S3Engine

Sports Scene Search Engine

Search Engine for Sports Scenes

Schnelle Suchmaschine für Sportszenen

Basierend auf Deep Learning ermöglicht unsere Technologie eine äußerst schnelle Suche von ähnlichen Spielscenarien im Sport von einer Suchzeit unter 1 Sekunde bei rund 1 Mio. Szenen. Die Suche benötigt keine manuelle Annotation, sondern benötigt ausschließlich Positionsdaten von Ball und Spielern, die in vielen Sportarten bereits erhoben werden. Spielsituationen werden nicht nur sehr schnell gefunden, sondern sollen in ihrer Ausführung außerdem automatisch bewertet werden. Durch den Einsatz von Reinforcement Learning soll es schließlich möglich sein, einzigartige Lösungen für reale Spielsituationen zur erzeugen und die erfolgversprechendsten schließlich vorzuschlagen.

Innovation der Technologie - Performance Vergleich

Schnelle Suche in Trackingdaten wie Sie es von Suchmaschinen im Internet gewohnt sind.

~1 Mio. Szenen Fraunhofer Technologie Naive Suche in Trackingdaten Alternative Methode auf Trackingdaten
Suchzeit

< 0.5 Sekunden

> 1 Stunde > 30 Sekunden
Vorteile

Schnelle Suche

Spielerrollen unabhängig

Genauste Art der Suche  
Nachteile Bekannter Approximationsfehler   Extrem lange Suchzeit Unbekannter Approximationsfehler

Wissenschaftliche Veröffentlichungen

Löffler, C., Reeb, L., Dzibela, D., Marzilger, R., Witt, N., Eskofier, B. M., & Mutschler, C. Deep Siamese Metric Learning: A Highly Scalable Approach to Searching Unordered Sets of Trajectories ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST). Akzeptiert, noch nicht veröffentlicht.

Reeb, L., Dzibela, D., Marzilger, R., & Witt, N. Effiziente Suche und Bewertung von Szenen in Spielsportarten. spinfortec 2020 digital, 20.

Für welche Anwendungen eignet sich die Suchmaschine?

Unsere Technologie ist in allen Sportarten direkt anwendbar, in denen Trackingdaten großflächig verfügbar sind oder künftig werden wie z.B. Fußball, Handball, Basketball, American Football oder Ice Hockey.
Für Vereine und Verbände sind Trackingdaten die einzigen automatisch, maschinell erhobenen Daten für eine objektive Spielanalyse.
Unser Ziel ist es, diese Daten durch eine Suchmaschien einfach und sinnvoll greifbar zu machen.

 

Spielanalyse
Spielentscheidende oder anderweitig interessante Szenen in Aufzeichnungen von Sportspielen zu finden und diese zu bewerten, ist ein grundlegender Arbeitsschritt bei der Spielanalyse in Vereinen, Verbänden (vgl. DFB Akademie: DFB Akademie Analysen) und bei der medialen Berichterstattung. Status quo ist derzeit die manuelle Eingabe entsprechender Labels während oder nach eines Spiels oder auch eine aufwändige Suche in Videomaterial nach einem Spiel.

Deren Nutzung in diesem Projekt soll den Mehrwehrt einer effektiveren Trainingssteuerung und Talentsuche ermöglichen, wie z.B. durch die automatische Identifikation von Schwachpunkten oder der automatischen Zusammenstellung gut bzw. schlecht gelöster Spielszenen eines Spielers.

 

Medienproduktion & Berichterstattung
Spielentscheidende Szenen, wie die Zusammenstellungen von Sportspielen von taktischen Mustern in Aufzeichnungen zu finden, kann die medialen Berichterstattung deutlich vereinfachen oder stark bereichern.

Unser Angebot & Kooperationsmöglichkeiten

Schnelle Suche für Ihre Trackingdaten

Wenn Sie die schnelle Suche auch bei sich intergrieren wollen, besteht die Möglichkeit einer Lizensierung der Technologie.
Bei der Intergration in Ihr System und einer eventuellen Anpassung helfen wir Ihnen gerne.

 

Ähnliche Herausforderung für Ihre Datenbestände (Big Data)?

Wenn Sie ebenfalls einen großen Datenbestand verwalten und diesen schnell durchsuchbar machen wollen, sprechen Sie uns an!

In einem Erstgespräch finden wir zusammen heraus, ob sich eine Anpassung für Ihre Anwendungsdaten lohnt.

 

Benötigen Sie Beratung oder Schulung zur Anwendung von KI Methoden?

Hier sind Sie ebenfalls richtig, denn wir bieten sowohl Schulungen zum praxisnahen Einsatz von KI (hier zum ML Seminar), als auch Beratung zur Anwendung von KI im Sport (hier zu Sports Analytics).