现代跟踪技术背后的理论是如此庞大，其本身就可以写满一本书。因此，在回到本书的核心意图之前，我们将让您粗略地了解一下所使用的三种主要技术： 数据会发生什么。为此，我们采访了位置数据分析领域的专家Baca教授和博士。他在奥地利维也纳技术大学学习计算机科学，并获得博士学位。 1986 年获得技术科学博士学位。1997 年他受聘于奥地利维也纳大学。 2008年，他被任命为运动学大学教授，专注于运动生物力学和计算机科学。随后，他成为运动科学系运动生物力学/运动科学和计算机科学研究所所长。作为国际体育计算机科学协会前主席，Baca教授从小就意识到不同球员位置获取系统的发展。他的研究重点是体育、游戏和竞赛分析以及生物力学运动分析中的普适计算。 “一开始，人们依靠符号系统，手动记录团队成员的位置。缺点是这个过程太耗时，”他解释道。人们可以很容易地想象，将 90 分钟比赛过程中 22 名球员和球的位置映射到 2D 系统上需要多长时间。

然而，从那时起，很多事情都发生了变化。各种公司已经在市场中定位自己，并不断开发改进的系统来跟踪运动员。 Baca表示，这些系统的功能可以分为三类。 “现在，存在三种不同的系统：基于GPS信号的系统、依赖图像处理技术的视频系统以及基于雷达和微波技术的系统。”这三者各有不同的优点，但也各有缺点。

GNSS/GPS/基于系统

首先提到的系统是基于GNSS/GPS等的系统。卫星导航系统，现在几乎所有职业足球俱乐部的训练场上都可以看到。在德甲联赛中，越来越多的俱乐部信任这种绩效监控方法（图 3.3）。就其功能而言，小型跟踪设备类似于我们日常生活中用于导航的现代智能手机。它们的简单性尤其令人信服：每个团队成员只需要一个模块来收集数据。此外，还使用另一个设备来接收来自该设备的信息，以及一个充电器来为电池提供电力。对于职业俱乐部来说，这不仅意味着成本的大幅降低；他们还节省了大量的后勤工作。 GNSS 跟踪器的另一个优势来自传感器技术，该技术另外集成到设备中。该模块主要固定在胸带上。除了跑步数据外，它还收集一系列体能数据。

事实上，球员们只穿着一件背心，身上有技术装备，但分析师却收到了各种各样的信息。附加技术的范围是巨大的。心率监测器（心电图）几乎是标准配置，根据供应商的不同，甚至还监测球员的呼吸频率。有了这些信息，就可以显示运动员的身体负荷。此外，还可以评估球员当前的健康水平，以避免与疲劳相关的伤害。稍后将探讨这种方法。然而，所应用的传感器技术超出了生物识别数据的收集范围。为了提高获取团队成员路径的准确性，部署了额外的加速度传感器（加速计）、陀螺仪仪器和指南针。

基于视频的图像采集系统

基于视频的系统相比之下，基于视频的系统可以在团队成员不需要额外电子设备的情况下实现。相反，它们基于通常安装在体育场屋顶下的各种视频系统生成的不同摄像机视角的组合。现代图像处理方法可以识别视频片段中的玩家，并通过结合不同的视角来跟踪他们的路径。巴卡教授表示，其最大的优势在于，与GPS系统相比，使用图像处理方法的基于视频的系统也适合比赛，并且不需要运动员佩戴传感器技术。然而，该系统以相当半自动的方式工作，如果团队成员的位置被隐藏或丢失，则需要手动干预。

换句话说：大多数方法确实能够识别体育图像中两支球队的球员，但它们通常不会揭示屏幕上的谁是谁。此外，如果球员越过球的路径或在进球后庆祝，也会出现问题。分配经常会丢失，必须重新调整。此外，不同的天气条件或照明水平可能会在图片中产生额外的噪音，从而妨碍玩家识别。这一缺点阻碍了基于视频的系统根据当前技术水平完全自动运行。在提供准确数据之前，通常需要采取后续行动。巴卡坚信该技术仍然具有增长潜力：“自动跟踪正在稳步改进，例如通过玩家位置相对于其角色的概率分布。”这种改进也可以在玩家识别和定位算法中看到。现在在技术上甚至可以从单个移动摄像机（例如广播源）生成位置数据，尽管这意味着有时需要人为添加玩家位置，因为并非所有玩家总是可见（et al., 2022）。

