大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于足球比赛统计数据的问题,于是小编就整理了3个相关介绍足球比赛统计数据的解答,让我们一起看看吧。
2018世界杯八分之一决赛对阵形势及比赛结果如下:
法国4:3阿根廷,乌拉圭2:1葡萄牙
西班牙4:5俄罗斯,克罗地亚4:3丹麦
巴西2:0墨西哥,比利时3:2日本
瑞典1:0瑞士,哥伦比亚4:5英格兰
2018年俄罗斯世界杯足球赛,是国际足联举办的第21届世界杯足球赛事。比赛于2018年6月14日至7月15日在俄罗斯举行。本届赛事共有32支球队参加,经过激烈的角逐,最后,法国队获得了冠军,克罗地亚、比利时、英格兰分获二三四名。
控球时间就是在比赛运动中计算球队触球的时间长度。同一队队员之间的任何方式传球都是属于有效时间。传出和射出的球在未被对方接触之前都属于有效时间,所以空中飞行的时间也算。被对方拦截后才开始计算对方的控球时间。 但要注意的是,一定在比赛的运动中的控球才有效。任何的停顿都会停止计算。包括踢任何的罚球、任意球、角球、边线球,进球后等等,在重新开球之前是不计算的。
数据作为足球比赛的重要组成部分,经常会成为球迷谈论的焦点,比如某某队的控球率高达xx%,某某队上半场完成了x脚射门x脚命中门框范围内。而这些复杂的数据,简单来说,就是人工+智能结合的产物。
在国外,有很多公司都经营着庞大的数据运算系统,诸如英国的OPTA、法国的Sport Universal,这两家公司基本上代表了数据统计最顶尖的水准。其中,英国的OPTA的业务范围几乎涵盖了欧洲的主流联赛。
那么这些数据又是通过何种手段获取的呢?首先,技术人员会在球场四周布置多个高速摄影机,其目的是捕捉球员动作同时进行图像识别,以此来完成“哪个球员在哪个时间完成了那种动作”诸如此类的工作。而获得的这些信息,回传至后台软件,通过庞大的数据分析及统计。
当然,仅仅依靠机器算法,还是远远不够的。在使用高科技的同时,还是需要配置经验丰富的记录员,来判断某个动作应该属于哪个范畴,是射门?传中?这些工作人员凭借丰富的经验,快速的将数据分类整理,再反馈到比赛的转播方,这时候基本就是我们看到的转播画面上的数据内容了。
此外,数据公司还会将每场比赛的数据统一汇总到云端服务器作为历史资料,这样可以方便使用者随时查阅,最直观的体现就是:我们经常在直播中听到解说员对某个球员的历史记录如数家珍,而是解说员在比赛中可以随时调用他们需要的数据,比如:某队历史交锋、进球数、红黄牌数等等等。简单的说,不是解说员记性好,实在是高科技太好用。
数据的统计随着科技的发展,已经成为生活中不可或缺的一部分,而足球统计学也逐渐被越来越多的人所追逐研究,对数据有天赋的足球迷们,或许你们可以尝试打开自己足球世界的大门哟。
目前足球数据统计主要有三种方法:
1、视频分析:可以是在比赛直播时根据电视转播信号实时统计,也可以在赛后根据比赛录像进行统计。可以统计射门、传球、抢断、扑救等等有球动作的数据,细分项目可达到几百项。动作的判定主要还是靠人工,目前有一些厂家尝试用AI智能技术自动判定动作,但技术还不成熟,在复杂场景下基本没法实用。这种采集方法的优点是成本低,因为无须派人到比赛现场、也不用架设专门的设备;只要有比赛录像,可以对以前踢完的比赛进行统计。缺点是只能统计有球的动作,像跑动距离、无球站位、体能心率等都采集不了;对采集人员的要求很高,要经常长期训练才到达到采集速度和数据质量的高标准。
2、动态跟踪:在比赛现场架设摄像机或是预先在体育场内架发摄像头。比赛进行期间多个摄像头配合覆盖整个球场,获得全场比赛画面后,通过人工或程序自动跟踪每名球员的运动轨迹,然后就可分析得出每名球员的跑动距离、跑动速度等体能数据,任意时刻场上球员的实时站位等。这种采集方法的优点是可以采集体能数据和无球数据。缺点是成本高,因为每场比赛都要派人到现场,还要在现场架设网络;如果比赛时没有录下视频画面,赛后就没法补采;对于有球动作的采集,还是没法自动完成,仍然要用跟视频分析同样的技术来实现。
3、可穿戴设备:大多是球员穿着智能背心,里面有传感器,可以采集球员的多项生理机能数据,比如心跳。同时配合定位功能,也可以采集球员的体能数据。早先的定位功能主要是通过GPS实现,近几年又新出现了近场超宽带技术。这种方法的优点是可以采集生理机能数据。缺点是前期投入大,国外厂商一套(供一支球队用)设备下来得大几十万;很多职业比赛还不允许球员配带这些设备,因此更多地是用在训练或非正式比赛中;对于有球动作的统计,还是要使用视频分析技术。
到此,以上就是小编对于足球比赛统计数据的问题就介绍到这了,希望介绍关于足球比赛统计数据的3点解答对大家有用。
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