摘要： 通過機器學習分析球員軌跡數(shù)據(jù)獲得進攻或防守戰(zhàn)術，是籃球視頻內(nèi)容理解的關鍵組成部分。傳統(tǒng)機器學習方法需要人為設定特征變量，靈活性大大降低，因此如何自動獲取可用于戰(zhàn)術識別的特征信息成為關鍵問題。為此，該文基于美國職業(yè)籃球聯(lián)賽(NBA)比賽中球員軌跡數(shù)據(jù)設計了一個籃球戰(zhàn)術識別模型(TacViT)，該模型以視覺自注意力模型(ViT)作為主干網(wǎng)絡，利用多頭注意力模塊提取豐富的全局軌跡特征... （共9頁）