基于雷达和微波的系统本地定位系统

巴卡称之为基于雷达或微波的系统，这是检测玩家位置的第三种选择。与 GNSS 系统类似，运动员佩戴小型转发器装置，将其固定在身体上并存放在胸带或胫骨垫中。然而，他们的位置不是通过卫星导航系统记录的，而是直接在体育场或训练场记录的：球场周围安装了几个固定接收器单元，并定期向球员佩戴的发射器广播。当发射的信号到达应答器时，它立即发射电磁波（与微波和雷达波同名的频率范围）。这些波连续传播，但根据接收器的位置在不同的时间点与接收器相遇。然后，中央服务器通过三角测量根据信息计算出准确位置，并将数据以最小的延迟发送到分析人员的笔记本电脑。因此，该系统可以实时提供数据，“它受益于高精度，并且可以在室内使用”。然而，在体育场或训练场需要复杂的安装。这不仅涉及将接收器安装在塔等上，还涉及彻底的校准以尽可能准确地捕获位置。虽然对于国内训练场来说不会造成太大问题，但对于客场比赛或训练营来说，这个系统就比较复杂了。此外，重要的是要考虑到“该应用程序只能在训练期间使用，因为目前不允许运动员在比赛期间佩戴应答器，”巴卡补充道。

阻碍运动员在比赛期间佩戴技术工具的问题是与 GNSS 跟踪器共享的基于微波的系统的限制。然而，这种情况可能很快就会改变，我们将在下一章中看到。在此之前，应该指出的是，梅西以不同的方式出现在分析师的笔记本电脑上。哪种方法最好应根据具体情况进行判断，因为所有系统都有优点和缺点。这些选项可能会有所不同，具体取决于数据是在训练中还是在比赛中收集、目标是身体还是战术表现监控，或者俱乐部的财务预算。然而，巴卡表示，有一个方面不能被忘记：“至关重要的是，所使用的系统还能够可靠地捕获球的位置。”战术分析尤其高度依赖于比赛装备。

独家专访德国第一位计算机运动科学家：Jürgen Perl 教授博士（续）

我们与 Jürgen Perl 讨论了基于计算机的比赛分析的历史发展。我们现在关注硬件领域正在发生的事情，他为我们提供了技术见解。是否已经构建了不同的技术，例如固定 LPM、视频系统或 GNSS 跟踪器？采集技术之间有哪些差异和问题？不同的技术在分析中变得显而易见，特别是由于数据质量的不同。由采集问题引起的数据错误必须手动仔细纠正和/或要求数据分析中一丝不苟的一致性以避免重大错误。然而，与此同时，自动捕获的具有合理质量的玩家位置数据是可用的。

是否也可以准确捕捉到球员旁边的球位？这仍然主要是手动完成的，并且数据仍然显示出严重的错误。还有困难吗？

是的，有。中心误差的根源在1989年的研讨会上已经详细讨论过，但还没有本质上可以纠正。这些包括球员聚集以及球员位置和球（摄像头系统）的相关重叠或不准确数据（GPS跟踪器）的重叠，这分别导致识别序列的中断和重新校准的需要。哪些问题还没有得到圆满解决？一方面，随着摄像头数量的增加或者GPS追踪器精度的提高，后处理成本肯定会降低，但投资成本当然会增加，而且数据的可比性，尤其是精度无法保证。不同环境下获得的。完全有保证。无需再安装。另一方面德甲球队分布图，特别是对于拥有两个摄像头系统和相关复杂手动跟踪的提供商来说，建议表现出克制。

萨尔茨堡红牛队恩斯特·坦纳专访

可以看出，团队获得准确位置数据的潜力取决于所青睐的应用程序。存在各种可能性，但没有黄金标准。除了学术界的专家意见之外，我们现在看看实践方面。为此，我们采访了奥地利联赛冠军萨尔茨堡红牛队前青训主管（接受采访时）、美国职业足球大联盟费城联盟队现任体育总监恩斯特·坦纳（Ernst ）。他拥有 UEFA-A 执照，并在 2009 年之前担任 TSV 1860 慕尼黑多支青年队的教练； 2004年起担任青训学院院长。 2009年，他加盟TSG 1899霍芬海姆，担任青训营负责人； 2010年出任体育总监，2011年出任体育部总经理。 2012年至2018年，他在加入费城联盟之前担任萨尔茨堡红牛青训营负责人。在欧洲最先进的足球学院之一，位置数据是每天的伴侣。在接下来的采访中，他深入了解了自己的日常生活，并解释了萨尔茨堡红牛选择的最佳跟踪技术。亲爱的坦纳先生，请给我们一些关于跟踪技术实际用途的见解。萨尔茨堡红牛青训采用什么样的体系？在萨尔茨堡，我们在三个外场和一个内场配备了 LPM 系统（本地位置测量）。这是一个基于无线电的系统，可用于高精度跟踪球员在场上的位置及其所有动作。此外，我们在外场和内场都有光学球跟踪系统。 ‍

