Sportkamerákkal történő adatgyűjtés kihívásainak kezelése a labdarúgásban
Napjainkban az internetnek és az olcsó szenzoroknak köszönhetően egyre több helyről és eseményről tudunk egyre jobb minőségű adatokat gyűjteni. Többek között ennek köszönhetően jelentek meg a professzionális és amatőr sportolók világában is az IoT eszközök, amik az autók adatgyűjtő rendszereihez hasonlóan gyűjtik a sportolók mozgási és fiziológiai adatait. Azonban, mint minden technológiának ezeknek is megvannak a hátrányai és limitációi. A rádiós eszközök, mint a GPS nehezen használhatóak a gyakran acélból épült stadionokban. Valamint mivel minden játékosnak viselnie kell egy-egy adatgyűjtő eszközt ezért egy labdarúgó csapat számára egy ilyen rendszer beszerzése nagy anyagi terhet jelenthet.
A szenzorok hátrányait ismerve, az utóbbi 15-20 évben több olyan kutatócsoport és cég is előállt videóelemző eszközökkel, amik jó minőségben tudnak pozíció adatokat szolgáltatni a játékosokról. Viszont ezen megoldások költségei és technikai elvárásai (pl. felvételi szög) továbbra is kihívást jelentenek a legtöbb sportklub számára. Jelen TDK dolgozat célja bemutatni, hogy két olcsó sportkamera segítségével, hogyan nyerhetünk ki hasznos információkat a játékosok és a labda mozgásáról, és milyen módszerekkel lehet a klasszikus képfeldolgozás segítségével értékes adatokat nyújtani a játékosok egyéni beazonosításához.
A feladat számos kihívást tartalmaz. Többek között a játékosoknak és a labdának a felismerése a pálya különböző területein rossz felvételi szög esetén is, illetve akár úgy is, ha egy-egy játékosról csak 50 pixel áll rendelkezésünkre. A dolgozatomban bemutatok egy új módszert, ami matematikai transzformációkon alapulva segíti az objektumfelismerést, és hatékonyan képes validálni a pályán megtalált játékosokat.
Eredményeim validálására bemutatók olyan méréseket, amiknél az alkalmazásom által nyert adatokat a valóságban mért adatokkal vetem össze.
Munkámmal bebizonyítom, hogy az olcsó sportkamerák is alkalmasak lehetnek sportanalitikai adatok gyűjtésre, lehetőséget teremtve az utánpótlás és kevésbé tehetős csapatok számára, hogy értékes információkat gyűjtsenek játékosaikról
szerző
-
Csanálosi Gábor
Villamosmérnöki szak, alapképzés
alapképzés (BA/BSc)
konzulensek
-
Dr. Pašić Alija
egyetemi adjunktus, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék -
Dr. Toka László
egyetemi docens, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék