Sports Analytics

Sports Analytics

Auf einen Blick

Sportwissenschaft trifft Spitzentechnologie

In interdisziplinären Teams aus Sportwissenschaftlern, Ingenieuren und Data Scientists bearbeitet das Fraunhofer IIS Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um die Zusammenführung von Sport und Technologie. Dabei geht es vor allem um eine rechtzeitige Erkennung von situationsrelevanten Ereignissen und in der Aufbereitung dieser Information für den Nutzer. Ermöglicht wird dies durch den Einsatz intelligenter Algorithmik, die aus den Positionsdaten Ereignisse filtert und dadurch eine zeitnahe Reaktion mit den geeigneten Maßnahmen veranlasst.
Die langjährige Erfahrung im Bereich der Datenverarbeitung von Sensordaten im Sport und die Nutzung neuster Technologien sind die Gründe für die Kompetenzballung in diesem Bereich.

Technologien und Kompetenzen

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Die Begriffe „künstliche Intelligenz“ und „maschinelles Lernen“ sind heute allgegenwärtig. Das Fraunhofer IIS nutzt diese technischen Innovationen und kann so Mehrwerte schaffen. Die Grundidee dieser Methoden ist, dass sich ein Computer aus bestehenden Daten relevante Analysen erzeugt. Durch den Input des Menschen (hier vor allem Sportwissenschaftler) und die weitentwickelten Trainingsmethoden für lernende Algorithmen, können selbst komplexe Leistungsindikatoren realisiert werden.
Um die aktuellste Forschungsergebnisse im diesem Bereich nutzen zu können besteht eine enge Kooperation mit der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg FAU.

Offizielle Spieldaten im Profifußball

In der ersten und zweiten Fußballbundesliga werden momentan videobasierte Trackingsysteme eingesetzt, um Ball und Spieler mittels maschinellen Sehens zu erfassen (Trackingrate 25 Hz). Des Weitern werden manuell Ereignisse wie Pässe, Zweikämpfe und Torschüsse von kommerziellen Spieldatenanbietern erfasst.
Das Fraunhofer IIS verarbeitet diese Daten zu spieler- und mannschaftsbezogenen Leistungsindikatoren, um hochwertige Analysen zu ermöglichen. Beispiele hierfür sind Metriken aus Passnetzwerken und eine kontinuierliche Bewertung der Kompaktheit einer Mannschaft.

Trackingsysteme, Inertialsensorik und Videointegration

Sowohl bei der Entwicklung eigener Lokalisierungssysteme für Sportler (bis zu 3000 Hz Trackingrate), als auch bei der Integration und Analyse kommerzieller Systeme, kann das Fraunhofer IIS auf eine mehr als 10 jährige Erfahrung zurückgreifen. Durch die Fusion mit Inertialsensorik (IMUs) können bestehende Trackingsysteme noch genauer werden oder auch zusätzlichen Mehrwert durch Orientierungsinformation liefern. Auch die Kombination von Video- und Trackingdaten liefert neue Einblicke in weite Bereiche des Sports. So zum Beispiel durch live-Einblendung von Informationen im Fernsehbild, die den Unterhaltungswert auf ein neues Level heben.

Sportwissenschaft

Auch als technologieorientiertes Forschungsinstitut basiert der Erfolg auf dem Einbeziehen klassischer Wissenschaften, um fundierte Erkenntnisse in Projekten zu nutzen. Deshalb sind neben Ingenieuren und Informatikern besonders unsere Sportwissenschaftler in sportbezogenen Projekten ein fester Bestandteil und von entscheidender Bedeutung.

Process Mining

Als eher junges Forschungsgebiet beschäftigt sich Process Mining mit der Analyse von Prozessen. Im Sportkontext können diese Methoden (Process Discovery, Conformance Checking, Process Enhancement) genutzt werden, um Trainingsübungen zu analysieren, interaktiv zu gestalten oder sogar um taktische Modelle ganzer Spiele zu generieren. Mit automatischen Analysen von medizinischen Abläufen ist dieser Forschungsbereich in der Anwendung bekannt geworden, sodass hier bereits etabliert Methoden existieren.

