本发明涉及数据分析和体育领域，主要涉及一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法。
背景技术：
1、人工智能(ai)的快速发展已经在多个行业中掀起了变革之风，尤其是在那些涉及复杂分析和决策过程的领域。ai通过模拟人类智能执行任务，如语言理解、视觉感知、决策制定和学习，不仅提高了工作效率，还推动了生产力的新一轮升级。
2、足球作为全球最受欢迎的体育运动之一，其背后蕴藏着巨大的市场潜力和社会影响力。然而，现阶段ai在足球领域的应用仍处于初级阶段，传统的足球运动主要依赖于人力和体力的较量，缺乏多样性和创新性。尤其是在比赛策略、管理决策和人员轮换方面，往往依赖于教练的经验和直觉，缺乏数据驱动的科学依据。这种状况不仅限制了足球运动的进一步发展，也制约了其全球推广的潜力。
3、为了突破这一瓶颈，智慧足球系统应运而生。智慧足球系统通过融合ai技术，利用多模态数据(如训练视频、体能状况、对手强弱、联赛状况等)进行智能分析和决策。基于transformer模型的多模态融合方法，可以有效整合不同类型的数据，并输出优化的比赛策略和人员决策方案。同时，采用教师学生模型的方法对初步决策进行实时微调，实现科学合理的用人方法，既能保护运动员的安全，又能提升球队的竞技水平。
4、智慧足球的核心在于将ai技术深度融入到足球运动中，通过数据驱动的方式，对运动员的体能进行多层次评估和优化分配。这不仅能够提升比赛胜率，还能为足球运动注入新的活力和可能性，为其在全球范围内的推广和发展开辟了新的道路。
技术实现思路
1、为解决足球运动中队伍用人决策不合理的问题，本发明提供了一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，包括：
2、获取多模态数据，所述多模态数据包括结构化数据、非结构化数据；
3、对所述结构化数据进行标准化和归一化处理，对所述非结构化数据进行结构化处理；
4、对处理后的所述结构化数据及处理后的所述非结构化数据进行整合处理生成第一数据集；
5、构建以所述第一数据集作为输入，球队首发方案和人员替换决策方案为输出的教师模型；
6、采用教师学生模型方法对所述教师模型进行参数蒸馏，得到学生模型；
7、将所述第一数据集输入所述学生模型生成决策方案。
8、进一步的，所述多模态数据包括运动员训练视频数据、运动员体能状况数据、对手强弱数据、队伍联赛状况数据。
9、进一步的，所述结构化数据包括运动员体能状态数据中的时序数据，所述结构化数据包括球员统计数据、球员身体测量数据；所述非结构化数据包括训练和或比赛视频、评论文本。
10、进一步的，对所述非结构化数据进行特征提取，通过embedding模型对所述特征提取后数据进行融合，将所述特征提取后的所述非结构化数据转换为结构化形式。
11、进一步的，构建所述教师模型步骤包括：构建多层感知机模型作为所述教师模型，使用多任务学习框架，将首发阵容和替换决策作为两个任务进行联合训练。
12、进一步的，基于首发阵容预测损失与初步替换决策损失构建所述教师模型损失函数。
13、进一步的，所述教师模型中替换决策任务使用强化学习算法训练替换策略模型，所述替换策略模型在模拟比赛环境中不断优化替换决策。
14、进一步的，对所述教师模型进行参数蒸馏，得到学生模型步骤包括：
15、构建所述学生模型，所述学生模型为模型参数、深度与所述教师模型相比减少50％的多层感知机，
16、对所述教师模型与所述学生模型输出结果进行软化处理，获取所述教师模型输出软标签与所述学生模型输出软标签，
17、构建所述学生模型的蒸馏损失函数。
18、进一步的，所述蒸馏损失函数构建因素包括：
19、所述学生模型输出与所述教师模型输出软标签之间的散度；
20、所述学生模型与真实标签的交叉熵损失。
21、进一步的，基于所述学生模型生成战术指导策略、球员替换策略，基于所述战术指导策略、所述球员替换策略进行战术调整和球员替换；对所述战术调整和所述球员替换后效果进行评估，并将评估结果反馈至所述教师模型、所述学生模型进行自适应优化。
22、本发明的积极效果是：利用多模态数据(如训练视频、体能状况、对手强弱、联赛状况等)进行智能分析和决策。基于多模态融合方法，可以有效整合不同类型的数据，并输出优化的比赛策略和人员决策方案。同时，采用教师学生模型的方法对初步决策进行实时微调，实现科学合理的用人方法，既能保护运动员的安全，又能提升球队的竞技水平，提升足球运动用人的科学性和合理性。
1.一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于，所述多模态数据包括运动员训练视频数据、运动员比赛视频数据、运动员体能状况数据、对手强弱数据、队伍联赛状况数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于，所述结构化数据包括运动员体能状态数据中的时序数据，所述结构化数据包括球员统计数据、球员身体测量数据；
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于，对所述非结构化数据结构化步骤为：对所述非结构化数据进行特征提取，通过embedding模型对所述特征提取后数据进行融合，将所述特征提取后的所述非结构化数据转换为结构化形式。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于，构建所述教师模型步骤包括：构建多层感知机模型作为所述教师模型，使用多任务学习框架，将首发阵容和替换决策作为两个任务进行联合训练。
6.根据权利要求5所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于，基于首发阵容预测损失与初步替换决策损失构建所述教师模型损失函数。
7.根据权利要求5所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于：所述教师模型中替换决策任务使用强化学习算法训练替换策略模型，所述替换策略模型在模拟比赛环境中不断优化替换决策。
8.根据权利要求5所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于：对所述教师模型进行参数蒸馏，得到学生模型步骤包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于：所述蒸馏损失函数构建因素包括：
10.根据权利要求8所述的一种基于多模态融合模型的智慧足球用人决策方法，其特征在于：基于所述学生模型生成战术指导策略、球员替换策略，基于所述战术指导策略、所述球员替换策略进行战术调整和球员替换；对所述战术调整和所述球员替换后效果进行评估，并将评估结果反馈至所述教师模型、所述学生模型进行自适应优化。
