VARSの紹介: サッカー審判の新時代
VARSは、サッカーのすべてのレベルで審判をサポートするためにビデオ分析を使ってるよ。
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目次
近年、テクノロジーがサッカーのプレイ方法や審判の運営を変えてきてるよね。審判は今、より良い決定を下すためのツールを使っていて、ゲームの公平性を確保するのに役立ってる。特に進化したのが、ビデオ・アシスタント・レフェリー(VAR)システムで、これは複数のカメラアングルを使ってピッチ上の事象を確認するための審判チームがいるんだ。効果的だけど、VARは主にプロリーグで使われているのは、コストが高くて審判が不足してるから。この記事では、最新のビデオ分析技術を使って審判を助ける新しいシステム、ビデオ・アシスタント・レフェリー・システム(VaRs)を紹介するよ。
VARSの必要性
VARの導入でサッカーの決定が良くなったけど、適用には限界がある。高価なカメラと訓練された審判が必要で、特に下部リーグやアマチュアのクラブには手が届かないんだ。さらに、全球的に見てもVARを一貫して実施するための審判が足りてない。私たちの目標は、VARが必要とする広範なリソースなしで、あらゆるレベルの審判をサポートできるシステムを作ること。
VARSって何?
VARSはサッカーの試合の映像を分析して、自動的にファウルの可能性を特定するように設計されてる。ゲームに大きな変化をもたらす可能性のある事象を強調して、現場の審判に知らせるんだ。さまざまなタイプのファウルを認識できて、適切な罰を提案することもできる。最新のマルチビュー動画分析の成果を使って、VARSは審判にとって信頼性の高い効率的なツールを提供できる。
VARSの機能
VARSは、同じアクションを異なる角度から撮影したいくつかの動画クリップを入力として受け取る。各クリップを処理して重要な特徴を抽出し、これらの情報を組み合わせて決定を下すんだ。ファウルの種類を特定し、その深刻度を評価する。この二重アプローチにより、迅速に役立つ情報を提供できる。
トレーニングとデータセット
VARSをトレーニングするために、サッカーネット-MVFoulデータセットに依存した。これはサッカーのファウルに焦点を当てた大規模な動画コレクションで、複数のカメラアングルから記録されたさまざまなアクションが含まれてるから、私たちのシステムには理想的なリソースなんだ。この動画を処理することで、VARSはパターンを認識して、実際の試合シナリオに基づいて決定を下せるようになる。
パフォーマンス評価
VARSは、サッカーネット-MVFoulデータセットに対してテストした結果、期待以上の結果が出た。ファウルを認識し、罰則を高い精度で評価できてるから、新たな基準を設定してるんだ。私たちのテストでは、VARSが分類タスクで人間の審判に対抗できることが確認されてる。
人間のパフォーマンス比較
VARSのパフォーマンスを理解するために、人間の審判とプレイヤーの結果を比較した。プロの審判と経験豊富なプレイヤーの二つのグループを集めて、各グループがファウルの動画クリップを分析して、その深刻度に応じて分類した。この比較から、両方の人間とVARSが一貫した決定を下すのに直面している課題が浮き彫りになった。
審判の主観性
私たちの人間比較から得られた一つの重要な発見は、ファウルを判断する際の主観性だ。異なる審判が同じアクションを異なるように解釈することがある。この不一致は、公式間の混乱や意見の対立を引き起こす可能性がある。私たちのインター・レイター合意の研究では、同様のアクションに関して審判とプレイヤーの間で合意がしばしば欠けていることが示され、サッカーの判断の複雑さが反映されてる。
VARSの注意メカニズム
私たちのシステムの重要な側面は、その注意メカニズムで、どのカメラアングルが決定を下すのに最も関連性の高い情報を提供するかを判断できるようになってる。異なる視点に重要性を割り当てることで、VARSはファウルを認識し、正しい罰を割り当てる精度を向上させる。この技術が決定プロセスを迅速化し、システム全体の効果を高める助けとなる。
VARSの実用的な応用
VARSは、VARに関連するコストを負担できないアマチュアや準プロリーグに特に役立つかも。自動解析を提供することで、VARSは審判が追加の人員なしで情報に基づいた決定を下すことを可能にするんだ。さらに、注意スコアは放送者がライブゲームの最適なカメラアングルを選ぶのに役立ち、視聴者の体験を向上させる。
これからの課題
VARSはその可能性を示しているけど、考慮すべき課題もある。システムが効果的に機能するためには、大量のデータが必要なんだ。能力を拡大し、ゲームの進化に合わせて常に関連性を保つための継続的な開発が求められる。さらに、異なるレベルのプレイで一貫してパフォーマンスを検証するために、さらなる研究も必要。
VARSの未来
VARSを洗練させ続けることで、世界中のさまざまなリーグに導入されることを期待してる。スポーツの公平性と誠実さを高めつつ、審判へのプレッシャーを軽減するのが目標なんだ。高度な技術とデータを使って、VARSは公式がより正確な決定を下すのをサポートでき、最終的には選手、コーチ、ファンすべてにとってゲームを改善するんだ。
結論
VARSの導入は、サッカーの審判テクノロジーにおいて重要な進展を示すものだ。映像を分析してファウルを認識できる自動化システムを提供することで、VARSは審判の決定プロセスを向上させる可能性を秘めてる。継続的な開発や調整を通じて、VARSはすべてのレベルの試合公式にとって標準的なツールになるかもしれないし、ゲームがすべての参加者にとって公平で公正であることを確保するんだ。
要するに、VARSはスポーツテクノロジーのエキサイティングな進展を表していて、ビデオ分析と機械学習を組み合わせて審判を支援する。サッカーがテクノロジーを取り入れ続ける中で、VARSのようなシステムがゲームの未来を形作る重要な役割を果たすだろう。焦点はサッカーの誠実性を改善し、公式を信頼性が高く効率的なツールでサポートすることにある。旅はまだ始まったばかりで、さらなる革新の可能性は広がってる。
タイトル: Towards AI-Powered Video Assistant Referee System (VARS) for Association Football
概要: Over the past decade, the technology used by referees in football has improved substantially, enhancing the fairness and accuracy of decisions. This progress has culminated in the implementation of the Video Assistant Referee (VAR), an innovation that enables backstage referees to review incidents on the pitch from multiple points of view. However, the VAR is currently limited to professional leagues due to its expensive infrastructure and the lack of referees worldwide. In this paper, we present the semi-automated Video Assistant Referee System (VARS) that leverages the latest findings in multi-view video analysis. VARS sets a new state-of-the-art on the SoccerNet-MVFoul dataset, a multi-view video dataset of football fouls. Our VARS achieves a new state-of-the-art on the SoccerNet-MVFoul dataset by recognizing the type of foul in 50% of instances and the appropriate sanction in 46% of cases. Finally, we conducted a comparative study to investigate human performance in classifying fouls and their corresponding severity and compared these findings to our VARS. The results of our study highlight the potential of our VARS to reach human performance and support football refereeing across all levels of professional and amateur federations.
著者: Jan Held, Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Abdullah Hamdi, Christel Devue, Bernard Ghanem, Marc Van Droogenbroeck
最終更新: 2024-07-18 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.12483
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.12483
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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