Angebot

Evaluation und Beratung für Sporttracking-Systeme

In der Welt des Sports steht den Nutzern ein breites Spektrum an Trackingsystemen zur Verfügung. Je nach Einsatzzweck unterscheiden sich die jeweiligen Technologien hinsichtlich ihrer Güte und Eignung. Um deren Qualität ausführlich beurteilen zu können, haben sich unsere Experten darauf fokussiert, umfassende Systemevaluationen mit hohem Grad an Automatisierung und Standardisierung durchzuführen. Wir sind in der Lage, sowohl Indoor- als auch Outdoorsysteme zu testen und sportrelevante Evaluationsparameter (z.B. Laufdistanzen) zu berechnen, wobei die Präzision der zur Verfügung stehenden Referenzsysteme bis in den Submillimeterbereich hineinreicht. Zudem besteht die Möglichkeit, nicht nur Kennwerte von Bewegungen selbst zu evaluieren, sondern auch ihre häufig parallel dazu erfassten Auswirkungen auf physiologischer Ebene, beispielsweise Herz- oder Atemfrequenz.

Entwicklung von Algorithmen und Studiendurchführung für Technologien im Sport

Sie benötigen Forschungs- und Entwicklungsunterstützung bei der Entwicklung ihrer Algorithmen zu Analysen im Sport? Dann sind Sie beim Fraunhofer IIS genau richtig. Geboten wird eine einzigartige Testumgebung (L.I.N.K. Testhalle) für professionelle Tests und umfangreiche Studien. Das Fraunhofer entwickelt und testet beispielsweise Algorithmen zur Orientierungsschätzung, Belastungssteuerung, Erhebung von KPIs (Key Performance Indicators), Puls und HRV Messungen bis hin zu interaktiven Trainingsübungen oder technisch-taktischer Analysen im Mannschaftsballsport. Unser Angebot richtet sich an die Hersteller von Sporttrackingsystemen (funkbasiert, GPS, Video), kombinierter Systeme inklusive Vitalparametern und besonders an die Hersteller von Wearables.

Analyse offizieller Spieldaten

Die Spielanalyse ist im Profibereich verschiedenster Sportarten ein fester Bestandteil der Leistungsdiagnostik. Sie dient der Bewertung von Spielsituationen, um die Stärken und Schwächen von Sportlern zu erfassen. Dabei ist ein händisches Suchen und Analysieren entsprechender Szenen nicht nur mit hohem Aufwand, sondern auch mit subjektiven Einflüssen verbunden. Auf Basis offizieller Spieldaten ermöglicht das Fraunhofer IIS eine objektive Bewertung gewünschter Szenen anhand von Leistungsparametern, die durch den Kunden festgelegt sind. Zudem können die Merkmalsausprägungen dieser Variablen kundenspezifisch visualisiert und die zugehörigen Videos automatisch geschnitten werden. Mit unserer über 10-jährigen Erfahrung in der Verarbeitung von Trackingdaten sowie unserer Expertise in der Fusion von Tracking- und Videodaten stehen wir Ihnen sowohl für eine langfristige Kooperation im Rahmen einer Entwicklungspartnerschaft als auch für produktorientierte Lösungen zur Verfügung. Unsere individuellen Angebote richten sich insbesondere an Vereine, Verbände, Liga- und Medienvertreter sowie Hersteller von ligaweiten Trackingsystemen.

Publikationen

Löffler, C.; Mutschler, C.; Philippsen, M.: Approximative Event Processing on Sensor Data Streams (Best Poster and Demostration Award). In ACM (Hrsg.): Proceedings of the 9th International Conference on Distributed Event-Based Systems (9th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems, Oslo, Norway). 2015. S. 360—363. – ISBN 978-1-4503-3286-6.

 

Mutschler, C.; Philippsen, M.: Adaptive Speculative Processing of Out-of-Order Event Streams. In: ACM Transactions on Internet Technology (TOIT) 14 (2014), Nr. 1, S. 4:1—4:24, ISSN 1557-6051.

