基于DSP的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析系統設計

隨著(zhù)計算機應用系統的不斷發(fā)展和完善，在各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了海量實(shí)時(shí)多媒體數據。這些海量數據可能已不被應用系統直接引用，但存在著(zhù)大量的查詢(xún)和分析價(jià)值。而對海量信息的利用離不開(kāi)底層對數據的操作。然而，數據不斷膨脹往往給應用系統帶來(lái)一些難以忍受的后果，最典型的是系統在運行過(guò)程中資源消耗需求量越來(lái)越大，運行效率明顯降低，而隨著(zhù)時(shí)間的推移，難度也在增大。例如體育賽事技術(shù)數據統計，隨著(zhù)大型賽事的增多。在比賽過(guò)程中，教練員需要根據場(chǎng)上數據和技術(shù)統計結果對人員和策略進(jìn)行及時(shí)調整，從而控制比賽節奏，贏(yíng)取比賽勝利。傳統的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析，采用以實(shí)驗者為基礎的數據統計后處理方法，通過(guò)錄像分析，以每個(gè)實(shí)驗者為單點(diǎn)模型，構建單點(diǎn)互聯(lián)系統，基于統計軟件實(shí)現數據分析，無(wú)法保證實(shí)時(shí)性，分析誤差大。

對于海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析，國內許多學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，取得了一定成果，但同時(shí)也存在一些問(wèn)題。文獻中提出了一種采用無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的方法，實(shí)現海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析，通過(guò)大帶寬數據鏈，首先實(shí)現數據采集，以此為基礎，采用數據融合的方法實(shí)現數據融合后處理，在各分布式的節點(diǎn)獲取數據后，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)將所有數據傳輸到統一的計算機上進(jìn)行處理，設計中側重數據鏈，而對于數據分析和統計的研究較少。文獻中提出一種基于實(shí)時(shí)異構嵌入式系統的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析方法，采用嵌入式系統的多任務(wù)調度特性，設計任務(wù)調度算法，算法主要是啟發(fā)式任務(wù)調度算法，實(shí)時(shí)性較差，所以無(wú)法實(shí)現實(shí)時(shí)數據統計。文獻中提出一種基于A(yíng)ndroid系統下基于自組網(wǎng)絡(luò )模塊設計的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析方法，采用嵌入式的實(shí)時(shí)陛優(yōu)點(diǎn)，融合自組網(wǎng)的數據特性，對數據進(jìn)行實(shí)時(shí)組網(wǎng)與處理，但涉及分析和統計的技術(shù)參數均為最原始的數據統計結果，沒(méi)有對數據進(jìn)行深層次特征融合分析，且分析的參量少，具有一定的局限性。

本文在文獻研究工作的基礎上，提出一種基于DSP的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析方法，實(shí)現了微型一體化的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析，以高速DSP為核心架構，輔助以專(zhuān)用數據冗余分析單元，對實(shí)驗者進(jìn)行多點(diǎn)建模，并以模型關(guān)聯(lián)特性作為分析基礎，以多關(guān)聯(lián)度完成數據提取與融合處理，實(shí)現海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析。

1 基于DSP多媒體數據分析實(shí)現

1.1 微型一體化核心系統

數字信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)是一種專(zhuān)用的數字處理芯片，一般采用經(jīng)典的哈佛結構，形成專(zhuān)用的處理芯片。由于DSP是專(zhuān)用于處理數字信號的，具有數據處理精確、可靠性好、易于大規模集成等優(yōu)點(diǎn)。近年來(lái)，隨著(zhù)DSP制造工藝的提高，其應用范圍遍及數據統計和信息技術(shù)領(lǐng)域，DSP最小系統設計包括專(zhuān)用硬件設計和配套軟件設計兩方面。硬件設計部分的主要工作是選擇合適的DSP芯片，在以芯片為核心的基礎上，輔助以其他的外圍配套設備芯片、數據采集芯片、系統電源電路、系統芯片復位電路，并在DSP訪(fǎng)問(wèn)存儲器中設置外擴存儲器電路、芯片工作晶振電路、仿真連接電路等，搭建DSP最小系統。選用經(jīng)典的TMS320C5502為核心處理器，構建DSP最小系統示意圖如圖1所示。

