球员能力智能评估方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种球员能力智能评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

球员的能力和特点各不相同，为确定球员在赛场上的具体位置及发展方向，则需要选拔出能力和特点突出的球员并进行综合评估，传统技术方法均是通过教练观察球员在训练或比赛中的具体表现，以人为方式选拔出能力和特点突出的球员并进一步对其在赛场上的具体位置进行评估，然而这一传统技术方法完全依靠个人经验及主观判断，因此难以对球员能力进行快捷及全面的评估，且易出现评估结果不公平的问题，导致对球员能力进行评估的准确性不足。因此，现有技术方法中存在对球员能力进行评估的准确性不足的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种球员能力智能评估方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术方法中所存在的无法对球员能力进行准确评估的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种球员能力智能评估方法，其包括：

若接收到所输入的球员评测数据信息，根据预置的考察项目信息从所述球员评测数据信息中获取对应的考察数值；

根据预置的基础能力计算模型对所述考察数值及所述球员评测数据信息中的年龄值进行计算得到基础能力得分；

根据预存的得分区间映射表确定所述基础能力得分中每一项能力得分对应的得分区间；

根据预置的区间得分获取规则及每一所述能力得分对应的得分区间获取与每一所述能力得分对应的区间得分值；

根据每一所述能力得分对应的区间得分值、所述年龄值及预存的综合评分公式计算得到对应的综合评分值；

将与所述球员评测数据信息对应的区间得分值及所述综合评分值输入预置的综合评估模型进行评估得到对应的能力评估信息。

第二方面，本发明实施例提供了一种球员能力智能评估装置，其包括：

考察数值获取单元，用于若接收到所输入的球员评测数据信息，根据预置的考察项目信息从所述球员评测数据信息中获取对应的考察数值；

基础能力得分获取单元，用于根据预置的基础能力计算模型对所述考察数值及所述球员评测数据信息中的年龄值进行计算得到基础能力得分；

得分区间确定单元，用于根据预存的得分区间映射表确定所述基础能力得分中每一项能力得分对应的得分区间；

区间得分值获取单元，用于根据预置的区间得分获取规则及每一所述能力得分对应的得分区间获取与每一所述能力得分对应的区间得分值；

综合评分值计算单元，用于根据每一所述能力得分对应的区间得分值、所述年龄值及预存的综合评分公式计算得到对应的综合评分值；

能力评估信息获取单元，用于将与所述球员评测数据信息对应的区间得分值及所述综合评分值输入预置的综合评估模型进行评估得到对应的能力评估信息。

第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的球员能力智能评估方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的球员能力智能评估方法。

本发明实施例提供了一种球员能力智能评估方法、装置、计算机设备及存储介质。根据考察项目信息从球员评测数据信息中获取考察数值并计算得到基础能力得分，确定基础能力得分中每一项能力得分的得分区间并获取每一能力得分的区间得分值，根据区间得分值、年龄值计算得到综合评分，将区间得分值及综合评分值输入综合评估模型得到能力评估信息。通过上述方法，根据球员评测数据信息获取对应的基础能力得分，并进一步获取综合评分值及能力评估信息，可依据球员多项能力对应的能力得分对球员进行综合评估，可实现对球员能力进行客观、全面的评估，并大幅提高了对球员能力进行评估的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的子流程示意图；

图3为本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的另一子流程示意图；

图4为本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的另一流程示意图；

图5为本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的另一子流程示意图；

图6为本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的另一子流程示意图；

图7为本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的另一流程示意图；

图8为本发明实施例提供的球员能力智能评估装置的示意性框图；

图9为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1，图1是本发明实施例提供的球员能力智能评估方法的流程示意图；该球员能力智能评估方法应用于管理服务器中，该球员能力智能评估方法通过安装于管理服务器中的应用软件进行执行，管理服务器即是可获取管理员或其他终端所输入的球员评测数据信息并进行球员能力智能评估的服务器端。如图1所示，该方法包括步骤S110～S160。

