跟踪数据流中包含的定位进攻。该计算系统识别第一球队的防守队形和第二球队的进攻队形。该计算系统通过将定位进攻传递通过卷积神经网络，经由该卷积神经网络提取与由第一球队实现的防守队形的类型相对应的一个或更多个特征。该计算系统经由机器学习算法对定位进攻进行扫描，以识别指示由第二球队实现的进攻队形的类型的一个或更多个特征。该计算系统推导由第一球队实现的防守队形的类型。
定位进攻期间球队队形进行识别方法系统介质

[发明专利]用于预测体育运动中的队形的系统和方法-CN202180037211.0在审
发明人：詹妮弗·霍布斯;苏乔伊·甘古利;帕特里克·约瑟夫·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06E1/00 文献下载
摘要：本文公开了一种预测比赛场地表面上的团队的队形的系统和方法。计算系统检索多个赛事的一个或更多个赛事数据集。每个赛事数据集对应于赛事的片段。诸如混合密度网络的深度神经网络基于一个或更多个赛事数据集学习以预测赛事的每个片段中的运动员的最佳排列。深度神经网络基于对应的赛事数据和运动员的最佳排列来学习每个片段的运动员的分布。计算系统基于学习生成完全训练的预测模型。计算系统接收对应于目标赛事的目标赛事数据。计算系统基于目标赛事数据经由所训练的预测模型生成每个运动员的期望位置。
用于预测体育运动中的队形系统方法

[发明专利]根据体育运动中的跟踪数据进行半监督动作-行动者检测-CN202180035514.9在审
发明人：魏新宇;詹妮弗·霍布斯;沙龙;帕特里克·约瑟夫·卢西;苏乔伊·甘古利 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06E1/00 文献下载
摘要：本文公开了基于多主体跟踪数据生成主体和动作预测的方法和系统。计算系统从数据存储检索跟踪数据。计算系统通过以下操作来生成训练的神经网络：基于跟踪数据，通过将每个数据帧转换成包含在帧中的数据的矩阵表示，生成多个训练数据集；以及通过神经网络学习包含在帧中的每个动作的开始帧和结束帧及每个动作相关联的行动者。计算系统接收与赛事相关联的目标跟踪数据。目标跟踪数据包括多个行动者和多个动作。计算系统经由训练的神经网络生成跟踪数据中识别的每个动作的目标开始帧和目标结束帧以及对应的行动者。
根据体育运动中的跟踪数据进行监督动作行动检测

[发明专利]基于图的下一次投球预测的方法-CN202180023130.5在审
发明人：丹尼尔·艾笛森·马利;马修·托马斯·奥康纳;亚历山大·尼古拉斯·奥滕维斯;埃曼·谢拉尼;马修·霍尔布鲁克 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06E1/00 文献下载
摘要：本文公开了一种用于预测下一次投球的系统和方法。计算系统检索多个事件的逐次投球信息以及与逐次投球信息中的每次投球相关联的比赛背景信息。计算系统将逐次投球信息和比赛背景信息转换为多个基于图的表示。图神经网络基于多个基于图的表示进行学习以生成每次投球的投球类型预测。计算系统基于学习来生成训练后图神经网络。计算系统接收当前投球手的当前逐次投球信息和当前比赛背景信息的当前基于图的表示。计算系统经由训练后图神经网络来预测待由当前投球手投掷的下一次投球的投球类型。
基于下一次投球预测方法

[发明专利]用于广播视频的端到端相机校准-CN202180018658.3在审
发明人：沙龙;S·甘古利;帕特里克·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本文公开了校准广播视频源的系统和方法。计算系统检索包括多个视频帧的多个广播视频源。通过生成基于广播视频源的多个训练数据集以及通过神经网络学习以为多个帧中的每一帧生成单应矩阵，计算系统生成训练的神经网络。计算系统接收目标运动事件的目标广播视频源。计算系统将目标广播视频源划分成多个目标帧。计算系统经由神经网络为多个目标帧中的每个目标帧生成目标单应矩阵。计算系统通过由相应的目标单应矩阵扭曲每个目标帧来校准目标广播视频源。
用于广播视频端相校准

[发明专利]使用个性化深度神经网络动态预测击球类型-CN202180013950.6在审
发明人：威廉·托马斯·古尔皮纳尔·摩根;丹尼尔·理查德·丁斯代尔;乔·多米尼克·加拉格;阿迪蒂亚·切鲁库穆迪;保罗·大卫·鲍尔;帕特里克·约瑟夫·卢西 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：计算系统检索多个体育赛事的逐球数据。计算系统基于逐球数据生成经训练的神经网络，该逐球数据补充有逐球竞赛环境特征和基于每次投球的击球手和投球手的个性化嵌入。计算系统接收在目标赛事中将要被传递的投球的目标击球手和目标投球手。计算系统识别在将要被传递的投球之前的投球窗口的目标逐球数据。计算系统检索目标击球手和目标投球手中的每一个的历史逐球数据。计算系统基于历史逐球数据为目标击球手和目标投球手两者生成个性化嵌入。计算系统基于目标逐球数据和个性化嵌入来预测将要被传递的投球的击球类型。
使用个性化深度神经网络动态预测击球类型

[发明专利]通过无监督学习在体育运动中生成角色-CN202180009097.0在审
发明人：保罗·大卫·鲍尔;威廉·托马斯·古尔皮纳尔·摩根;丹尼尔·理查德·丁斯代尔;乔·多米尼克·加拉格;尼尔斯·塞巴斯蒂安·麦凯基 -专利权人： 斯塔特斯公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本文公开了一种用于生成与一个或更多个运动员相关联的角色概要的系统和方法。计算系统检索针对多个赛事的多个团队的赛事信息。计算系统生成描述每个运动员的空间输出。计算系统识别与每个团队相关联的比赛风格。计算系统识别运动员或团队在两个区之间采取的路径子集。计算系统识别每个运动员参与团队的过程。计算系统基于赛事信息，生成与运动员参与给定比赛的值相对应的分数。计算系统基于赛事信息，生成与每个运动员的传球能力相关联的分数。计算系统基于赛事信息，确定每个运动员的射门风格。计算系统识别与每个运动员相关联的角色。
通过监督学习体育运动生成角色

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