Hang-Time HAR: Ein neuer Datensatz für die Erkennung von Basketballaktivitäten

Basketball ist ein schnelles Spiel mit vielen körperlichen Aktivitäten. Wenn man diese Aktivitäten genau erkennt, können Spieler ihre Fähigkeiten verbessern und Trainer die Spielleistung analysieren. Um das zu erreichen, haben wir einen neuen Datensatz namens Hang-Time HAR erstellt, der sich auf Basketballaktivitäten konzentriert, die mit am Handgelenk getragenen Sensoren erfasst wurden.

#Zweck des Datensatzes

Hang-Time HAR soll Forschern und Entwicklern eine Benchmark bieten, um Methoden zur Erkennung verschiedener Basketballaktivitäten zu testen. Mit am Handgelenk getragenen Sensoren können wir Daten direkt von den Spielern sammeln, was bei der Analyse ihrer Bewegungen während des Trainings und der Spiele hilft. Der Datensatz kann in verschiedenen Anwendungen verwendet werden, wie Coaching, Leistungsanalyse und persönliches Fitnesstracking.

#Datenerhebung

Wir haben Daten von zwei Basketballteams in den USA und Deutschland aufgezeichnet. Insgesamt nahmen 24 Spieler teil, die während sowohl Trainingseinheiten als auch echten Spielen Sensoren am Handgelenk trugen. Die Aufzeichnungen fanden in unterschiedlichen Umgebungen statt, darunter kontrollierte Trainingseinheiten und dynamischere Spielszenarien. Diese Vielfalt bietet eine Menge Informationen darüber, wie Spieler in verschiedenen Situationen agieren.

#Unterschiede im Spielstil

Basketballregeln können zwischen den Organisationen variieren, und unser Datensatz spiegelt das wider. Die Spieler kamen aus Regionen, in denen unterschiedliche Regeln galten (FIBA und NBA), was zu unterschiedlichen Spielstilen und -strategien führte. Mit dieser Vielfalt stellen wir sicher, dass der Datensatz ein breites Spektrum an Basketballaktivitäten erfasst.

#Struktur des Datensatzes

Der Datensatz enthält mehrere Ebenen von Labels für Aktivitäten:

1. Grobe Ebene: Identifiziert den Sitzungstyp, wie Aufwärmen, Übung oder Spiel.
2. Basketball-Ebene: Gibt basketballbezogene Aktivitäten an, wie Dribbeln, Passen oder Werfen.
3. Fortbewegungsebene: Zeigt Bewegungen wie Laufen oder Gehen an.
4. In/Out-Ebene: Zeigt, ob ein Spieler gerade im Spiel ist.

Dieser mehrschichtige Ansatz ermöglicht es Forschern, spezifische Aktivitäten oder breitere Kategorien nach Bedarf zu analysieren.

#Wichtige Aktivitäten im Überblick

Der Hang-Time HAR-Datensatz erfasst mehrere wichtige Basketballaktivitäten, darunter:

• Dribbling: Den Ball bewegen, während man ihn auf dem Feld aufprallen lässt.
• Passen: Den Ball mit Mitspielern teilen.
• Wurf: Versuchen zu punkten, indem man den Ball in den Korb wirft.
• Layups: Ein Nahschuss, der gemacht wird, während man sich dem Korb nähert.
• Rebounding: Den Ball nach einem verfehlten Wurf zurückholen.

Diese Aktivitäten können schnell ablaufen und ineinander übergehen, was es wichtig macht, die Daten in Echtzeit zu erfassen.

#Herausforderungen bei der Aktivitätserkennung

Aktivitäten im Basketball zu Erkennen, kann aufgrund mehrerer Faktoren schwierig sein:

• Variabilität in der Bewegung: Jeder Spieler hat einen einzigartigen Stil, der von seinen Fähigkeiten und physischen Eigenschaften beeinflusst wird.
• Umweltveränderungen: Das schnelle Tempo eines Spiels bedeutet, dass Spieler ihre Bewegungen ständig anpassen müssen, basierend auf den Gegnern und dem Spielverlauf.
• Datenungleichgewicht: Einige Aktivitäten treten möglicherweise häufiger auf als andere, was zu möglichen Verzerrungen beim Trainieren der Modelle führen kann.

Um diese Probleme anzugehen, haben wir eine beträchtliche Menge an Daten aus verschiedenen Kontexten und Spielern gesammelt.

#Methode der Datenerhebung

Wir haben eine am Handgelenk getragene Smartwatch verwendet, um Bewegungsdaten zu sammeln, insbesondere Beschleunigungsdaten. Dieses Gerät zeichnete mit hoher Sensitivität auf, um genaue Messungen zu gewährleisten. Jeder Spieler durchlief eine Abfolge von Aktivitäten, wodurch wir vielfältige Beispiele für Bewegungsmuster sammeln konnten.

