Automatische Detektion von Spielelementen im Beachvolleyball auf Basis von Bilderkennung
Die Durchführung von systematischen Spielbeobachtungsverfahren erfordert einen erheblichen Zeitaufwand bei der manuellen Erhebung der Daten. Die Knappheit der hierfür benötigten Ressourcen stellt häufig ein wesentlicher Hinderungsgrund für den Einsatz dieser Verfahren in der Praxis dar. Durch die enormen Fortschritte der Informatik auf dem Gebiet der Bilderkennung lässt sich annehmen, dass sich bspw. im Beachvolleyball viele Beobachtungsmerkmale durch recht einfache Algorithmen automatisiert erheben lassen, wenn ein zuverlässiges Erkennen der Objekte im Videobild gelingt. Eine solche informatische Unterstützung würde für Trainer und wissenschaftliche Betreuer eine erhebliche Zeitersparnis bei Eigen- und Gegneranalysen bedeuten.
Das Tracking des Balls im Videobild ist zunehmend ein Standardverfahren, für das im Sport vielfach Beispiele vorgestellt wurden (Beachvolleyball: Mauthner et al., 2007; Baseball: Chen, Chen, Hsiao, Chen, & Lee, 2008; Tennis: Yan, Kostin, Christmas & Kittler, 2006). Gegenstand dieser Untersuchung war die Frage, in welcher Qualität Ballkontakte und Angriffstechniken bei Vorliegen der 2D-Postion des Spielballs automatisch bestimmt werden können.
© Copyright 2011 Sportinformatik trifft Sporttechnologie. 8. Symposium der dvs-Sektion Sportinformatik in Kooperation mit der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Sporttechnologie vom 15.-17. September in Darmstadt. Veröffentlicht von Feldhaus, Ed. Czwalina. Alle Rechte vorbehalten.
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| Notationen: | Spielsportarten Naturwissenschaften und Technik |
| Veröffentlicht in: | Sportinformatik trifft Sporttechnologie. 8. Symposium der dvs-Sektion Sportinformatik in Kooperation mit der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Sporttechnologie vom 15.-17. September in Darmstadt |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Hamburg
Feldhaus, Ed. Czwalina
2011
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| Schriftenreihe: | Schriften der Deutschen Vereinigung für Sportwissenschaft, 217 |
| Seiten: | 265-269 |
| Dokumentenarten: | Artikel |
| Level: | hoch |