Модель управления соревновательной деятельностью команд топ-уровня на основе компьютерного зрения в онлайн
- Авторы: Гольдштейн С.Л.1, Полозов А.А.1, Папуловская Н.В.1, Мальцева Н.А.1, Краев М.В.1
-
Учреждения:
- Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
- Выпуск: Том 25, № 4 (2024)
- Страницы: 441-459
- Раздел: Статьи
- URL: https://journal-vniispk.ru/2312-8143/article/view/327560
- DOI: https://doi.org/10.22363/2312-8143-2024-25-4-441-459
- EDN: https://elibrary.ru/CCNDAS
- ID: 327560
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Использование технологии PIRS в работе с мужской сборной России по мини-футболу (гл. тренер С.Л. Скорович) в период с 2010 по 2018 г. позволило ей переместиться с пятого места в мировом рейтинге на первое. Проблема управления спортивной командой высокого уровня состоит в том, чтобы подобрать индикаторы управления и их значения с целью получения наилучшего результата ближайшего матча. Обычно такими параметрами являются оптимизация состава, направленность игры, расстановка своих игроков, рекомендуемые им задания. Цель исследования - структурирование деятельности по переходу от технологии PIRS в работе с командами топ-уровня к созданию системы PIRSonline. Описание системы PIRSonline для разработки ее технической части потребовало получения ряда схем с их описанием, которые регламентировали разработку проекта. Это состав документации, подсистемы, функциональная схема, компонентная схема, матрица «функция - компонент». Сформированная в итоге последовательность действий по разработке PIRSonline включает получение изображения, блок инициализации параметров игры, детекция мяча, определение 3D-координат мяча, детекция игроков, трекинг, классификация игроков и судей, определение позы игрока. Это позволило осуществить комплексный подход к онлайн-управлению соревновательной деятельностью команд топ-уровня. Использование современных методов компьютерного зрения и машинного обучения дало возможность создать интерактивную визуализацию данных.
Ключевые слова
Об авторах
Сергей Людвигович Гольдштейн
Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
Email: s.l.goldshtein@urfu.ru
SPIN-код: 5951-7411
доктор технических наук, профессор кафедры технической физики Екатеринбург, Россия
Андрей Анатольевич Полозов
Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
Автор, ответственный за переписку.
Email: a.a.polozov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1729-3340
SPIN-код: 5234-6875
доктор педагогических наук, профессор кафедры физической культуры, Институт физической культуры, социального сервиса и туризма
Екатеринбург, РоссияНаталья Владимировна Папуловская
Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
Email: n.v.papulovskaia@urfu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7407-1491
SPIN-код: 1087-5428
кандидат педагогических наук, доцент кафедры информационных технологий и систем управления
Екатеринбург, РоссияНаталья Анатольевна Мальцева
Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
Email: natalia.maltseva.susu@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-5270-0247
SPIN-код: 2647-1891
аспирант, преподаватель кафедры информационных технологий и систем управления
Екатеринбург, РоссияМаксим Викторович Краев
Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
Email: kraev.antooz@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3724-8929
преподаватель кафедры физической культуры, Институт физической культуры, социального сервиса и туризма
Екатеринбург, РоссияСписок литературы
- Morozov YuA, Beskov KI. Analysis of technical and tactical activities of football players at the 10th World Championship. Training of football players. Moscow: Fizkul’tura i sport Publ.; 1977. P. 134–155. (In Russ.)
- Goldenko GA. Individual programs of technical and tactical training of highly qualified football players taking into account the peculiarities of competitive activity: Abstract of Cand. Sci. (Pedagogical Sciences) Dissertation. Moscow; 1984. (In Russ.)
- Fedotov E.V. et al. Evaluation of competitive load and development of means of special training of female athletes in field hockey using heart rate monitors. Theory and Practice of Physical Education. 2006;(3):23–26. (In Russ.)
- Godik M.A. Control during sports training. Training of football players. Moscow: Fizkul’tura i sport Publ.; 1978. (In Russ.)
- Platonov VN. The system of training athletes in Olympic sports: General theory and its practical applications. Kyiv: Olympic Literature Publ.; 2004. (In Russ.)
- Polivaev AG. Automated system for assessing the utility coefficient of a player in mini-football. Omsk Scientific Bulletin. 2015;4(141):219–224. (In Russ.) EDN: UKTYCT
- Beetz M, Hoyningen-Huene NV, Kirchlechner B, Gedikli S, Siles F, Durus M, Lames M. ASPOGAMO: Automated Sports Games Analysis Models. International Journal of Computer Science in Sport. 2009;8(1):1–21.
- Polozov AA, Kraev MV, Rolis AV. Feasibility of statistics of technical and tactical actions in football on the example of the Wyscout company. Theory and practice of physical education. 2021;(1):82–84. (In Russ.) EDN: PXLEBP
- Shurmanov EG, Polozov AA, Mehryakov SV, Bozhko EM. Evaluation of the implementation of goal chances in a game sport. Theory and practice of physical education. 2018;(1);66–68. (In Russ.)
- Polozov AA, Kraev MV, Gazimova ZF. Informat-ion model of football on the example of participation of the Russian national team at the 2018 World Cup. Human. Sport. Medicine. 2018;18(1):138–148. (In Russ.)
- Naik BT, Hashmi MF, Bokde ND. A Comprehensive Review of Computer Vision in Sports: Open Issues, Future Trends and Research Directions. Applied Sciences. 2022;12(9):4429. https://doi.org/10.3390/app12094429
- Blond A. Computer Vision in Sports: Revolutionizing Performance Analysis. Blog Requestum. 11.2020. Available from: https://requestum.com/blog/computer-vision-in-sports (accessed: 21.02.2024).
- Korol S. Computer Vision in Sports: People Train and Compete — Machines Watch and Help. OpenCV Blog. 2024. Available from: https://www.opencv.ai/blog/computer-vision-in-sports (accessed: 21.02.2024).
- Boesch G. Automatic Refereeing and AI in Sports. Viso.ai Blog. 2024. Available from: https://viso.ai/applications/visual-ai-in-sports/ (accessed: 21.02.2024).
- Oldham KM, Chung PWH, Edirisinghe EA, Hal-kon BJ. Experiments in the Application of Computer Vision for Ball and Event Identification in Indoor Sports. In: ВS Phon-Amnuaisuk, TW Au (eds.). Computational Intelligence in Information Systems SE – 27. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer Publ.; 2015. Р. 275–284. http://doi.org/10.1007/978-3-319-13153-5_27
- Akyildiz Z, Nobari H, González-Fernández F, Praça GM, Sarmento H, Guler AH, Saka EK, Clemente FM, Figueiredo AJ. Variations in the physical demands and tech-nical performance of professional soccer teams over three consecutive seasons. Scientific Reports. 2022;12:2412. http://doi.org/10.1038/s41598-022-06365-7
- Kovalchik SA. Player Tracking Data in Sports. Annual Review of Statistics and Its Application. 2023;10:677–697. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-033021-110117
- AWS “AI-Powered Sports Analytics: Enhancing Team Performance”. AWS Sports Journal 2024. Available from: https://aws.amazon.com/ru/sports/performance-analytics/ (accessed: 21.02.2024).
Дополнительные файлы
