在事件和时空足球数据中同步传球
Henrik Biermann1, Rumena Komitova1, Dominik Raabe1
1Institute of Exercise Training and Sport Informatics, German Sport University Cologne, Cologne, Germany.
Scientific reports
|September 23, 2023
概括
这项研究通过完善传球时间来同步足球赛事和位置数据. SwiftEvent算法显著提高了时间准确性,帮助体育分析有限的数据.
科学领域:
- 运动分析 运动分析
- 计算体育科学科学 计算体育科学
- 足球中的数据科学
背景情况:
- 足球分析通常单独使用时空位置数据或事件数据.
- 由于事件数据中的时间错位问题,对这两种数据源的联合分析是有限的.
- 现有的方法很难有效地整合各种足球数据流.
研究的目的:
- 开发一个强大的框架来同步足球时空和事件数据.
- 使用位置数据属性来解决事件数据中的时间错位.
- 为了提高足球比赛中传球事件检测的准确性.
主要方法:
- 整合SwiftEvent在线算法与一个新的时间改进步骤.
- 利用球员和球位置数据中的统计属性来纠正传球时间.
- 使用四场职业足球比赛的地面真相通行证标签进行验证.
主要成果:
- 在传球准确度上取得了显著的提高,在距离地面真相0.5秒内传球的百分比从14%上升到70%.
- 在时空位置数据中成功识别了定位错误 (噪声).
- 与基线模型相比,表现出优异的性能,与数据需求减少的深度学习方法相比,结果可比.
结论:
- 拟议的轻量级框架为同步足球赛事和位置数据提供了有效的解决方案.
- 这种方法对于研究人员和分析师来说特别有价值,因为他们对广泛或最近的数据集的访问有限.
- 通过集成数据源实现更准确,更全面的足球表现分析.
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