S110、若接收到所输入的球员评测数据信息，根据预置的考察项目信息从所述球员评测数据信息中获取对应的考察数值。

若接收到所输入的球员评测数据信息，根据预置的考察项目信息从所述球员评测数据信息中获取对应的考察数值。可输入球员评测数据信息至管理服务器，球员评测数据信息中可包含一个或多个球员所对应的评测数据，评测数据即为对球员比赛、训练及测试过程中的相关数据进行采集所得到的数据信息。以足球球员为例，球员评测数据信息可包括10米冲刺速度、30米短跑速度、射门准确率、传中准确率、平板撑时间、立定跳远距离等多项评测数据。考察项目信息中包含多个考察项目，可通过考察项目信息所包含的多个考察项目将每一球员的评测数据对应转换为考察数值，考察数值即为对每一球员的评测数据以归一化的特征值进行表示的数值信息，考察项目信息中考察项目的数量可小于或等于球员评测数据信息中评测数据的项数。

在一实施例中，如图2所示，步骤S110包括子步骤S111和S112。

S111、根据所述考察项目信息包含的考察项目从所述球员评测数据信息中获取与每一所述考察项目对应的项目信息。

考察项目信息中包含多个考察项目，根据考察项目即可从球员评测数据信息中获取对应的项目信息，每一考察项目对应获取一个球员的一个项目信息。

S112、根据与每一所述考察项目对应的项目量化规则对每一所述项目信息进行量化得到所述考察数值。

对一个球员的多个项目信息进行量化，即可得到与一个球员对应的考察数据。具体的，由于与每一考察项目对应的项目信息均以数值方式进行表示，若项目信息为百分比数值，则直接获取百分比数值作为与该项目信息对应的数值；若项目信息为非百分比数值，则对应的项目量化规则中包含一个激活函数及一个中间值，根据激活函数对中间值及对应的一个项目信息进行计算，即可得到与该项目信息对应的数值，获取一个球员与多个项目信息对应的多个数值即组合成该球员的考察数值。

例如，激活函数可表示为

S120、根据预置的基础能力计算模型对所述考察数值及所述球员评测数据信息中的年龄值进行计算得到基础能力得分。

根据预置的基础能力计算模型对所述考察数值及所述球员评测数据信息中的年龄值进行计算得到基础能力得分。基础能力计算模型为基于考察数值及年龄值计算球员基础能力得分的计算模型，基础能力计算模型中包含多项基础能力，基础能力得分中包含与每一项基础能力对应的能力得分，则根据技术能力计算模型可获取球员与每一项基础能力对应的能力得分，以对球员的各项能力分别进行评估。例如，基础能力计算模型中包含的基础能力包括综合能力-速度、综合能力-射门、综合能力-防守、位置能力-中锋、位置能力-左边锋、位置能力-前腰、位置能力-后腰、位置能力-守门员等。

在一实施例中，如图3所示，步骤S120包括子步骤S121和S122。

S121、根据所述基础能力计算模型中的年龄系数计算公式计算得到与所述年龄值对应的年龄系数。

基础能力计算模型中包括年龄系数计算公式，可根据年龄系数计算公式对球员评测数据信息中球员的年龄值进行计算，得到球员的年龄系数。具体的，年龄系数计算公式为：

S122、将所述考察数值及所述年龄系数同时输入所述基础能力计算模型中的多个基础计算公式，将计算得到的与每一所述基础计算公式对应的能力得分作为所述基础能力得分。

基础能力计算模型中每一基础能力对应一个基础计算公式，每一基础计算公式中包含多个权重值，每一权重值与基础能力得分中的一项能力得分相对应，每一项基础能力所关注的侧重点不同，则每一基础计算公式中与同一项能力得分对应的权重值也不相同，第i项能力得分对应的基础计算公式可表示为S

S130、根据预存的得分区间映射表确定所述基础能力得分中每一项能力得分对应的得分区间。

根据预存的得分区间映射表确定所述基础能力得分中每一项能力得分对应的得分区间。得分区间映射表即为管理服务器中预存的用于获取每一项能力得分对应得分区间的数据表，得分区间映射表中包含每一分值所对应的得分区间，则可根据得分区间映射表确定基础能力得分中每一项能力得分对应的得分区间，具体的，得分区间映射表中每一项基础能力均对应包含10个区间，则与每一项能力得分对应的得分区间x∈[1,10]，其中，x为整数。

