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GIS与网球:可视化能帮网球比赛做什么?

可视化技术研究体育运动的时代终于到来了,来看看网球比赛的数据可视化会带来什么。

  (编译/3sNews助理编辑 陈雨霁)就在上周,伴随着德约科维奇在决赛战胜费德勒拿下冠军,2015年的美网公开赛终于落下帷幕。相信关注职网的人对“鹰眼”——即时回放系统会非常熟悉。一般鹰眼由8-10个高速摄像头、四台电脑和大屏幕组成,通过对网球轨迹的记录和三维成像,帮助裁判做出公允的判断。但是,这些数据并非对公众开放的。

  随着光学跟踪、生物传感器和大数据分析的兴起,很多人对体育项目可视化有了新的尝试。一位来自Esri的员工Saunder,现在正在从事一项网球数据的可视化分析,并建立了“GameSetMap”公司,帮助从运动数据中为教练和选手们挖掘出更精确的信息。他表示,通过数据可视化、制图、以及地理信息系统等方面的专业技术可以还原球场数据。对某场比赛感兴趣的朋友可以通过地理信息系统对这些可视化数据进行查看。下图是Saunder对12年的奥运会决赛,费德勒和穆雷的金牌之战的可视化结果图。

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2012年奥运会决赛,费德勒VS穆雷一战中,所有的击打与反弹轨迹

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Saunder团队手工采集、加工数据

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这张图显示出了球在赛场上的运动频率。颜色深、高度高的地区为最频繁地区

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二人各自的开球局数据可视化情况

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二人发球数据的价值可视化判断

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通过统计学工具“决策树”简明展示了纳达尔在美网公开赛与诺瓦克•乔科维奇的艰难对决

  通过Saunder的表述,他认为在网球赛后,很多分析忽略了重点,比赛中的数据如果可视化,就能够协助分析。

  “在整场比赛中,如果球员打出了12个ACE(对手未沾到球拍的发球,直接得分),这看起来只是个具体数字。但是对于选手来说,有两点被忽略了。第一,从位置来看,这12个ACE是否在边线或者底线,是否连击在某个位置,这些都是很重要的信息。第二,从时间来看,这些ACE的击中时机,尤其是在赛点时,这个数据和反应的问题就更加重要了。挖掘其中的信息并分析其反应出的问题,这也是数据可视化与制图的基本目标。”

  “在这个地理信息系统软件上,覆盖上整个球场的全景视图,这样3D相机就能匹配电视摄像。通过建立数据模型来进行数据捕获,系统能够捕获每一个球的位置和反弹轨迹。这次的工作到完成大概用了25个小时。”

  在计算机协助教练来评估选手情况的时代里,这些技术能更好地、更科学地评价。在谈话中,Saunder坦言:“网球比赛中会有很多行动,带来大量的点,这是人眼没有办法完整的收集的数据。想要一个公正的、不带偏见的判断,是需要机器辅助的。若是想知道球员的状态也是同样。制图人的任务就是将现实生活中一些复杂环境和数据可视化,能够帮助读者更好地观察和理解数据所反映出的含义。”

  资料来源:Using Maps and Data Vis to Understand Tennis

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