中图分类号：G841   文献标识：A     文章编号：1009-9328（2023）12-199-02

摘  要  足球数据统计和预测在足球运动中的应用越来越广泛，它可以为教练和球员提供重要的信息和指导，帮助他们制定更加科学的战术和训练计划。本文将通过文献综述的方式，对足球数据的统计和预测方法进行总结和分析，探讨足球数据在足球运动中的应用和发展趋势。

关键词  足球数据  统计分析  预测模型  机器学习

一、引言

足球是全球最受欢迎的运动之一，足球比赛中的每个决策都可能影响比赛的结果。因此，足球数据统计和预测在足球比赛中扮演着非常重要的角色。本文将对足球数据的统计和预测方法进行总结和分析，探讨足球数据在足球运动中的应用和发展趋势。

二、数据统计

足球数据统计是指收集比赛中的各种数据，包括球员的技术指标、球队的战术指标和比赛的结果等。足球数据统计的方式主要有三种：手动计分、视频记录和传感器技术。

（一）手动计分

手动计分是最为传统的数据统计方式，由专业的数据统计员在比赛现场进行。这种方法的优点是准确性高，但缺点是时间和人力成本较高，并且无法实时提供数据。

（二）视频记录

视频记录是一种基于摄像技术的数据统计方式，它可以记录比赛中的每一个细节。这种方法的优点是可以记录比赛的全部过程，缺点是无法提供实时数据。

1991年，阿拉兹·阿里等[1]设计了一套简便的符号记录系统，用以在对运动员的个人动作进行分析时代表不同动作并将其应用到视频分析中。虽然视频记录的方式具有一定的滞后性，但是使用足球比赛视频来进行相关的数据分析和研究一直是个热门。

罗安平[2]以2016年英超联赛的足球比赛视频作为研究对象，提出了一种基于人工规则和机器学习算法相结合的足球事件检测算法，提高了足球比赛视频中进球检测的准确率。

吉晓琪[3]通过对足球比赛视频进行分析，利用单应矩阵和球员跟踪坐标得到了球员在标准球场上的坐标，实现了对于球员运动的检测与数据统计。

施乐剑[4]针对远镜头足球比赛视频中的足球，利用运动连续性设计实现了一种基于维特比算法的足球检测与跟踪方案，获得了较高的准确率。王志芳[5]构建了球场禁区的数字化模型，通过计算机视觉的相关技术对越位做出判断，取得了良好效果。

Sarkar Saikat等人[6]提出了一种自动评估电视足球视频中的控球率统计的方法，其方案在估计控球率统计方面比竞争法至少好4%，在广播视频中看到的足球比赛的传球检测方面好8%。

（三）传感器技术

传感器技术是一种基于现代物联网技术的数据统计方式。这种方法的优点是数据准确性高、实时性好，并且可以为教练和球员提供更加详细和全面的数据。这种方法的缺点是成本较高，需要专业的技术支持。

Cairos GLT系统是门线技术主要的实现系统之一，该系统主要由安装在禁区场地下以及球门线后面的细缆线组成。当足球运动到禁区或者球门区域时，产生的磁场可由传感器进行接收。若越过球门线，计算机中枢系统会向戴着特制接收器手表的裁判发出进球信号，裁判就可以直接现场判断和宣布该进球是否有效[7]。

此外，还有足球装备的高科技化。在观看足球训练视频时我们发现，很多足球运动员往往身穿一种特殊的内衣。该内衣设备可以利用GPS传感系统，对训练或者比赛中的足球运动员身体和心理状况进行实时监控[8]。2011年阿迪达斯发布的Adizero f50足球鞋在底部的凹槽处放置了mi Coach速度传感器，这在一定程度上帮助教练团队详细了解球员的运动状态等信息[9]。

三、预测模型

足球预测模型是利用历史数据和现有数据，通过建立数学模型来预测比赛结果和球员表现。足球预测模型的方法主要包括统计方法和机器学习方法。

（一）统计方法

统计分析是最传统的数据分析方法之一，它可以对足球数据进行描述性统计和推断性统计。统计分析的优点是数据可靠性高，但缺点是需要专业的统计学知识和技术支持。

施志社等人[10]分析了2000年欧洲杯决赛阶段比赛的所有关于完成射门动作的位置区域，并对选择不同区域后产生指标进行了统计。研究发现，射门位置与射门效果的必然关系，为进一步提高我国足球运动水平提供了参考。

