論文の概要: Video-based Analysis of Soccer Matches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04875v1
- Date: Tue, 11 May 2021 09:01:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-12 13:57:04.612899
- Title: Video-based Analysis of Soccer Matches
- Title（参考訳）: ビデオによるサッカー試合の分析
- Authors: Maximilian T. Fischer, Daniel A. Keim, Manuel Stein
- Abstract要約: 本論文では,サッカーの試合の映像映像解析に用いる手法を総合的に概観し,分類する。
オープンリサーチの課題を特定し、議論し、アナリストがより効率的に勝利戦略を展開できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.328109388727997
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increasingly detailed investigation of game play and tactics in
invasive team sports such as soccer, it becomes ever more important to present
causes, actions and findings in a meaningful manner. Visualizations, especially
when augmenting relevant information directly inside a video recording of a
match, can significantly improve and simplify soccer match preparation and
tactic planning. However, while many visualization techniques for soccer have
been developed in recent years, few have been directly applied to the
video-based analysis of soccer matches. This paper provides a comprehensive
overview and categorization of the methods developed for the video-based visual
analysis of soccer matches. While identifying the advantages and disadvantages
of the individual approaches, we identify and discuss open research questions,
soon enabling analysts to develop winning strategies more efficiently, do rapid
failure analysis or identify weaknesses in opposing teams.
- Abstract（参考訳）: サッカーなどの侵略的なチームスポーツにおけるゲームプレイや戦術の詳細な調査が進むにつれて、原因、行動、発見を有意義に提示することがますます重要になっている。
特に試合のビデオ録画の中に関連情報を付加すると、試合準備や戦術計画を大幅に改善し、単純化することができる。
しかし,近年ではサッカーの可視化技術が数多く開発されているが,ビデオによるサッカーの試合解析に直接適用されているものはほとんどない。
本稿では,サッカーの試合のビデオベース視覚分析のために開発された手法の概要と分類について述べる。
個々のアプローチの長所と短所を特定しながら、オープンリサーチの質問を特定し議論し、すぐにアナリストがより効率的に勝利戦略を開発し、迅速な失敗分析を行い、相手チームの短所を特定します。
関連論文リスト
- Deep learning for action spotting in association football videos [64.10841325879996]
SoccerNetイニシアチブは毎年の課題を組織し、世界中の参加者が最先端のパフォーマンスを達成するために競う。
本稿では,スポーツにおけるアクションスポッティングの歴史を,2018年の課題の創出から,現在の研究・スポーツ産業における役割まで遡る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T07:56:15Z) - Deep Understanding of Soccer Match Videos [20.783415560412003]
サッカーは世界中で最も人気のあるスポーツの1つであり、主要な試合で頻繁に放送される。
本システムでは, サッカーボール, 選手, 審判などの重要な物体を検知できる。
また、プレイヤーとボールの動きを追跡し、プレイヤーの番号を認識し、シーンを分類し、ゴールキックのようなハイライトを識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T05:54:13Z) - VARS: Video Assistant Referee System for Automated Soccer Decision
Making from Multiple Views [70.70161449930127]
Video Assistant Refereeは協会サッカーに革命をもたらし、審判がピッチ上のインシデントをレビューできるようにする。
しかし、多くの国での審判の欠如とVARインフラの高コストのため、プロリーグのみがその恩恵を受けることができる。
サッカーの意思決定を自動化するビデオアシスタント参照システム(VARS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T14:33:05Z) - A Survey on Video Action Recognition in Sports: Datasets, Methods and
Applications [60.3327085463545]
本稿では,スポーツ分析のための映像行動認識に関する調査を行う。
サッカー、バスケットボール、バレーボール、ホッケー、フィギュアスケート、体操、卓球、ダイビング、バドミントンなど10種以上のスポーツを紹介します。
本研究では,サッカー,バスケットボール,卓球,フィギュアスケート動作認識をサポートするPaddlePaddleを用いたツールボックスを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-02T13:19:36Z) - A Multi-stage deep architecture for summary generation of soccer videos [11.41978608521222]
本稿では,音声メタデータとイベントメタデータの両方を利用して,サッカーの試合の要約を生成する手法を提案する。
その結果,提案手法は一致の動作を検出し,どの動作が要約に属するべきかを識別し,複数の候補要約を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T07:26:35Z) - SoccerNet-Tracking: Multiple Object Tracking Dataset and Benchmark in
Soccer Videos [62.686484228479095]
本稿では,各30の200列からなる複数物体追跡のための新しいデータセットを提案する。
データセットは、バウンディングボックスとトラックレットIDで完全に注釈付けされている。
分析の結果,サッカービデオにおける複数の選手,審判,ボール追跡が解決されるには程遠いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-14T12:22:12Z) - A Comprehensive Review of Computer Vision in Sports: Open Issues, Future
Trends and Research Directions [3.138976077182707]
本稿では,スポーツ映像解析の高レベル分析への応用について概説する。
選手の検出と分類、スポーツにおける選手またはボールの追跡、選手またはボールの軌跡の予測、チームの戦略の認識、スポーツにおける様々なイベントの分類が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T07:49:21Z) - SoccerNet-v2: A Dataset and Benchmarks for Holistic Understanding of
Broadcast Soccer Videos [71.72665910128975]
SoccerNet-v2 は SoccerNet ビデオデータセット用の手動アノテーションの大規模なコーパスである。
SoccerNetの500の未トリミングサッカービデオの中で、約300万のアノテーションをリリースしています。
サッカーの領域における現在のタスクを拡張し、アクションスポッティング、カメラショットセグメンテーション、境界検出を含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T16:10:16Z) - Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI [83.79507996785838]
予測的および規範的フットボール分析は、統計学習、ゲーム理論、コンピュータビジョンの交差点における新たな発展と進歩を必要とする。
フットボール分析は、サッカー自体のゲームを変えるだけでなく、この領域がAIの分野で何を意味するのかという観点からも、非常に価値の高いゲームチェンジャーであることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-18T10:26:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。