在一实施例中，如图4所示，步骤S130之前还包括步骤S1301、S1302和S1303。

S1301、根据所述基础能力计算模型对预存的历史球员评测信息表进行计算得到所述历史球员评测信息表中每一历史球员评测信息对应的历史基础能力得分。S132、获取所述历史基础能力得分中每一项基础能力的最大得分及最小得分；S133、根据预置的得分区间数量信息对每一所述基础能力的最大得分及最小得分对应的得分范围进行划分，将得到的与每一所述基础能力对应的多个得分区间作为所述得分区间映射表。

具体的，每一分值与得分区间的对应关系可基于历史球员评测信息表获取得到，历史球员评测信息表中包含海量历史球员的历史考察数值，可根据基础能力计算模型对历史球员评测信息表进行计算得到每一历史球员的历史基础能力得分，并对应获取所有历史球员在每一项基础能力所对应的最大得分及最小得分，根据得分区间数量信息及划分方向对最大得分及最小得分包含的得分范围进行划分，即可得到与每一基础能力对应的多个得分区间及每一得分区间与分值的对应关系，对所得到的所有对应关系进行整理即可得到得分区间映射表，其中，划分方向包括由小到大进行划分及由大到小进行划分，若划分方向为由小到大进行划分，则以最小得分为基础向最大得分方向依次划分多个得分区间；若划分方向为由大到小进行划分，则以最大得分为基础向最小得分方向依次划分多个得分区间，得分区间数量信息可统一配置为10。

S140、根据预置的区间得分获取规则及每一所述能力得分对应的得分区间获取与每一所述能力得分对应的区间得分值。

根据预置的区间得分获取规则及每一所述能力得分对应的得分区间获取与每一所述能力得分对应的区间得分值。可根据区间得分获取规则及每一能力得分对应的得分区间进行转换，得到与每一能力得分对应的区间得分值，具体的，区间得分获取规则中包括递增计算公式及递减计算公式。

在一实施例中，如图5所示，步骤S140包括子步骤S141、S142和S143。

S141、判断每一所述能力得分对应的基础能力是否为递增项能力；S142、若所述能力得分为递增项能力，根据所述区间得分获取规则中的递增计算公式及所述能力得分的得分区间计算得到与所述能力得分对应的区间得分值。

对每一能力得分对应的基础能力是否为递增项能力进行判断，递增项能力即为能力得分越高能力越强的基础能力，递减项能力即为能力得分越高能力越低的基础能力，若能力得分为递增项能力，则根据递增计算公式及该能力得分的得分区间计算得到对应的区间得分值。

具体的，递增计算公式可表示为：

f(S

f(S

f(S

f(S

f(S

其中，min为与该能力得分对应的一项基础能力的最小值，max为与该能力得分对应的一项基础能力的最大值，x为得分区间，S

S143、若所述能力得分不为递增项能力，根据所述区间得分获取规则中的递减计算公式及所述能力得分的得分区间计算得到与所述能力得分对应的区间得分值。

若能力得分不为递增项能力，则根据递减计算公式及该能力得分的得分区间计算得到对应的区间得分值。

具体的，递减计算公式可表示为：

f(S

f(S

f(S

f(S

f(S

其中，min为与该能力得分对应的一项基础能力的最小值，max为与该能力得分对应的一项基础能力的最大值，x为得分区间，S

S150、根据每一所述能力得分对应的区间得分值、所述年龄值及预存的综合评分公式计算得到对应的综合评分值。

根据每一所述能力得分对应的区间得分值、所述年龄值及预存的综合评分公式计算得到对应的综合评分值。具体的，综合评分公式即为管理服务器中预先存储的用于对综合评分值进行计算的计算公式，具体的，综合评分公式可表示为Z＝((f(S

S160、将与所述球员评测数据信息对应的区间得分值及所述综合评分值输入预置的综合评估模型进行评估得到对应的能力评估信息。

将与所述球员评测数据信息对应的区间得分值及所述综合评分值输入预置的综合评估模型进行评估得到对应的能力评估信息。综合评估模型即为基于球员的区间得分值及综合评分值对球员能力进行综合评估并获取能力评估信息的智能分析模型，能力评估信息即为球员较为突出的能力方向，也即是该球员今后可重点发展的方向。具体的，综合评估模型由多个输入节点、多个输出节点及多个中间层组成，每一输入节点均与一名球员的一个区间得分值或该球员的综合评分值相对应，每一输出节点即对应一项能力信息，则每一输出节点的输出节点值即为球员与一个能力信息所对应的匹配度，输入节点与中间层之间、中间层与其他相邻的中间层之间、中间层与输出节点之间均通过关联公式进行关联，每一关联公式均可表示为一个一次函数。将一个球员的区间得分值及综合评分值输入综合评估模型进行评估，即可得到与该球员对应的能力评估信息。例如，输出节点对应的能力信息可以是前锋-技巧型、前锋-速度型、前卫-进攻型、前卫-防守型或综合型等。

