Einführung von SportsMOT: Ein neues Datensatz für das Tracking von Spielern im Sport

Das Verfolgen mehrerer Objekte in Sport-Szenen ist wichtig, um Spielerstatistiken zu sammeln und bei der taktischen Analyse zu helfen. Aber die aktuellen Datensätze für das Tracking mehrerer Objekte konzentrieren sich nicht wirklich auf Sport, was den Fortschritt in diesem Bereich einschränkt. In diesem Artikel stellen wir einen neuen Datensatz namens SportsMOT vor, der speziell für das Tracking von Spielern in verschiedenen Sportarten entwickelt wurde.

#Überblick über SportsMOT

SportsMOT enthält eine Menge Daten, nämlich 240 Video-Sequenzen mit über 150.000 Frames und mehr als 1,6 Millionen Bounding Boxes, die sich auf drei Sportarten konzentrieren: Basketball, Volleyball und Fussball. Der Datensatz hat einzigartige Merkmale, wie schnell bewegende Spieler und ihr ähnliches, aber identifizierbares Aussehen. Das ermöglicht es Forschern, Tracking-Systeme zu verbessern, die sowohl auf Bewegung als auch auf Aussehen angewiesen sind.

#Bedeutung des Multi-Object Trackings

Das Verfolgen mehrerer Objekte ist seit vielen Jahren eine zentrale Aufgabe in der Computer Vision. Es geht darum, Objekte in Video-Sequenzen zu finden und zu verknüpfen. Frühere Arbeiten in diesem Bereich haben sich hauptsächlich auf Umweltbedingungen wie belebte Strassen oder Tanzszenen konzentriert, aber Sport hat nicht genug Aufmerksamkeit erhalten. Spieler während der Spiele zu verfolgen, hilft dabei, Daten wie gelaufene Strecke und Durchschnittsgeschwindigkeit zu sammeln, die für die Analyse der Spielerleistung nützlich sind.

#Eigenschaften von SportsMOT

SportsMOT sticht aus zwei Hauptgründen hervor: Spieler bewegen sich schnell und ihr Aussehen ist ähnlich, aber unterscheidbar. Die Geschwindigkeit, mit der sich die Spieler bewegen, kann während des Spiels variieren, was das Tracking herausfordernd macht. Ausserdem tragen die Spieler oft Uniformen, die sich ähnlich sehen, haben jedoch unterschiedliche Nummern und zeigen oft einzigartige Posen. Dieser Datensatz fördert die Entwicklung von Tracking-Systemen, die besser mit Bewegungs- und ausdrucksbasiertem Tracking umgehen können.

#Herausforderungen im Sport-Tracking

Bestehende Tracking-Systeme haben Schwierigkeiten, wenn sie auf Sport-Szenen angewendet werden. Die meisten Tracking-Technologien wurden entwickelt, um Leute in relativ ruhigen Umgebungen, wie Fussgänger auf der Strasse, zu verfolgen. Sport hingegen beinhaltet dynamische Bewegungen und hohe Geschwindigkeiten, was es schwierig macht, die Spieler im Blick zu behalten. Zum Beispiel könnten traditionelle Methoden, die von linearer Bewegung ausgehen, im schnellen Umfeld eines Basketballspiels nicht effektiv funktionieren.

#Datensammlung und -annotation

Um SportsMOT zu erstellen, haben wir qualitativ hochwertiges Videomaterial aus bekannten Sportligen gesammelt, darunter NCAA, Premier League und die Olympischen Spiele. Jedes Video wurde sorgfältig ausgewählt, um typische Spielerformationen und Bewegungsmuster zu zeigen. Die Sammlung konzentriert sich auf Überkopfaufnahmen, um Komplikationen durch plötzliche Blickwinkelwechsel zu vermeiden.

Der Annotierungsprozess ist rigoros. Die Gliedmassen und der Oberkörper jedes Spielers werden gekennzeichnet, wobei eindeutige IDs zugewiesen werden, um Verwirrung während des Videos zu vermeiden. Selbst wenn ein Spieler teilweise versteckt ist, versuchen die Annotatoren, ihre Positionen so genau wie möglich basierend auf sichtbaren Körperteilen zu markieren.

#Statistiken zum Datensatz

SportsMOT ist einer der grössten und detailliertesten Datensätze für das Verfolgen mehrerer Objekte, die verfügbar sind, und bietet feine Annotationen für jeden Spieler auf dem Platz. Der Datensatz ist in Trainings-, Validierungs- und Testsets unterteilt, was einen umfassenden Ansatz zur Entwicklung von Tracking-Systemen gewährleistet.

