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本发明公开了一种高尔夫赛事得分方法，属于数据分析领域，该得分方法具体步骤如下：(1)收集赛事数据进行分类汇总；(2)收集球员多轮数据以进行表现预估；(3)保存赛事数据，并进行定期更新；本发明能够完整说明球员技术能力的差异，更精准的计算每个球员的技术能力，同时完整的描绘球员在比赛时的真实表现，能够提供数据化的指导，提高训练效率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114049025 A (43)申请公布日 2022.02.15 (21)申请号 4.6 (22)申请日 2021.11.18 (71)申请人 蒋敏 地址 201702 上海市青浦区徐盈路1188弄5 号2002室 (72)发明人 蒋敏 (74)专利代理机构 安徽思沃达知识产权代理有 限公司 34220 代理人 李诺 (51)Int.Cl. G06Q 10/06 (2012.01) A63B 71/06 (2006.01) G06F 16/28 (2019.01) G06F 16/2458 (2019.01) G06F 16/23 (2019.01) 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 (54)发明名称 一种高尔夫赛事得分方法 (57)摘要 本发明公开了一种高尔夫赛事得分方法，属 于数据分析领域，该得分方法具体步骤如下：(1) 收集赛事数据进行分类汇总；(2)收集球员多轮 数据以进行表现预估；(3)保存赛事数据，并进行 定期更新；本发明能够完整说明球员技术能力的 差异，更精准的计算每个球员的技术能力，同时 完整的描绘球员在比赛时的真实表现，能够提供 数据化的指导，提高训练效率。 A 5 2 0 9 4 0 4 1 1 N C CN 114049025 A 权利要求书 1/2页 1.一种高尔夫赛事得分方法，其特征在于，该得分方法具体步骤如下： (1)收集赛事数据进行分类汇总：收集球员每杆信息收集，从基准数据库找到对应的数 值，并进行比较运算，同时将球员每杆得分进行分类汇总； (2)收集球员多轮数据以进行表现预估：收集球员每杆信息，并通过详细的特定算法对 每名球员的个人赛事表现力参数数据机械能分析计算，同时通过人工智能分析方法对球员 赛事表现的趋势进行表现预估； (3)保存赛事数据，并进行定期更新：自行保存每场赛事数据，并将其作为更新基准数 据库素材，定期对基准数据库进行更新。 2.根据权利要求1所述的一种高尔夫赛事得分方法，其特征在于，步骤(1)中所述分类 汇总具体步骤如下： 步骤一：收集球员每杆球的位置和距离，并将收集回来的信息与基准数据库中数据中 对应的数值进行比较运算，其具体运算公式如下： T ＝K+K (1) k 1 2 T ＝t+t+t (2) t 1 2 3 T ＝d+d +d +s (3) d 1 2 3 T ＝g+g +g +g (4) g 1 2 3 4 其中，T 代表开球得分，K 四杆洞开球得分，K代表五杆洞开球得分，T 代表推杆得分，t k 1 2 t 1 代表0‑7英尺推杆得分，t代表7‑21英尺推杆得分，t代表21英尺以上推杆得分，T 代表短杆 2 3 d 得分，d 代表0‑20码短杆得分，d 代表20‑60码短杆得分，d 代表60‑100码短杆得分，s代表沙 1 2 3 坑杆短杆得分，T 代表攻击果岭得分，g 代表100‑150码攻击果岭得分，g代表150‑200码攻 g 1 2 击果岭得分，g 代表200‑250码攻击果岭得分，g 代表250码以上攻击果岭得分； 3 4 步骤二：将计算出的球员每杆得分按照开球得分，攻击果岭得分，短杆得分以及推杆得 分进行分类，并对其进行分项得分和总分排名。 3.