Entwicklung von Algorithmen zur Analyse von Fussballspielern und Spielsituationen anhand von Bewegungsdaten
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. Martin Frey
- Stellv. Projektleiter/in : Dr. Marcel Dettling, Dr. Martin Weisenhorn
- Projektteam : Fitim Abdullahu, Elvis Murina, Adrian Pfiffner, Janick Rohrbach, Manuel Walser, Dr. Thomas Oskar Weinmann
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : KTI
- Projektpartner : TRACKTICS GmbH
- Kontaktperson : Martin Frey
Beschreibung
TRACKTICS hat das erste für ambitionierte Amateur-Mannschaften
erschwinglich Tracking System für Fussballteams entwickelt.
TRACKTICS hat die Ambition, bis 2020 das meistgenutzte
Analysesystem im Fussball zu werden. Dazu werden in diesem Projekt
neuartige, innovative Auswertungsalgorithmen erforscht.
Der Tracker besteht aus massenmarkttauglichen GPS- und
IMU-Sensoren, die Positions- und Bewegungsdaten aufzeichnen, auf
Basis derer athletische Leistungsdaten berechnet werden. Durch ein
verbessertes Processing der Rohdaten und die Erweiterung des
Messsystems zu einem differenziellen GPS wird die Messgenauigkeit
so verbessert, dass weiterführende Auswertungen, speziell im
taktischen Bereich, möglich werden.
Der Fokus des Projektes liegt auf der Entwicklung neuer
Produktfeatures, um den Bedienungskomfort zu verbessern und um den
Kunden zusätzlich Auswertungsmetriken zu offerieren. Beim
Bedienungskomfort geht es darum, Daten wie Spielbeginn, -ende oder
Spielsystem automatisch zu bestimmen, so dass diese vom Kunden
nicht mehr manuell erfasst werden müssen. Fussballspezifische
Metriken sind die aus dem Profibereich bekannten Aktionen wie
Ballbesitz oder Pässe, welche detektiert werden. In der geplanten
Applikation werden die Metriken anhand der Beschleunigungsdaten,
ohne Kenntnis der Ballposition, mit Machine Learning Methoden
bestimmt. Ferner werden taktische Analysen automatisiert und neue
Kennzahlen für die Leistungsfähigkeit, Agilität und
Antizipationsfähigkeit entwickelt, die über die reinen Lauf- und
Sprintleistung hinausgehen und auch hochintensive Aktionen wie
Tacklings erfassen.
Publikationen
-
Dettling, Marcel; Walser, Manuel; Frey, Martin,
2021.
Impact of mislabelling on deep learning.
In:
63rd ISI World Statistics Congress, virtual, 11-16 July 2021.
-
Dettling, Marcel; Frey, Martin; Walser, Manuel; Haas, Patrick,
2021.
Impact of mislabelling on deep learning methods and strategies for improvement [Paper].
In:
Conference Proceedings of the 63rd ISI World Statistics Congress.
63rd ISI World Statistics Congress, virtual, 11-16 July 2021.
-
Frey, Martin; Murina, Elvis; Rohrbach, Janick; Walser, Manuel; Haas, Patrick; Dettling, Marcel,
2019.
Machine learning for position detection in football [Paper].
In:
2019 6th Swiss Conference on Data Science (SDS).
6th Swiss Conference on Data Science (SDS), Bern, 14. Juni 2019.
IEEE.
S. 111-112.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS.2019.00009