Videobasierte Leistungserfassung im Fußball

Der Bedarf von Trainern und Medien an objektiven Daten zur Analyse und Steigerung der Leistungen im Sport ist groß. Zur Echtzeit-Erfassung der Positionsdaten aller Akteure eines Fußballspiels wurde ein rein videobasiertes Tracking-System zum mobilen, kostengünstigen und hoch-automatisierten Einsatz entworfen, umgesetzt und evaluiert. Die Arbeit untersucht insbesondere vier Fragestellungen: 1. Die Erfassung und Verarbeitung der Videodaten zur Objekterkennung in Echtzeit durch Portierung auf Parallelverarbeitungshardware; 2. Die Live-Klassifikation der Spieler mit Methoden des überwachten Lernens als Online-Prozess; 3. Die Umsetzung als verteiltes System zur effizienten Bedienung; 4. Die Ausarbeitung einer sportwissenschaftlich relevanten Datennutzung (quantitativ, videoanalytisch und durch Data-Mining). Zukünftige Forschungsaktivitäten zielen auf die Erkennung von Spielerverhalten und taktischer Muster durch den Einsatz weiterer Methoden des Data Mining und der Mustererkennung.

Metadaten
Author:	Marc Schlipsing GND
URN:	urn:nbn:de:hbz:294-42572
Referee:	Gregor Schöner ORCiD GND, Christian Igel ORCiD GND
Document Type:	Doctoral Thesis
Language:	German
Date of Publication (online):	2015/01/06
Date of first Publication:	2015/01/06
Publishing Institution:	Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:	Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:	2014/09/12
Creating Corporation:	Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:	Bildverarbeitung; Echtzeitsystem; Überwachtes Lernen; Sportliche Leistung; Bewegungsanalyse
Institutes/Facilities:	Institut für Neuroinformatik
Dewey Decimal Classification:	Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / Informatik
faculties:	Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):	Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht

RUB » Bibliotheksportal