 

Mutschler, C.: Latency Minimization of Order-Preserving Distributed Event-Based Systems. Dissertation. Dr. Hut Verlag. 229 Seiten. ISBN 978-3-8439-1472-7.

 

Mutschler, C.; Löffler, C.; Witt, Nicolas; Edelhäußer, T.; Philippsen, M.: Predictive Load Management in Smart Grid Environments (Best Paper Award). In ACM (Hrsg.): Proceedings of the 8th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (8th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems, Mumbai, India). 2014. S. 282—287. – ISBN 978-1-2734-4.

 

Mutschler, C.; Ziekow, H.; Jerzak, Z.: The DEBS 2013 Grand Challenge. In: ACM (Hrsg.): Proceedings of the 7th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (7th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems, Arlington, Texas, USA)., 2013, S. 289-294. - ISBN 978-1-4503-1758-0.

 

Mutschler, C.; Witt, N.; Philippsen, M.: Do Event-Based Systems have a Passion for Sports?. In: ACM (Hrsg.): Proceedings of the 7th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (7th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems, Arlington, Texas, USA)., 2013, S. 331-332. - ISBN 978-1-4503-1758-0.

 

Mutschler, C.; Philippsen, M.: Reliable Speculative Processing of Out-of-Order Event Streams in Generic Publish/Subscribe Middlewares. In: ACM (Hrsg.): Proceedings of the 7th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (7th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems, Arlington, Texas, USA)., 2013, S. 147-158. - ISBN 978-1-4503-1758-0.

 

Loeffler, C.; Mutschler, C.; Philippsen, M.: Evolutionary Algorithms that use Runtime Migration of Detector Processes to Reduce Latency in Event-Based Systems. In: IEEE Computer Society (Hrsg.): Proceedings of the 2013 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS-2013) (2013 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS-2013), Torino, Italy)., 2013, S. 31-38. - ISBN 978-1-4673-6381-5.

 

Mutschler, C.; Philippsen, M.: Dynamic Low-Latency Distributed Event Processing of Sensor Data Streams. In: GI (Hrsg.): Proceedings of the 25th Workshop on Parallel Systems and Algorithms (PARS 2013) (25th Workshop on Parallel Systems and Algorithms (PARS 2013), Erlangen, Germany)., 2013, S. -.

 

Mutschler, C.; Philippsen, M.: Runtime Migration of Stateful Event Detectors with Low-Latency Ordering Constraints. In: IEEE (Hrsg.): Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (9th International Workshop on Sensor Networks and Systems for Pervasive Computing, San Diego, CA, USA)., 2013, S. 609-614. - ISBN 978-1-4673-5076-1.

 

Mutschler, C.; Philippsen, M.: Distributed Low-Latency Out-of-Order Event Processing for High Data Rate Sensor Streams. In: IEEE Computer Society (Hrsg.): Proceedings of 27th International Parallel and Distributed Processing Symposium (27th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), Boston, Massachusetts, USA)., 2013, S. 1133-1144. - ISBN 978-0-7695-4971-2.

 

Mutschler, C.; Philippsen, M.: Learning Event Detection Rules with Noise Hidden Markov Models. In: Benkrid, K.; Merodio, D. (Hrsg.): Proceedings of the 2012 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS-2012) (2012 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS-2012), Nuremberg, Germany)., 2012, S. 159-166. - ISBN 978-1-4673-1914-0.

 

Mutschler, C.; Philippsen, M.: Towards a Distributed Self-Optimizing Event Processing System for Realtime Locating Systems (RTLS). In: ACM (Hrsg.): DEBS PhD Workshops, 6th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS), Berlin, Germany)., 2012.

 

Mutschler, C.; Kókai, G.; Edelhäußer, T.: Online Data Stream Mining on Interactive Trajectories in Soccer Games. In: Artesis University College of Antwerp (Hrsg.): Proceedings of the 2nd International Conference on Positioning and Context-Awareness (PoCA 2011, Brussels)., 2011, S. 15-22. - ISBN 978-94-90705-04-6.