Eine wesentliche Aufgabe beim Scouting von Gegnern im Beachvolleyball ist die softwaregestützte Vorstrukturierung von Videoaufnahmen nach speziellen Spielsituationen (z.B. Annahmequalität, Anlaufrichtung, Schlagrichtung oder Abwehrkonstellation). Diese Klassifikation ist zum einen für die zielgerichtete qualitative Analyse des Videomaterials wichtig, zum anderen lassen sich Statistiken generieren, die erste Hinweise über Auffälligkeiten einzelner Spieler liefern. Da der Zeitaufwand für eine solche Aufbereitung jedoch beträchtlich ist, kann auf Turnieren nur eine eng begrenzte Anzahl von Spielen ausgewertet werden.
Um das Aufwand-Nutzen-Verhältnis beim Scouting zu verbessern, wurde von der TU München, Fakultät für Sport- und Gesundheitswissenschaft, in Zusammenarbeit mit dem DVV bereits in Vorgängerprojekten ein Spielbeobachtungsverfahren entwickelt, bei dem Ballwechsel nach ihren räumlich-zeitlichen Strukturen mittels Positionsdaten klassifiziert werden. Durch die Erfassung relativ weniger charakteristischer Spielerpositionen zu bestimmten Zeitpunkten können eine ganze Reihe von Spielsituationen algorithmisch identifiziert werden.
Ziel dieses Projektes ist nun, die Spieler- und Ballpositionen mittels Bilderkennungsverfahren (siehe Abbildung) weitestgehend automatisiert zu erfassen. Bei Gelingen wäre dies zum einen mit einer erheblichen Zeitersparnis bei der Kodierung der Videos verbunden, zum anderen könnten Beobachtungsmerkmale, die bislang aus Zeitgründen nicht erfasst werden (z.B. Blockverhalten), in die Analysen einbezogen werden.
Unterstützt wird das Team der TU (Prof. Dr. Martin Lames, Dr. Daniel Link (Projektleitung), Jan Müller) durch den Bundestrainer und Bronzemedaillengewinner 2000 in Sydney, Jörg Ahmann, der das Projekt nicht nur initiiert, sondern auch in wesentlichen Teilen zur inhaltlichen Ausgestaltung beigetragen hat.
Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp) fördert 2-jähriges Projekt zur Mustererkennung im Beachvolleyball
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