論文の概要: Simulating Tracking Data to Advance Sports Analytics Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19809v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 16:18:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:49:55.830677
• Title: Simulating Tracking Data to Advance Sports Analytics Research
• Title（参考訳）: スポーツ分析研究の発展に向けた追跡データのシミュレーション
• Authors: David Radke, Kyle Tilbury,
• Abstract要約: 本稿では,Google Research Football環境からシミュレーションサッカー追跡データを収集し,活用する手法を提案する。 シミュレーションデータから高レベルの特徴やイベントを抽出するプロセスを提供する。 我々は、人工知能とスポーツ分析の交差点での研究を支援するために、公開されている追跡データの不足に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.811183825795439
• License:
• Abstract: Advanced analytics have transformed how sports teams operate, particularly in episodic sports like baseball. Their impact on continuous invasion sports, such as soccer and ice hockey, has been limited due to increased game complexity and restricted access to high-resolution game tracking data. In this demo, we present a method to collect and utilize simulated soccer tracking data from the Google Research Football environment to support the development of models designed for continuous tracking data. The data is stored in a schema that is representative of real tracking data and we provide processes that extract high-level features and events. We include examples of established tracking data models to showcase the efficacy of the simulated data. We address the scarcity of publicly available tracking data, providing support for research at the intersection of artificial intelligence and sports analytics.
• Abstract（参考訳）: 高度な分析は、特に野球のような壮大なスポーツにおいて、スポーツチームの活動の仕方を変えてきた。 サッカーやアイスホッケーのような継続的侵略スポーツに対する彼らの影響は、ゲームの複雑さが増大し、高解像度のゲーム追跡データへのアクセスが制限されたために制限されている。 本稿では,Google Research Football環境からシミュレーションされたサッカー追跡データを収集・活用し,連続的な追跡データのためのモデルの開発を支援する方法を提案する。 データは実際の追跡データを表すスキーマに格納され、高レベルの特徴やイベントを抽出するプロセスを提供します。 シミュレーションデータの有効性を示すために,確立された追跡データモデルの例を含む。 我々は、人工知能とスポーツ分析の交差点での研究を支援するために、公開されている追跡データの不足に対処する。

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