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Tras la espectacularidad de los touchdowns y los placajes se esconden una serie de métricas físicas fundamentales para entender el éxito sobre el terreno de juego. En este artículo explicaremos cómo StatsBomb calcula dichas métricas a partir de los datos de tracking, estimados mediante Inteligencia Artificial y refinados mediante un proceso de supervisión manual.
Traducido por Iñaki Rabanillo. Este enfoque ofrece ciertas ventajas frente a las métricas de eventos tales como las de NFL Combine. Las métricas de NFL Combine proporcionan datos valiosos, pero con frecuencia son obtenidas en entornos controlados que pueden no ser representativos del comportamiento de los jugadores en partidos reales. Generar métricas para jugadores y jugadas de este tipo directamente a partir del video puede ser de gran utilidad para establecer referencias y llevar a cabo comparaciones, permitiendo así complementar los datos provenientes de NFL Combine.
En StatsBomb, investigamos y desarrollamos varias métricas avanzadas que integramos en nuestras plataformas. Se tratan de métricas intuitivas, orientadas a proporcionar una base sólida sobre la que ir creciendo:.
Estos datos son posteriormente revisados por nuestro equipo especializado de anotadores, utilizando nuestra propia plataforma de recolección. A modo de resumen, el sistema de Tracking por IA extrae cada frame del video para una determinada jugada. Esta información es procesada por un algoritmo de tracking que asocia los jugadores detectados para asignarles una identidad consistente a lo largo de la jugada.
Los tracks trayectoria de un jugador a lo largo de la jugada sobre el video y la homografía son combinados para estimar la posición de los jugadores a lo largo del tiempo. El sistema de tracking genera así datos para cada frame del video.
Este ligero desplazamiento de un frame a otro es lo que definimos como el ruido en la detección. Para corregir el efecto del ruido, aplicamos un filtro que suaviza la trayectoria de las coordenadas x-y del jugador en el campo a lo largo del tiempo.
Como se aprecia en la imagen inferior, la trayectoria obtenida tras el filtro de suavizado consigue eliminar la fluctuación introducida por la presencia de ruido.
Filtro de suavizado aplicado a la coordenada y de la trayectoria del jugador a lo largo del tiempo. A continuación, se proporcionan algunos ejemplos para jugadas de larga duración utilizando los datos de tracking y las técnicas de suavizado descritas anteriormente. Estos videos muestran las métricas calculadas a lo largo del tiempo actualizadas frame a frame. Así mismo, las velocidades y aceleraciones para los jugadores pueden visualizarse a continuación. Como hemos visto, las métricas físicas a partir de video pueden ser de gran utilidad al proporcionar un mayor contexto en situaciónes de partido reales.
IA y los datos deportivos: Métricas físicas. Por StatsBomb noviembre 30, Tiempo de lectura: 9 minutos. Compartir este artículo. Se tratan de métricas intuitivas, orientadas a proporcionar una base sólida sobre la que ir creciendo: Distancia total recorrida : los jugadores, gracias a su resistencia, son capaces de recorrer grandes distancias a lo largo de un partido.
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