杨煜林[11]对2018赛季中超联赛守门员在进攻能力、身体条件、综合扑救能力和传球能力等数据进行了分析，研究发现优秀的守门员成为了球队成功的关键。这无疑为对2019赛季各队防守能力的预测提供了一定的数据支撑和信息指导。

（二）机器学习方法

机器学习是一种基于人工智能的数据分析方法。机器学习的优点是可以发现数据之间的复杂关系，提高预测准确性。这种方法的缺点是需要大量的训练数据和技术支持。

清华大学体育部的张绍良等人[12]使用了逻辑回归、支持向量机和随机森林算法，对中超联赛2012到2019年的共计1899场比赛进行了数据划分和训练，发现支持向量机算法相较于随机森林和逻辑回归表现更加优越。这为各队进行针对性训练和提高射门准确率提供了理论基础。

北京体育大学的班玥等人[13]通过使用机器学习算法对时空数据和事件数据进行了降维操作，通过提取特征信息，然后使用分类算法对特征信息进行了分类处理，构建了一个足球比赛结果预测模型。通过使用主成分分析等方法进行数据降维后使用随机森林、逻辑斯蒂回归和朴素贝叶斯算法对比赛结果进行了预测。通过比较多种降维方法和分类算法，发现结合主成分分析的朴素贝叶斯模型在该数据集上具有最佳性能。

北京体育大学体育工程学院的石锐等人[14]利用机器学习决策树模型，以欧冠淘汰赛阶段球队与对手比赛表现指标之间的相对性评价为特征值，分析了对比赛结果最具影响的场内表现指标，以此来探索将机器学习方法应用于比赛结果预测的可行性。分析发现，射中目标数是决定胜负的首要指标，射中率和进攻尝试传球率也是影响比赛结果的重要指标。尽管有时总传球数和控球率居高，但缺乏进攻端更具威胁的传中和直传球时，球队也不容易取得胜利。由此可以得出，基于场内比赛表现指标的决策树等高精度人工智能预测模型，在未来有望帮助教练进行比赛预测和半场分析调整，从而提高球队比赛的胜率。

南京信息工程大学的王译启等人[15]基于社会网络分析和BP神经网络等机器学习方法构建了足球比赛的机器学习预测模型，通过社会网络分析衡量球员场上的行为，提取得到了预测变量，建立了足球比赛预测指标体系。根据BP神经网络形成胜负概率，同时与随机森林和梯度提升决策树的预测结果进行了分析评估。研究发现，基于BP神经网络的模型预测精度达到81.8%，均方根误差仅为0.323，整体的预测准确率较高。

对于足球比赛的预测模型一直是业内研究的一块热点，研究者们先后都使用一些模型对足球比赛结果进行过预测分析[16-18]。但是在足球数据分析产业方面，西方包括美洲都一直领先于世界。中国足球多年来得到了一定程度的发展，但是在这方面仍然有很长的路要走。

四、结语

足球数据统计和预测在足球运动中的应用越来越广泛，它可以为教练和球员提供重要的指导和支持，帮助他们制定更加科学的战术和训练计划。足球数据统计和预测的方法主要包括数据统计、预测模型和数据挖掘。随着足球数据统计和预测技术的不断发展和完善，足球数据可以为足球运动带来更多的变革和创新。

参考文献：

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[3]吉晓琪.足球比赛视频球员运动数据分析方法研究[D].武汉：华中科技大学，2021.

[4]施乐剑.足球比赛视频中球的检测与跟踪[D].武汉：华中科技大学，2007.

[5]王志芳.足球比赛视频中越位检测关键技术研究[D].武汉：华中科技大学，2007.

[6]Sarkar Saikat， Mukherjee Dipti Prasad， Chakrabarti Amlan. From Soccer Video to Ball Possession Statistics[J].Pattern Recognition，2022：122.

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[14]石锐，沈燕飞，邓魁英.基于决策树模型分析影响欧冠淘汰赛结果的关键表现指标[A].中国体育科学学会.第十二届全国体育科学大会论文摘要汇编——墙报交流（体育工程分会）[C].2022：2.

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[17]吴兴群.基于Logistic回归分析模型的足球彩票预测方法[J].科技资讯，2013（19）：198-201.

[18]黄易.应用神经网络的足球比赛结果预测[J].微型电脑应用，2021，37（11）：137-140.