Annonse

Analyserer fotballkampen automatisk

Nå kan fotballtreneren vise spillerne en videoanalyse av innsatsen deres allerede i pausen.

Publisert

Denne artikkelen er over ti år gammel og kan inneholde utdatert informasjon.

– Trenere og analytikere bruker i dag timesvis foran en dataskjerm for å gjennomgå opptak og analysere den enkelte spillerens prestasjoner gjennom en fotballkamp. Det kan gå lang tid før spillerne får analysen av innsatsen sin.

– Redskapene våre kan fullautomatisere denne prosessen. Det sparer oss for masse tid og reduserer mengden av data betydelig, sier professor Pål Halvorsen fra Universitetet i Oslo.

Den nye løsningen består av to systemer: Muithu og Bagadus. Muithu er et videoopptakssystem, mens Bagadus er et analyseverktøy som består av et sensorsystem, fotballanalyseelementer og videobehandling av opptakene.

Systemene åpner dørene til en ny type videoanalyse og har allerede fått en del internasjonal oppmerksomhet. De er utviklet på senteret for Information Access Disruptions (iAD) i Oslo. Senteret er ett av 21 som har fått status som et senter for forskningsbasert innovasjon av Norges forskningsråd.

Finner sekvenser

I 2012 har fotballklubben Tromsø Idrettslag vært forsøkskanin for iAD. Denne sesongen har klubben brukt Muithu-systemet til å analysere kampene sine.

– Normalt ville et helt analyseteam kaste seg over et omfattende videomateriale etter hver kamp, sier professor Dag Johansen fra Universitetet i Tromsø.

– Men Muithu gjør at treneren kan legge vekk penn og papir og gjennomgå spillsekvensene på mobiltelefonen, uten at dette påvirker treneransvaret hans.

Når treneren trykker på en bestemt knapp, kan han angi sluttsekvensen av en scene. Muithu finner deretter automatisk de siste 15 sekundene med opptak fra seks forskjellige kameravinkler.

Du kan lære mer om den andre delen av prosjektet, Bagadus, i videoen over, eller lese mer på Forskningsrådets hjemmeside.

Videoen er produsert av Norges forskningsråd.

© Videnskab.dk. Oversatt av Lars Nygaard for forskning.no.

Powered by Labrador CMS