#Schnelle und variable Bewegungs-geschwindigkeit

Die schnellen und sich ändernden Geschwindigkeiten der Spieler sind grundlegende Merkmale von Sportarten, die sich von dem unterscheiden, was normalerweise in anderen Datensätzen zu sehen ist. Typischerweise bewegen sich Menschen in Datensätzen wie MOT17 und MOT20 in einem gleichmässigen Tempo, was das Tracking erleichtert. Im Sport bewegen sich die Spieler oft schnell und können abrupt ihre Geschwindigkeit ändern, was ein komplexes Umfeld für Tracking-Systeme schafft.

#Ähnliches, aber unterscheidbares Aussehen

In Sportarten tragen die Spieler zwar ähnliche Trikots, können aber durch ihre einzigartigen Nummern und Spielstile identifiziert werden. Dieser Unterschied ermöglicht ein besseres Tracking im Vergleich zu Datensätzen, in denen die Objekte nahezu ununterscheidbar sind. Studien zeigen, dass Tracking-Systeme lernen müssen, Objekte anhand dieser subtilen Unterschiede im Aussehen zu unterscheiden.

#Leistungsbewertungsmetriken

Um die Leistung von Tracking-Methoden auf SportsMOT zu bewerten, schlagen wir mehrere Metriken vor, die über die Standardmetriken hinausgehen. Wir betonen die Wichtigkeit, sowohl die Genauigkeit der Erkennung als auch die Aufrechterhaltung der Zuordnung zwischen verschiedenen Frames zu messen. Dieser Ansatz gibt einen klareren Überblick darüber, wie gut ein Tracking-System funktioniert.

#Einführung des MixSort-Frameworks

Um die identifizierten Herausforderungen zu bewältigen, haben wir ein neues Tracking-Framework namens MixSort entwickelt. Dieses System kombiniert sowohl bewegungs- als auch ausdrucksbasiertes Tracking, wodurch die Leistung in Sport-Szenen verbessert wird. MixSort funktioniert mit bestehenden, hochmodernen Trackern und verbessert deren Fähigkeit, erkannte Objekte über Frames hinweg zu assoziieren.

#Wie MixSort funktioniert

MixSort verwendet ein spezielles Netzwerk namens MixFormer, um Ähnlichkeiten zwischen verfolgten Spielern und neu erkannten Objekten zu analysieren. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Tracker, sowohl von den Aussehen- als auch von den Bewegungsprognosen zu profitieren, um die Gesamtleistung zu verbessern.

Der Trainingsprozess für MixSort beinhaltet die Anpassung bestehender Tracking-Systeme, um effektiver mit den einzigartigen Eigenschaften von Sportdaten zu arbeiten. Durch die Kombination von Informationen aus den Bewegungsmodellen mit den Ähnlichkeiten im Aussehen bietet MixSort eine robustere Tracking-Lösung.

#Experimentelle Ergebnisse

Wir haben umfangreiche Experimente mit verschiedenen Tracking-Systemen durchgeführt, um zu sehen, wie gut sie im SportsMOT-Datensatz abschneiden. Unterschiedliche Methoden wurden unter denselben Bedingungen getestet, und die Ergebnisse zeigten, dass einige Systeme erheblich besser abschnitten, als sie MixSort verwendeten. Die Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die Einbeziehung von Informationen über Bewegung und Aussehen zu besseren Tracking-Ergebnissen führt.

#Detaillierte Vergleiche

Vergleichsstudien heben die Effektivität von MixSort in verschiedenen Sport-Szenen hervor. Basketballspiele, aufgrund ihrer schnellen und engen Natur, stellen die grössten Herausforderungen im Tracking dar. Im Gegensatz dazu gibt es beim Fussball und Volleyball etwas leichtere Bedingungen, da sich die Bewegungsmuster und der Abstand leichter verfolgen lassen.

#Einblicke ins Sport-Tracking

Durch unsere Experimente haben wir Einblicke erhalten, wie verschiedene Sportarten einzigartige Herausforderungen für Tracking-Systeme darstellen. Der Grad der physischen Interaktion, die Grösse des Spielfeldes und das Tempo des Spiels tragen alle zur Schwierigkeit bei, Spieler genau zu verfolgen. Zum Beispiel führen die engeren Abstände und höheren Aktivitätslevel im Basketball zu mehr Überdeckungen im Vergleich zum Fussball.

#Fazit

Zusammenfassend bietet SportsMOT einen neuen umfangreichen Datensatz, der speziell für das Multi-Object Tracking in Sportumgebungen entwickelt wurde. Er hebt die einzigartigen Herausforderungen hervor, wie schnell bewegende Spieler und ihr ähnliches Aussehen. Durch die Einführung des MixSort-Frameworks wollen wir die Tracking-Techniken verbessern, indem wir Bewegungsanalyse und Aussehenskennung effektiv kombinieren.

Diese Arbeit hofft, die Grundlage für zukünftige Fortschritte in der Tracking-Technologie und der Analyse von Sportleistungen zu legen und eine Ressource anzubieten, die weitere Erkundungen in diesem wichtigen Bereich fördert.