Im digitalen Zeitalter hat sich die Videoerfassung von sportlichen Aktivitäten als eine einfache, zuverlässige und kostengünstige Möglichkeit herausgestellt, um die Leistung von Athleten zu dokumentieren. Die Technologie zur Erfassung von Daten ist heutzutage so ausgereift, dass sie auch für extreme Szenarien wie Schwimmen und Skispringen geeignet ist und selbst die Synchronisierung mehrerer Kameras kein großes Problem mehr darstellt. Als Folge davon steht Trainern und Athleten eine große Menge von Daten sportlicher Aktivitäten zur Verfügung, die analysiert und ausgewertet werden können. Für diese Analyse ist immer noch die Kompetenz eines Trainers notwendig, um sportliche Fehler zu erkennen und Fortschritte des Sportlers zu erzielen. Diese Kompetenz basiert auf der empirischen Fähigkeit des Experten, zu "sehen", was richtig ist und was nicht. Allerdings ist es im Hochleistungssport selbst für ein geschultes Auge oft sehr schwierig, die feinen Unterschiede zu erkennen, die zwischen Sieg und Niederlage entscheiden können. Deshalb werden hochpräzise Messungen benötigt, um Trainer und Hochleistungssportler zu unterstützen. Ein nahe liegender Gedanke ist, dass eine genaue Analyse von Videomaterial zu dem erforderlichen Maß an Präzision führen kann. In diesem Artikel werden wir sehen, dass dieser Gedanke richtig ist und Methoden vorstellen, wie sich diese Ziele erreichen lassen. In diesem Zusammenhang steht die automatisierte bildbasierte Analyse sportlicher Aktivitäten vor einer Reihe motivierender Herausforderungen: Definition der ausschlaggebenden Leistungsfaktoren (d. h., was gemessen werden soll), technische Rahmenbedingungen bei der Aufnahme (wie gemessen wird) und Anforderung an die Präzision dieser Messungen (wie genau die Messungen sein sollen). Während die erste Herausforderung am besten durch Sportexperten zu bewältigen ist, ist es dagegen möglich, die zweite und dritte durch Computer-Vision-Experten zu lösen. Anhand einer Reihe von Beispielen demonstrieren wir, welche Trackingverfahren zum aktuellen Stand der Forschung möglich sind und zeigen zukünftige Trends auf. In Bezug auf die Genauigkeit zeigen wir, wie vollautomatisches Tracking durch eine teilüberwachte Trackingmethode vorteilhaft ersetzt werden kann und führen die Notwendigkeit auf, einen Kompromiss zwischen Genauigkeit und der Menge an manuellen Benutzerinteraktionen zu finden. Abschließend stellen wir erste Ergebnisse aus unterschiedlichen Sportarten vor.
© Copyright 2013 15. Frühjahrsschule Informations- und Kommunikationstechnologien in der angewandten Trainingswissenschaft am 17. und 18. April 2013 am IAT. Julkaistu Tekijä IAT. Kaikki oikeudet pidätetään. / Kääntänyt https://www.DeepL.com/Translator