根据权利要求1所述的一种高尔夫赛事得分方法，其特征在于，步骤(2)中所述分析 计算具体步骤如下： 第一步：依据每名球员的每杆信息对其个人赛事表现力参数数据进行计算，其具体计 算公式如下： M ＝((E‑E)+(F ‑F))/(E +F ) (5) 开 1 2 1 2 总 总 D ＝(E+F)/(E +F ) (6) 开 f f 总 总 L ＝(L+L+L)/18 (7) 果 1 2 3 K ＝R/H (8) 沙 其中，M 代表开球距离，E 代表所有四杆洞的第一杆距离，E 代表所有四杆洞的第二杆 开 1 2 距离，F 代表所有五杆洞的第一杆距离，F 代表所有五杆洞的第二杆距离，E 代表所有四杆 1 2 总 洞数量，F 代表所有五杆洞数量，D 代表开球上球道率，E 代表所有四杆洞第二杆位置为球 总 开 f 道的数量，F 代表所有五杆洞第二杆位置为球道的数量，L 代表标准杆上果岭率，L 代表所 f 果 1 有三杆洞第二杆位置为果岭的数量，L代表所有四杆洞第二或第三杆位置为果岭，L代表所 2 3 有五杆洞第二杆或第三杆或第四杆位置为果岭，K 代表沙坑救球率，R代表最后完成杆数小 沙 于或等于位于沙坑位置的洞的标准杆数量，H代表所有含有位置为沙坑的洞的数量； 第二步：依据基准数据库计算基准数据，同时将个人赛事表现力参数数据与基准数据 2 2 CN 114049025 A 权利要求书 2/2页 进行对比相减，若结果为负数，则为弱于基准的表现，若结果为正数，则为高于基准的表现； 第三步：对每名球员进行多轮数据收集，并对数据进行整合以及叠加统计，同时使用人 工智能分析方法对球员赛事表现的趋势进行预估； 第四步：预估完成，人工智能通过计算提醒每个球员最值得提高的技术点以及最需要 保持的技术点。 4.根据权利要求3所述的一种高尔夫赛事得分方法，其特征在于，所述基准数据库具体 用于保存过去十年世界职业球员的数据统计，所述基准数据具体为根据基准数据库推算出 的数据。 3 3 CN 114049025 A 说明书 1/4页 一种高尔夫赛事得分方法 技术领域 [0001] 本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种高尔夫赛事得分方法。 背景技术 [0002] 高尔夫球运动是利用不同的高尔夫球杆将高尔夫球打进球洞的一项运动项目，高 尔夫球运动是一项具有特殊魅力的运动，让人们在优美的自然环境中锻炼身体、陶冶情操、 修身养性、交流技巧，被誉为“时尚优雅的运动”，现如今，随着高尔夫比赛的盛行，高尔夫赛 事中的杆数并不能完整说明球员技术能力的差异，相同杆数完成比赛，并不代表他们有相 同的技术能力；因此，发明出一种高尔夫赛事得分方法变得尤为重要； [0003] 现有的一种高尔夫赛事得分方法无法完整的描绘球员在比赛时的真实表现，缺少 数据化的指导，导致训练效率偏低；为此，我们提出一种高尔夫赛事得分方法。 发明内容 [0004] 本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种高尔夫赛事得分 方法。 [0005] 为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案： [0006] 一种高尔夫赛事得分方法，该得分方法具体步骤如下： [0007] (1)收集赛事数据进行分类汇总：收集球员每杆信息收集，从基准数据库找到对应 的数值，并进行比较运算，同时将球员每杆得分进行分类汇总； [0008] (2)收集球员多轮数据以进行表现预估：收集球员每杆信息，并通过详细的特定算 法对每名球员的个人赛事表现力参数数据机械能分析计算，同时通过人工智能分析方法对 球员赛事表现的趋势进行表现预估； [0009] (3)保存赛事数据，并进行定期更新：自行保存每场赛事数据，并将其作为更新基 准数据库素材，定期对基准数据库进行更新。 [0010] 进一步的，步骤(1)中所述分类汇总具体步骤如下： [0011] 步骤一：收集球员每杆球的位置和距离，并将收集回来的信息与基准数据库中数 据中对应的数值进行比较运算，其具体运算公式如下： [0012] T ＝K+K (1) k 1 2 [0013] T ＝t+t+t (2) t 1 2 3 [0014] T ＝d+d +d +s (3) d 1 2 3 [0015] T ＝g+g +g +g (4) g 1 2 3 4 [0016] 其中，T 代表开球得分，K 四杆洞开球得分，K代表五杆洞开球得分，T 代表推杆得 k 1 2 t 分，t 代表0‑7英尺推杆得分，t 代表7‑21英尺推杆得分，t 代表21英尺以上推杆得分，T 代 1 2 3 d 表短杆得分，d 代表0‑20码短杆得分，d 代表20‑60码短杆得分，d 代表60‑100码短杆得分，s 1 2 3 代表沙坑杆短杆得分，T 代表攻击果岭得分，g 代表100‑150码攻击果岭得分，g代表150‑ g 1 2 200码攻击果岭得分，g 代表200‑250码攻击果岭得分，g 代表250码以上攻击果岭得分； 3 4 4 4 CN 114049025 A 说明书 2/4页 [0017] 步骤二：将计算出的球员每杆得分按照开球得分，攻击果岭得分，短杆得分以及推 杆得分进行分类，并对其进行分项得分和总分排名。 [0018] 进一步的，步骤(2)中所述分析计算具体步骤如下： [0019] 第一步：依据每名球员的每杆信息对其个人赛事表现力参数数据进行计算，其具 体计算公式如下： [0020] M ＝((E‑E)+(F ‑F))/(E +F ) (5) 开 1 2 1 2 总 总 [0021] D ＝(E+F)/(E +F ) (6) 开 f f 总 总 [0022] L ＝(L+L+L)/18 (7) 果 1 2 3 [0023] K ＝R/H (8) 沙 [0024] 其中，M 代表开球距离，E 代表所有四杆洞的第一杆距离，E代表所有四杆洞的第 开 1 2 二杆距离，F 代表所有五杆洞的第一杆距离，F 代表所有五杆洞的第二杆距离，E 代表所有 1 2 总 四杆洞数量，F 代表所有五杆洞数量，D 代表开球上球道率，E 代表所有四杆洞第二杆位置 总 开 f 为球道的数量，F 代表所有五杆洞第二杆位置为球道的数量，L 代表标准杆上果岭率，L 代 f 果 1 表所有三杆洞第二杆位置为果岭的数量，L代表所有四杆洞第二或第三杆位置为果岭，L 代 2 3 表所有五杆洞第二杆或第三杆或第四杆位置为果岭，K 代表沙坑救球率，R代表最后完成杆 沙 数小于或等于位于沙坑位置的洞的标准杆数量，H代表所有含有位置为沙坑的洞的数量； [0025] 第二步：依据基准数据库计算基准数据，同时将个人赛事表现力参数数据与基准 数据进行对比相减，若结果为负数，则为弱于基准的表现，若结果为正数，则为高于基准的 表现； [0026] 第三步：对每名球员进行多轮数据收集，并对数据进行整合以及叠加统计，同时使 用人工智能分析方法对球员赛事表现的趋势进行预估； [0027] 第四步：预估完成，人工智能通过计算提醒每个球员最值得提高的技术点以及最 需要保持的技术点。 [0028] 进一步的，所述基准数据库具体用于保存过去十年世界职业球员的数据统计，所 述基准数据具体为根据基准数据库推算出的数据。 [0029] 相比于现有技术，本发明的有益效果在于： [0030] 1、该一种高尔夫赛事得分方法收集球员每杆球的位置和距离，并将收集回来的信 息与基准数据库中数据中对应的数值进行比较运算，同时将计算出的球员每杆得分按照开 球得分，攻击果岭得分，短杆得分以及推杆得分进行分类，并对其进行分项得分和总分排 名，依据每名球员的每杆信息对其个人赛事表现力参数数据进行计算，对每名球员进行多 轮数据收集，并使用人工智能分析方法对球员赛事表现的趋势进行预估，预估完成，人工智 能通过计算提醒每个球员最值得提高的技术点以及最需要保持的技术点，能够完整说明球 员技术能力的差异，更精准的计算每个球员的技术能力，同时完整的描绘球员在比赛时的 真实表现，能够提供数据化的指导，提高训练效率。 附图说明 [0031] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实 施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。 [0032] 图1为本发明提出的一种高尔夫赛事得分方法的流程框图。 5 5 CN 114049025 A 说明书 3/4页 具体实施方式 [0033] 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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。 [0034] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、 “底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便 于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以 特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。 [0035] 实施例1 [0036] 参照图1，一种高尔夫赛事得分方法，本实施例具体公开了一种分析计算方法： [0037] 收集赛事数据进行分类汇总：收集球员每杆信息收集，从基准数据库找到对应的 数值，并进行比较运算，同时将球员每杆得分进行分类汇总。 [0038] 具体的，首先，AI自行收集球员每杆球的位置和距离，并将收集回来的信息与基准 数据库中数据中对应的数值进行比较运算，运算完成后，将计算出的球员每杆得分按照开 球得分，攻击果岭得分，短杆得分以及推杆得分进行分类，并对其进行分项得分和总分排 名。 [0039] 需要进一步说明的是，其具体运算公式如下： [0040] T ＝K+K (1) k 1 2 [0041] T ＝t+t+t (2) t 1 2 3 [0042] T ＝d+d +d +s (3) d 1 2 3 [0043] T ＝g+g +g +g (4) g 1 2 3 4 [0044] 其中，T 代表开球得分，K 四杆洞开球得分，K代表五杆洞开球得分，T 代表推杆得 k 1 2 t 分，t 代表0‑7英尺推杆得分，t 代表7‑21英尺推杆得分，t 代表21英尺以上推杆得分，T 代 1 2 3 d 表短杆得分，d 代表0‑20码短杆得分，d 代表20‑60码短杆得分，d 代表60‑100码短杆得分，s 1 2 3 代表沙坑杆短杆得分，T 代表攻击果岭得分，g 代表100‑150码攻击果岭得分，g代表150‑ g 1 2 200码攻击果岭得分，g 代表200‑250码攻击果岭得分，g 代表250码以上攻击果岭得分。 3 4 [0045] 需要进一步说明的是，高尔夫球场通常有18个洞组成，由若干个三杆洞和若干个 四杆洞和若干个五杆洞组成，从第一个洞开始，逐洞逐杆计算每杆得分，其计算公式如下： 每杆得分＝(此杆对应分值)‑(下一杆对应分值)‑1；依次类推，直至此洞结束，每洞最后一 杆得分＝此杆对应分值。 [0046] 收集球员多轮数据以进行表现预估：收集球员每杆信息，并通过详细的特定算法 对每名球员的个人赛事表现力参数数据机械能分析计算，同时通过人工智能分析方法对球 员赛事表现的趋势进行表现预估。 [0047] 具体的，AI依据每名球员的每杆信息对其个人赛事表现力参数数据进行计算，计 算完成后，再次依据基准数据库计算基准数据，同时将个人赛事表现力参数数据与基准数 据进行对比相减，若结果为负数，则为弱于基准的表现，若结果为正数，则为高于基准的表 现，对每名球员进行多轮数据收集，并对数据进行整合以及叠加统计，同时使用人工智能分 析方法对球员赛事表现的趋势进行预估，预估完成，人工智能通过计算提醒每个球员最值 得提高的技术点以及最需要保持的技术点。 [0048] 需要进一步说明的是，基准数据库具体用于保存过去十年世界职业球员的数据统 6 6 CN 114049025 A 说明书 4/4页 计，所述基准数据具体为根据基准数据库推算出的数据。 [0049] 其中，其具体个人赛事表现力参数数据计算公式如下： [0050] M ＝((E‑E)+(F ‑F))/(E +F ) (5) 开 1 2 1 2 总 总 [0051] D ＝(E+F)/(E +F ) (6) 开 f f 总 总 [0052] L ＝(L+L+L)/18 (7) 果 1 2 3 [0053] K ＝R/H (8) 沙 [0054] 其中，M 代表开球距离，E 代表所有四杆洞的第一杆距离，E代表所有四杆洞的第 开 1 2 二杆距离，F 代表所有五杆洞的第一杆距离，F 代表所有五杆洞的第二杆距离，E 代表所有 1 2 总 四杆洞数量，F 代表所有五杆洞数量，D 代表开球上球道率，E 代表所有四杆洞第二杆位置 总 开 f 为球道的数量，F 代表所有五杆洞第二杆位置为球道的数量，L 代表标准杆上果岭率，L 代 f 果 1 表所有三杆洞第二杆位置为果岭的数量，L代表所有四杆洞第二或第三杆位置为果岭，L 代 2 3 表所有五杆洞第二杆或第三杆或第四杆位置为果岭，K 代表沙坑救球率，R代表最后完成杆 沙 数小于或等于位于沙坑位置的洞的标准杆数量，H代表所有含有位置为沙坑的洞的数量。 [0055] 保存赛事数据，并进行定期更新：自行保存每场赛事数据，并将其作为更新基准数 据库素材，定期对基准数据库进行更新。 [0056] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其 发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。 7 7 CN 114049025 A 说明书附图 1/1页 图1 8 8
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