A model for Managing the Competitive Activitiesof Top-Level Teams Based on Computer Vision Online

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The use of PIRS (Polozov Information Rating System) technology in working with the Russian men’s national futsal team (head coach S.L. Skorovich) in the period from 2010 to 2018 allowed it to move from 5th place in the world ranking to first. The problem of managing a high-level sports team is to selectthe control indicators and their values in order to get the best result of the next match. Usually such parameters are: optimization of the composition, the direction of the game, the placement of their players, the tasks recommended to them. The aim of the study was to structure the activities for the transition from PIRS technology in working with top-level teams to the creation of the PIRSonline system. The description of the PIRSonline system for the development of its technical part required obtaining a number of schemes with their description, which regulated the development of the project. This is the composition of documentation, subsystems, functional diagram, component diagram, function-component matrix. The resulting sequence of actions for the development of PIRSonline includes image acquisition, a block for initializing game parameters, ball detection, determining the 3D coordinates of the ball, detecting players, tracking, classifying players and referees, determining the player’s pose. This made it possible to implement an integrated approach to online management of competitive activities of top-level teams. The use of modern computer vision and machine learning methods has made it possible to create interactive data visualization.

Sobre autores

Sergei Goldstein

Ural Federal University

Email: s.l.goldshtein@urfu.ru
Código SPIN: 5951-7411
Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Technical Physics Ekaterinburg, Russia

Andrey Polozov

Ural Federal University

Autor responsável pela correspondência
Email: a.a.polozov@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-1729-3340
Código SPIN: 5234-6875

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor of the Department of Physical Education, Institute of Physical Culture, Sports and Youth Policy

Ekaterinburg, Russia

Natalia Papulovskaya

Ural Federal University

Email: n.v.papulovskaia@urfu.ru
ORCID ID: 0000-0001-7407-1491
Código SPIN: 1087-5428

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Technology and Management Systems

Ekaterinburg, Russia

Natalya Maltseva

Ural Federal University

Email: natalia.maltseva.susu@gmail.com
ORCID ID: 0009-0002-5270-0247
Código SPIN: 2647-1891

Postgraduate student, Lecturer at the Department of Information Technology and Management Systems

Ekaterinburg, Russia

Maxim Kraev

Ural Federal University

Email: kraev.antooz@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-3724-8929

Teacher of the Department of Physical Education, Institute of Physical Culture, Sports and Youth Policy

Ekaterinburg, Russia

Bibliografia

  1. 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.)
  2. 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.)
  3. 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.)
  4. Godik M.A. Control during sports training. Training of football players. Moscow: Fizkul’tura i sport Publ.; 1978. (In Russ.)
  5. Platonov VN. The system of training athletes in Olympic sports: General theory and its practical applications. Kyiv: Olympic Literature Publ.; 2004. (In Russ.)
  6. 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
  7. 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.
  8. 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
  9. 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.)
  10. 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.)
  11. 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
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».