系統中，由于需要設計低功耗的微型一體化系統，所以對系統的電源設計、電源功耗和體積提出了更高要求，本文采用TI的專(zhuān)用電源芯片實(shí)現系統電源供給，原圖如圖2所示。

從圖2可以看出，采用專(zhuān)用電源芯片設計，可以滿(mǎn)足系統微型一體化的需求。

1.2 海量數據的關(guān)聯(lián)特性與關(guān)聯(lián)度分析

海量實(shí)時(shí)多媒體數據的關(guān)聯(lián)特性與關(guān)聯(lián)度分析體現在在原始數據采集與統計的基礎上，通過(guò)數據的深度分析，提取出數據的關(guān)聯(lián)特性，為統計結果準確性提供保證。

以大型足球賽事實(shí)時(shí)技術(shù)統計的微型一體化實(shí)現為例，進(jìn)行方法的敘述。假設球員A與球員B進(jìn)行配合，則在傳球時(shí)，A隨機選擇傳球方向，其配合過(guò)程為：

通過(guò)對于球員之間的相互配合協(xié)調關(guān)聯(lián)度分析，可以深入分析出最佳傳球組合、進(jìn)攻組合和防守組合等，為教練換人提供依據。

2 基于DSP海量實(shí)時(shí)數據分析實(shí)驗

實(shí)驗對象是大型足球賽事實(shí)時(shí)技術(shù)統計，用于進(jìn)行基于DSP的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析實(shí)驗。對于各種參數的統計分析有助于教練員對賽場(chǎng)態(tài)勢做出實(shí)時(shí)調整，達到控制比賽的目的。

2.1 海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析內容

對于大型足球賽事的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析主要分為兩大類(lèi)：一是對于整體球隊的技術(shù)統計;二是對于每個(gè)運動(dòng)員的技術(shù)統計。全隊的技術(shù)統計主要為：交戰雙方的進(jìn)球數、射門(mén)次數、射正次數、撲救次數、任意球數、角球數、界外球數、全隊犯規數、全隊越位數、紅牌數、黃牌數、換人次數、控制球時(shí)間比率、雙方搶斷成功率、傳球成功率、頭球成功率等，均會(huì )進(jìn)行詳細的技術(shù)統計。而個(gè)人技術(shù)統計方面，除了射門(mén)次數、犯規次數、鏟斷次數、紅黃牌等基本項目外，還包括運動(dòng)員的傳球數、跑動(dòng)距離、活動(dòng)區域半徑等關(guān)鍵技術(shù)統計。尤其是傳球的技術(shù)統計數據，細化到分為長(cháng)傳、中傳、短傳的次數和成功率。

2.2 海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析意義

對海量實(shí)時(shí)多媒體參數進(jìn)行分析，可以對每個(gè)運動(dòng)員及全隊情況進(jìn)行總結，為戰術(shù)制定提供良好的指導幫助。

