文献类型：期刊文章

作　　者：路来冰[1,2] 许金富[1,3] 王党生[2] 杨少雄[1]

LU Laibing;XU Jinfu;WANG Dangsheng;YANG Shaoxiong(School of Physical Education Science,Fujian Normal University,Fuzhou 350108,China;Department of Physical Education,Henan Institute of Technology,Xinxiang 453000,Henan,China;Sports Industry Development Research Center,Fujian Jiangxia University,Fuzhou 350108,China)

机构地区：[1]福建师范大学体育科学学院,福州350108 [2]河南工学院体育部,河南新乡453000 [3]福建江夏学院体育产业发展研究中心,福州350108

出　　处：《西安体育学院学报》

基　　金：国家社会科学基金重点项目(19ATY006);河南省高校人文社会科学研究一般项目(2022-ZDJH-393);福建省社会科学基金项目(FJ2022C018)。

年　　份：2023

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：416-427

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：专利技术成果是衡量生产力发展的重要标志,采用专利分析法与社会网络分析法,对国际体育人工智能专利中的申请国、优先权国、发明人、专利权人、IPC分类号、权利要求内容等信息进行挖掘,同时以共现矩阵和聚类地图的形式,展示出体育人工智能技术专利发展态势与应用热点。研究发现:国际体育人工智能专利技术分布符合“核心—边缘”特征,我国体育人工智能专利技术的国际竞争力有待提升;结合高频IPC分类号的技术术语与专利文本内容,揭示现阶段国际体育人工智能技术热点领域从高到低依次为基于计算机视觉的体能与技战术的识别与预测、基于可穿戴式传感器的动作分析与损伤防控、基于计算机视觉技术的技能反馈与评价裁决、智能体育器械与体育机器人的技术研发与应用。

关 键 词：体育 人工智能 专利  IPC 社会网络

分 类 号：G80-051]