它们何时以及用于什么目的？

主要用于老青训队U16、U18的训练和主场比赛。在实践中，运动数据主要用于训练控制。比赛用球数据为比赛技战术分析提供依据。

您如何评价市场上的不同技术？是什么让您最终选择了这个系统？

首先，它始终取决于系统的用途。如果您只想收集身体表现测试或训练控制意义上的跑步数据，基于 GPS 的系统似乎就足够了，特别是因为它们比其他系统便宜。然而，数据的有效性，特别是加速度数据的有效性，出现了问题。根据我们的经验，这些只能是不充分确定的。从这个意义上说，基于无线电的系统具有明显的优势。然而，它们的价格要贵得多，而且大多是固定安装，或者移动版本的设置有点复杂。当您必须经常旅行时，这就会成为一个问题。这同样适用于光学跟踪系统。除了安装所需的努力之外，还需要适当的时间或财务能力来对数据集进行后处理。这是否意味着没有通用的解决方案？如果你想从训练中捕获球员的运动数据，也想从比赛中获取球数据以获得技术和战术知识，你仍然必须依靠无线电和光学系统的组合。因此，没有一刀切的解决方案，每个人都必须根据自己想从中获得的知识找到适合自己的解决方案。

计算方面数据收集本身需要大量计算，但并不止于此。复杂的服务器架构通常用于在比赛或训练期间现场收集数据。特别是对于基于视频的跟踪技术，这些数据随后被发送到集中运营中心德甲球队分布图，在那里进行清理、管理、存储和质量检查，然后再发送给客户。多个数据（预处理）处理例程由提供者直接应用或稍后由分析师应用。这些包括合并来自多个传感器或摄像机以及潜在的多个数据源的数据、缺失数据的插补和估计、异常值检测，尤其是过滤。几乎所有跟踪技术的数据本质上都包含一定量的高频噪声，这些噪声看起来像是原始轨迹中的微妙抖动。这些影响可以通过对数据应用低通滤波器来消除；然而，体育数据的适当过滤尚未得到彻底评估，标准做法差异很大（等人，2022）。这是有问题的，因为它降低了系统和研究之间的可比性。结合每种跟踪技术设计中固有的系统误差，来自不同系统或提供商的数据可能存在很大差异，即使它们内部是一致的。分析师需要意识到这些差异，并且最好充分了解从采集到处理再到最终结果的整个数据管道中潜在错误源的位置。

除了数据预处理之外，处理跟踪数据时还需要解决其他功能。当将数据与其他数据源（例如视频或事件数据）连接以进一步增强分析时，跟踪数据可能特别棘手。例如，其中包括用于存储数据的不同提供者格式（具有特定于提供者的数据编码方案的 CSV、XML 和 JSON）、用于表示 2D 数据的不同坐标系（笛卡尔和极坐标系）。不同的对齐方式）、不同的节距大小或数据和数据源之间不同的帧速率和时间定位（例如，10 Hz GNNS 与 25 Hz 基于视频的跟踪与 29.97 Hz 视频记录；UNIX 时间戳与 UTC 时间戳与相对时间戳）帧数）。如果由分析师单独完成，以编程方式处理这些方面需要一些计算背景。因此，除了寻找合适的数据提供商之外，另一个重要的选择就是选择合适的数据分析软件。许多数据提供商经常提供自己的带有跟踪系统的软件，这是一个可靠且方便的起点。这些产品通常具有数据分析的基本例程，并且用户友好且高性能。缺点是算法集通常无法扩展或快速适应用户的需求，软件与产品耦合，并且处理例程大多不透明。这通常意味着更换数据提供商需要用户在数据库和基准方面从头开始，因为提供商之间的结果并不具有真正的可比性。另一种选择是依赖工业或科学领域的第三方软件，例如本书中使用的软件包。这些程序通常会摄取多个数据提供者，并具有更深入的可用算法集。

最后，还可以选择使用开源软件，例如 Raabe 及其在运动训练和运动信息学研究所的合作者开发和发布的软件包（Raabe 等人，2022）。这种新方法为跟踪数据分析提供了一个标准化框架，该框架独立于提供商和体育运动，完全透明，并由研究界积极扩展。尽管运行该软件包需要基本的编程知识，但这种方法可以作为提高分析之间可比性的起点。代码和算法的共享（例如精确过滤技术）也大大提高了研究的可重复性，这在运动科学中经常被忽视（Rein＆，2016）。造成这种情况的原因有很多，但两个主要原因肯定是对高级计算问题的不透明处理和缺乏可用的数据集。与其他领域相比，很少有足够大小和质量的公共基准数据集可用于算法比较，这可能是由于数据的成本和专有性质。但其他领域已经展示了这如何带来巨大的好处，第一个跟踪数据集现在正在其他运动项目中发布，例如手球（等人，2021）。像这样的标准框架可以直接访问这些公共数据集以及已发布的处理算法，可以作为科学和工业的重要平台，因为它可以促进所提出方法的轻松复制和标准化应用。因此，它已经被世界各地的足球俱乐部和研究机构使用。

,H. , , J. , , M. ，拉贝，D. , ,D. ，&德甲球队分布图，R。 （2021）。游戏中的 A。第 4 部分（第 1-10 页）。 ,S. , ,K. 、、PB、&、MC (2022)。团队中的清理和数据：A., 40(16), 1772–1800。拉贝，D.

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