#Synchronisierung mit Video

Um die gesammelten Daten genau zu kennzeichnen, haben wir Videoaufnahmen der Sitzungen gemacht. Dieses Material diente als Referenz, um zu helfen, wann bestimmte Aktivitäten auftraten, und um sicherzustellen, dass unsere Labels präzise waren.

#Ergebnisse der ersten Analyse

Durch die Analyse des Datensatzes haben wir signifikante Unterschiede darin festgestellt, wie Spieler verschiedener Fähigkeitsstufen Aktivitäten ausführen. Erfahrenere Spieler zeigten kontrolliertere und effizientere Bewegungen im Vergleich zu Anfängern.

#Intraklassenvariabilität

Der Datensatz zeigt auch Intraklassenvariabilität, was bedeutet, dass selbst die gleiche Aktivität je nach individuellem Stil des Spielers unterschiedlich aussehen kann. Zum Beispiel kann das Dribbeln von einem Spieler zum anderen erheblich variieren, beeinflusst von Faktoren wie Geschwindigkeit oder Technik.

#Interklassenähnlichkeit

Umgekehrt zeigten einige Aktivitäten Interklassenähnlichkeit, bei der verschiedene Aktionen etwas ähnlich aussehen können. Ein Layup kann beispielsweise ähnliche Bewegungen wie ein Wurf teilen, was die genaue Unterscheidung während der Analyse erschwert.

#Deep Learning Analyse

Wir haben Deep-Learning-Methoden angewendet, um die Effizienz des Datensatzes bei der Erkennung von Basketballaktivitäten zu bewerten. Dafür haben wir Modelle mit den aufgezeichneten Daten trainiert, um zu bestimmen, wie gut sie verschiedene Aktivitäten klassifizieren können.

#Kreuzvalidierungstechniken

Um robuste Bewertungen sicherzustellen, haben wir verschiedene Kreuzvalidierungstechniken verwendet. Insbesondere haben wir die Leave-One-Subject-Out (LOSO) Validierung eingesetzt, bei der die Daten eines Spielers als Testset dienen, während alle anderen zum Training verwendet werden. Dieser Ansatz ist vorteilhaft, weil er hilft, Überanpassung zu verhindern und sicherstellt, dass das Modell gut über verschiedene Spieler generalisiert.

#Leistungskennzahlen

Unsere Analyse gab Einblicke in die Leistung verschiedener Modelle, wenn sie auf den Datensatz angewendet wurden. Wir haben untersucht, wie gut die Modelle Aktivitäten sowohl während Übungen als auch in Spielen erkennen konnten. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die Erkennung von Aktivitäten in Spielsituationen aufgrund der dynamischen Natur des Echtzeitspiels schwieriger war.

#Zukünftige Richtungen

Der Hang-Time HAR-Datensatz eröffnet viele Türen für zukünftige Forschungen. Durch die Bereitstellung einer reichhaltigen Datenquelle fördert er die Entwicklung fortschrittlicherer Modelle, die in der Lage sind, komplexe Aktivitäten im Sport zu erkennen.

#Verbesserung der Modelle zur Aktivitätserkennung

Um die Erkennungsraten zu verbessern, können Forscher neue Wege zur Datenverarbeitung oder zur Implementierung ausgeklügelterer maschineller Lernmodelle erkunden. Techniken wie Datenaugmentation könnten ebenfalls nützlich sein, um die Klassenverteilung auszugleichen und den Trainingsprozess effektiver zu gestalten.

#Erforschung von Transferlernen

Transferlernen könnte auch von Vorteil sein, während Forscher experimentieren, wie sie Wissen aus unserem Basketballdatensatz auf die Erkennung von Aktivitäten in anderen Sportarten oder physischen Aktivitäten anwenden können. Dieser Ansatz könnte die Nützlichkeit des Datensatzes über Basketball hinaus erweitern.

#Fazit

Zusammenfassend stellt der Hang-Time HAR-Datensatz einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Erkennung von Basketballaktivitäten dar. Sein Design berücksichtigt eine Vielzahl von Aktivitäten, Spielerfähigkeitsstufen und Aufnahmeumgebungen. Während Forscher und Entwickler weiterhin diesen Datensatz analysieren und nutzen, können sie erwarten, die Methoden zur Erkennung und zum Verständnis sportbezogener Bewegungen zu verbessern, was letztlich das Training und die Leistungsanalyse verbessert.

Durch diese fortlaufende Erkundung hoffen wir, zur Weiterentwicklung der Sportwissenschaft und der Technologien zur Aktivitätserkennung beizutragen, was zu besserem Coaching, besserer Spielerleistung und insgesamt mehr Freude am Spiel führt.