采用評價(jià)方法對基于技術(shù)統計的分析指導結果進(jìn)行評判，足球技術(shù)統計評價(jià)內容的不斷擴展，要求將多種評價(jià)方式綜合運用到目前的大型足球比賽中，提供全面的指導分析，大型足球賽事的目標多種多樣，足球技術(shù)統計評價(jià)效果也各有差異。因此，足球技術(shù)統計評價(jià)的內容將越來(lái)越注重多元評價(jià)，包括足球運動(dòng)員的認知能力、運動(dòng)技術(shù)技能和場(chǎng)上情感等3方面內容，而不是單一的足球技術(shù)技能或當前狀態(tài)水平考評或一種球場(chǎng)態(tài)勢的測驗，而對于足球運動(dòng)員的情感態(tài)度評價(jià)則會(huì )影響到其水平的積極發(fā)揮。在以往的足球技術(shù)統計評價(jià)中，比較注重足球技術(shù)統計的終結性評價(jià)，即每個(gè)半場(chǎng)或全場(chǎng)的表現，由于這種方法存在較長(cháng)的時(shí)間跨度，因而失去了實(shí)時(shí)評價(jià)，進(jìn)而實(shí)時(shí)反饋調整的功能，對激勵球員水平，提高比賽效果以及改進(jìn)戰術(shù)意義不大。應改變單純的足球技術(shù)統計終結評價(jià)方式，而是采取足球技術(shù)統計的診斷性、形成性和終結性評價(jià)相結合的評價(jià)方法，足球技術(shù)統計的診斷性評價(jià)則主要解決球員當前的競技狀態(tài)，以確定最佳使用方法;形成性評價(jià)即在足球技術(shù)統計工作中及時(shí)發(fā)現問(wèn)題，對問(wèn)題診斷，及時(shí)解決問(wèn)題，提出對策;足球技術(shù)統計的終結性評價(jià)采用換人方法，戰術(shù)及時(shí)調整，對對方進(jìn)攻進(jìn)行限制、終止，降低威脅自家球門(mén)的概率，從而達到贏(yíng)取比賽的目的。

3 實(shí)驗結果與分析

實(shí)驗采用山東魯能與天津泰達的一場(chǎng)中超比賽進(jìn)行海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析，分別對整個(gè)球隊的技術(shù)統計和每個(gè)運動(dòng)員的技術(shù)統計進(jìn)行總結，以此為依據，對教練提供基于分析結果的賽場(chǎng)態(tài)勢幫助。對戰雙方全隊實(shí)時(shí)多媒體數據分析，如表1所示。

球隊單個(gè)球員的實(shí)時(shí)多媒體數據分析，如表2和表3所示。

對戰雙方實(shí)時(shí)多媒體數據分析，如表4所示。

守門(mén)員實(shí)時(shí)多媒體數據分析如表5所示。

經(jīng)過(guò)海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析，最佳進(jìn)攻組合為桑德羅和安塔爾，最佳傳球組合為安塔爾和苑維瑋。通過(guò)對于全隊技術(shù)統計進(jìn)球數、射門(mén)次數、射正次數、撲救次數、雙方搶斷成功率、傳球成功率、頭球成功率等，實(shí)時(shí)將數據信息傳輸到替補席，以便于教練參考，為決策調整提供依據。

4 結束語(yǔ)

對海量實(shí)時(shí)多媒體數據進(jìn)行分析，是做出正確決策的重要基礎。海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析實(shí)現的難點(diǎn)在于無(wú)法在微型系統下實(shí)時(shí)對全方位的數據進(jìn)行統計分析，而高效的分析系統設備復雜，在現場(chǎng)使用困難。傳統的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析采用以實(shí)驗者為基礎的數據統計后處理方法，通過(guò)錄像分析，以每個(gè)實(shí)驗者為單點(diǎn)模型，構建單點(diǎn)互聯(lián)系統，基于統計軟件實(shí)現數據分析，無(wú)法保證實(shí)時(shí)性，分析誤差大。提出基于DSP的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析方法，實(shí)現了微型一體化的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析，以高速DSP為核心架構，輔助以專(zhuān)用數據冗余分析單元，對實(shí)驗者進(jìn)行多點(diǎn)建模，并以模型關(guān)聯(lián)特性作為分析基礎，以多關(guān)聯(lián)度完成數據提取與融合處理，實(shí)現海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析。實(shí)驗結果表明，以一場(chǎng)中超聯(lián)賽為樣本記性測試分析，采用基于DSP的海量實(shí)時(shí)多媒體數據分析方法，實(shí)現了對于進(jìn)球、射門(mén)次數、射正次數、遠射、控球率、角球、控球時(shí)間、最佳傳球組合，最佳進(jìn)攻組合等多項關(guān)鍵參數的實(shí)時(shí)統計分析，對教練員實(shí)現正確調整對策具有有效幫助。