在一实施例中，如图6所示，步骤S160包括子步骤S161、S162和S163。

S161、将所述区间得分值及所述综合评分值输入所述综合评估模型对应的输入节点进行评估；S162、获取所述综合评估模型中每一输出节点的输出节点值。

可通过输出节点将一名球员的区间得分值及综合评分值输入综合评估模型，并进行智能评估后依次获取每一输出节点的输出节点值。

S163、获取所述输出节点值排序靠前的三个输出节点对应的能力信息作为所述能力评估信息。

根据输出节点值进行排序，并获取排序靠前的三个输出节点对应的能力信息作为能力评估信息，则能力评估信息包含三项能力信息。

步骤S160之前还包括：根据梯度计算公式及预存的训练数据集对所述综合评估模型进行训练得到训练后的所述综合评估模型。

具体的，在使用综合评估模型之前，还可通过预存的训练数据集及梯度计算公式对综合评估模型进行训练，使用训练后的综合评估模型可大幅提高进行智能评分的准确性。具体的，训练数据集中包括多条训练数据，每一条训练数据均包含区间得分值、综合评分值及目标能力评估信息，训练数据集可由世界知名球星的数据进行处理后得到，将每一条训练输入依次输入综合评估模型并根据梯度计算公式进行梯度下降训练，得到进行迭代训练后的综合评估模型。

在一实施例中，如图7所示，步骤S160之后还包括步骤S170。

S170、将所述区间得分值、所述综合评分值、所述能力评估信息作为所述球员评测数据信息的关联信息同步上传至区块链进行存储。

将所述球员评测数据信息的关联信息上传至区块链进行存储，基于所述球员评测数据信息的关联信息得到对应的摘要信息，具体来说，摘要信息由关联信息进行散列处理得到，比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证关联信息是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

在本发明实施例所提供的球员能力智能评估方法中，根据考察项目信息从球员评测数据信息中获取考察数值并计算得到基础能力得分，确定基础能力得分中每一项能力得分的得分区间并获取每一能力得分的区间得分值，根据区间得分值、年龄值计算得到综合评分，将区间得分值及综合评分值输入综合评估模型得到能力评估信息。通过上述方法，根据球员评测数据信息获取对应的基础能力得分，并进一步获取综合评分值及能力评估信息，可依据球员多项能力对应的能力得分对球员进行综合评估，可实现对球员能力进行客观、全面的评估，并大幅提高了对球员能力进行评估的准确性。

本发明实施例还提供一种球员能力智能评估装置，该球员能力智能评估装置可配置于管理服务器中，该球员能力智能评估装置用于执行前述的球员能力智能评估方法的任一实施例。具体地，请参阅图8，图8为本发明实施例提供的球员能力智能评估装置的示意性框图。

如图8所示，球员能力智能评估装置100包括考察数值获取单元110、基础能力得分获取单元120、得分区间确定单元130、区间得分值获取单元140、综合评分值计算单元150和能力评估信息获取单元160。

考察数值获取单元110，用于若接收到所输入的球员评测数据信息，根据预置的考察项目信息从所述球员评测数据信息中获取对应的考察数值。

在一实施例中，所述考察数值获取单元110包括子单元：项目信息获取单元，用于根据所述考察项目信息包含的考察项目从所述球员评测数据信息中获取与每一所述考察项目对应的项目信息；项目信息量化处理单元，用于根据与每一所述考察项目对应的项目量化规则对每一所述项目信息进行量化得到所述考察数值。

基础能力得分获取单元120，用于根据预置的基础能力计算模型对所述考察数值及所述球员评测数据信息中的年龄值进行计算得到基础能力得分。

在一实施例中，所述基础能力得分获取单元120包括子单元：年龄系数获取单元，用于根据所述基础能力计算模型中的年龄系数计算公式计算得到与所述年龄值对应的年龄系数；能力得分计算单元，用于将所述考察数值及所述年龄系数同时输入所述基础能力计算模型中的多个基础计算公式，将计算得到的与每一所述基础计算公式对应的能力得分作为所述基础能力得分。

