Automatisierung der Fussball-Schiedsrichterei: Das VARS-System

Das Video-Assistent-Referee (VAR) System hat das Fussballspiel verändert, indem Schiedsrichter wichtige Momente in Spielen überprüfen können. Diese Technologie soll den Schiedsrichtern helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Fairness in den Spielen sicherzustellen. Trotzdem können sich viele Länder die VAR-Technologie nicht leisten, sodass nur professionelle Ligen davon profitieren können.

Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir das Video-Assistent-Referee-System (VaRs) vor, das den Entscheidungsprozess im Fussball automatisieren kann. VARS nutzt fortschrittliche Videoanalysetechniken, um Schiedsrichtern in Echtzeit Feedback zu geben, damit sie bessere Entscheidungen treffen können, die den Ausgang des Spiels beeinflussen können.

#Die Herausforderung mit den aktuellen Schiedsrichtersystemen

Obwohl VAR gute Absichten hat, ist es zur Quelle der Frustration für Fans geworden. Verschiedene Schiedsrichter in verschiedenen Spielen treffen oft inkonsistente Entscheidungen, selbst in ähnlichen Situationen. Die hohen Kosten für Technologie und der Mangel an Schiedsrichtern weltweit machen es schwierig, VAR in unteren Ligen zu nutzen. Unser Ziel ist die Entwicklung von VARS, das automatisch Fouls erkennt und Schiedsrichtern geeignete Massnahmen vorschlägt.

#Erstellung eines neuen Datensatzes

Um VARS zu validieren, haben wir einen neuen Datensatz namens SoccerNet-MVFoul erstellt, der Videos von Fouls im Fussball aus mehreren Kameraperspektiven enthält. Dieser Datensatz enthält detaillierte Informationen über jedes Foul, einschliesslich Typ und Schwere, annotiert von einem erfahrenen Schiedsrichter. Mit diesem Datensatz können wir VARS benchmarken, um zu sehen, wie gut es Fouls erkennen kann.

#Das VARS-System

VARS nutzt mehrere Kamerasichten, um Aktionen auf dem Feld zu analysieren. Es klassifiziert, ob eine Aktion ein Foul ist und bestimmt den Typ des Fouls, wie z.B. Tackling oder Schieben, sowie die richtige Strafe, wie z.B. eine gelbe oder rote Karte.

Das System arbeitet, indem es verschiedene Videoclips verarbeitet, um Merkmale aus dem Spiel zu extrahieren. Es analysiert diese Merkmale, um verschiedene Arten von Fouls zu erkennen und ihren Ernst zu bewerten.

#Die Evolution der Schiedsrichtertechnologie

In den letzten Jahren hat sich die Technologie im Fussball-Schiedsrichterwesen stark verbessert. Früher verliessen sich Schiedsrichter auf ihr Urteil, und die Kommunikation lief über Körpersprache und Augenkontakt. Die Einführung von kabellosen Headsets half den Schiedsrichtern, während der Spiele besser zu kommunizieren.

Fortgeschrittenere Systeme wie die Torlinientechnologie wurden eingeführt, um sicherzustellen, dass Tore gültig sind. Dieses System nutzt eine Kombination aus Sensoren und Kameras, um festzustellen, ob der Ball die Torlinie vollständig überschritten hat.

Der International Football Association Board (IFAB) hat auch die Verwendung von zusätzlichen Schiedsrichtern, wie den Video-Assistenten-Schiedsrichtern (VAR), genehmigt, um Fehler in wichtigen Momenten des Spiels zu minimieren. Kürzlich wurde in der Weltmeisterschaft 2022 eine semi-automatisierte Abseitstechnologie verwendet, um den Schiedsrichtern zu helfen, schneller und genauer Abseitsentscheidungen zu treffen, was einen Wandel zu automatisierteren Systemen im Fussball-Schiedsrichterwesen zeigt.

#Warum VARS benötigt wird

Trotz der Fortschritte in der Technologie gibt es immer noch bedeutende Probleme mit VAR. Jedes Spiel hat einen anderen VAR, was zu inkonsistenten Entscheidungen führt. Darüber hinaus schränkt die finanzielle Belastung durch die Implementierung von VAR dessen Nutzung auf Topligen ein und lässt Amateurligen ohne diese Unterstützung zurück.

Ausserdem gibt es einen Mangel an Schiedsrichtern weltweit, was es schwierig macht, VAR in unteren Ligen zu haben. VARS könnte eine Lösung für diese Probleme bieten, indem es den Entscheidungsprozess automatisiert und gerechtere Ergebnisse in Fussballspielen gewährleistet.

#Datensammlung und Annotation

Wir haben einen neuen Datensatz namens SoccerNet-MVFoul aus verschiedenen Fussballspielen über drei Saisons gesammelt. Dieser Datensatz enthält mehrere Kamerasichten von Foulaktionen. Jede Aktion kommt mit Beschreibungen ihrer Eigenschaften aus der Perspektive eines Schiedsrichters.

Wir haben einen spezifischen Prozess verfolgt, um die Daten zu sammeln. Wir haben relevante Clips aus Broadcast-Videos extrahiert, sie zeitlich ausgerichtet und sie mit detaillierten Eigenschaften annotiert, um einen umfassenden Überblick über jede Foulaktion zu gewährleisten.

#Arten von Fouls und deren Schwere

Das VARS-System kategorisiert Fouls in verschiedene Klassen. Einige Beispiele sind:

• Tackling: Ein Spieler rutscht auf einen Gegner zu, um den Ball zu erobern.
• Stehendes Tackling: Ein Spieler nähert sich einem Gegner, ohne zu rutschen.
• Halten: Ein Spieler schränkt die Bewegung eines Gegners ein.
• Schieben: Ein Spieler benutzt seinen Körper, um einen Gegner zu schieben.
• Challenge: Eine körperliche Herausforderung gegen einen Gegner.

Neben der Klassifizierung von Fouls bestimmt VARS auch die Schwere des Fouls, ob es eine Karte rechtfertigt oder nicht. Dazu gehört die Bewertung von Aktionen als leichtfertig, rücksichtslos oder gewalttätig.

#Systemdesign und Betrieb

VARS analysiert mehrere Video-Streams, die dieselbe Aktion aus verschiedenen Winkeln zeigen. Das System verwendet einen Video-Encoder, um bedeutungsvolle Merkmale aus diesen Videos zu extrahieren. Es aggregiert diese Merkmale, um eine einzige Darstellung zu erstellen, die die Klassifizierung des Fouls informiert.

Das System ist so konzipiert, dass es zwei Hauptaufgaben gleichzeitig ausführt: den Typ des Fouls zu identifizieren und dessen Schwere zu bewerten. Das Training des Modells stellt sicher, dass es gemeinsame Merkmale aus beiden Aufgaben nutzen kann, um die Gesamtleistung zu verbessern.

#Experimentelle Einrichtung

VARS wird mit Clips von vordefinierten Längen getestet, die Bilder vor und nach dem Foul enthalten. Verschiedene Encoder wurden verwendet, um die Merkmale aus diesen Clips zu extrahieren, jeder trainiert, um sowohl räumliche als auch zeitliche Dynamiken zu erfassen. Die Klassifizierer werden trainiert, um Diskrepanzen zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren.

Die Bewertung der Leistung von VARS basiert auf Genauigkeitsmetriken, die messen, wie gut das System die Aktionen korrekt klassifiziert.

#Hauptergebnisse

Die Ergebnisse zeigen, dass VARS gut darin abschneidet, verschiedene Arten von Fouls zu erkennen. Das System zeigte signifikante Verbesserungen bei der Verwendung fortschrittlicher Merkmals-Encoder im Vergleich zu älteren Methoden.

Die Fähigkeit des Modells, mehrere Ansichten derselben Aktion zu klassifizieren, verbessert seine Leistung und zeigt, dass die Verwendung verschiedener Perspektiven genauere Ergebnisse liefern kann.

#Die Vorteile der Multi-View-Analyse

Die Verwendung mehrerer Ansichten ist ein entscheidender Aspekt von VARS. Dadurch kann das System mehr Informationen über die Aktion sammeln, was zu besseren Klassifizierungen von Fouls und deren Schwere führt.

Die Kombination von Live-Action-Ansichten mit Wiederholungen kann die Genauigkeit im Vergleich zur Abhängigkeit von einzelnen Ansichten verbessern. Sogar niedrigere Qualitätsansichten können positiv beitragen, da sie möglicherweise verschiedene Winkel bieten, die das Verständnis verbessern.

#Temporaler Kontext und seine Bedeutung

Der Zeitpunkt der in der Analyse verwendeten Bilder ist entscheidend. VARS untersucht Bilder um den Moment des Fouls herum, um die relevantesten Informationen zu erfassen. Tests haben gezeigt, dass das Einbeziehen zu vieler unwesentlicher Bilder die Leistung verringern kann, da sie die wichtigen Daten, die für eine genaue Klassifizierung erforderlich sind, verwässern können.

Durch das Balancieren der Menge an zeitlichem Kontext kann VARS effektiv arbeiten und seine Vorhersagen verbessern.

#Analyse der Leistung nach Klasse

Die Leistung von VARS variiert zwischen den verschiedenen Klassen von Fouls. Einige Klassen, wie „Tackling“, werden gut klassifiziert, während andere, wie „Challenge“, aufgrund ihrer Ähnlichkeiten mit anderen Klassen mehr Herausforderungen darstellen.

Bei der Klassifizierung von Vergehen und Schwere gibt es Verwirrung zwischen benachbarten Klassen. Das Modell könnte ein Foul fälschlicherweise als „Vergehen + Gelbe Karte“ klassifizieren, wenn es „Vergehen + Keine Karte“ sein sollte, was die visuellen Ähnlichkeiten hervorhebt, die zu diesen Fehlern führen können.

Trotz dieser Herausforderungen zeigt VARS vielversprechende Ergebnisse. Es kann Aktionen mit guter Genauigkeit klassifizieren und lernt kontinuierlich aus den Daten.

#Fazit

VARS stellt einen bedeutenden Fortschritt für das Schiedsrichterwesen im Fussball dar, indem es ein automatisiertes System einführt, das Fairness und bessere Entscheidungsfindung auf allen Ebenen des Spiels gewährleistet. Mit der Unterstützung des Datensatzes SoccerNet-MVFoul kann VARS Foulmerkmale effizient erkennen, indem es mehrere Kamerasichten verarbeitet.

Während der Fussball weiterhin Fortschritte macht, werden Systeme wie VARS eine wesentliche Rolle dabei spielen, die Integrität des Sports zu verbessern und ihn für Spieler und Fans zuverlässiger zu machen. Die Entwicklung solcher Technologien verspricht, das Spiel auf neue Standards von Fairness und Genauigkeit zu heben und einen echten Unterschied in der Schiedsrichterausübung zu machen.