得分区间确定单元130，用于根据预存的得分区间映射表确定所述基础能力得分中每一项能力得分对应的得分区间。

在一实施例中，所述球员能力智能评估装置100还包括子单元：历史基础能力得分获取单元，用于根据所述基础能力计算模型对预存的历史球员评测信息表进行计算得到所述历史球员评测信息表中每一历史球员评测信息对应的历史基础能力得分；最值获取单元，用于获取所述历史基础能力得分中每一项能力得分的最大得分及最小得分；得分区间获取单元，用于根据预置的得分区间数量信息对每一所述能力得分的最大得分及最小得分对应的得分范围进行划分，将得到的与每一所述能力得分对应的多个得分区间作为所述得分区间映射表。

区间得分值获取单元140，用于根据预置的区间得分获取规则及每一所述能力得分对应的得分区间获取与每一所述能力得分对应的区间得分值。

在一实施例中，所述区间得分值获取单元140包括子单元：能力得分判断单元，用于判断每一所述能力得分对应的基础能力是否为递增项能力；第一得分计算单元，用于若所述能力得分为递增项能力，根据所述区间得分获取规则中的递增计算公式及所述能力得分的得分区间计算得到与所述能力得分对应的区间得分值；第二得分计算单元，用于若所述能力得分不为递增项能力，根据所述区间得分获取规则中的递减计算公式及所述能力得分的得分区间计算得到与所述能力得分对应的区间得分值。

综合评分值计算单元150，用于根据每一所述能力得分对应的区间得分值、所述年龄值及预存的综合评分公式计算得到对应的综合评分值。

能力评估信息获取单元160，用于将与所述球员评测数据信息对应的区间得分值及所述综合评分值输入预置的综合评估模型进行评估得到对应的能力评估信息。

在一实施例中，所述能力评估信息获取单元160包括子单元：数值输入单元，用于将所述区间得分值及所述综合评分值输入所述综合评估模型对应的输入节点进行评估；输出节点值获取单元，用于获取所述综合评估模型中每一输出节点的输出节点值；能力信息获取单元，用于获取所述输出节点值排序靠前的三个输出节点对应的能力信息作为所述能力评估信息。

在一实施例中，所述球员能力智能评估装置100还包括子单元：同步存储单元，用于将所述区间得分值、所述综合评分值、所述能力评估信息作为所述球员评测数据信息的关联信息同步上传至区块链进行存储。

在本发明实施例所提供的球员能力智能评估装置应用上述球员能力智能评估方法，根据考察项目信息从球员评测数据信息中获取考察数值并计算得到基础能力得分，确定基础能力得分中每一项能力得分的得分区间并获取每一能力得分的区间得分值，根据区间得分值、年龄值计算得到综合评分，将区间得分值及综合评分值输入综合评估模型得到能力评估信息。通过上述方法，根据球员评测数据信息获取对应的基础能力得分，并进一步获取综合评分值及能力评估信息，可依据球员多项能力对应的能力得分对球员进行综合评估，可实现对球员能力进行客观、全面的评估，并大幅提高了对球员能力进行评估的准确性。

上述球员能力智能评估装置可以实现为计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图9所示的计算机设备上运行。

请参阅图9，图9是本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。该计算机设备可以是用于执行球员能力智能评估方法以对球员能力进行智能评估的管理服务器。

参阅图9，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括存储介质503和内存储器504。

该存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032被执行时，可使得处理器502执行球员能力智能评估方法，其中，存储介质503可以为易失性的存储介质或非易失性的存储介质。

该处理器502用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器504为存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行球员能力智能评估方法。

该网络接口505用于进行网络通信，如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现上述的球员能力智能评估方法中对应的功能。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的计算机设备的实施例并不构成对计算机设备具体构成的限定，在其他实施例中，计算机设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。例如，在一些实施例中，计算机设备可以仅包括存储器及处理器，在这样的实施例中，存储器及处理器的结构及功能与图9所示实施例一致，在此不再赘述。

应当理解，在本发明实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

在本发明的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为易失性或非易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时实现上述的球员能力智能评估方法中所包含的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，也可以将具有相同功能的单元集合成一个单元，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。