Apresentando o ShuttleSet: Um Novo Conjunto de Dados para Análise de Badminton
ShuttleSet oferece dados detalhados para analisar partidas de badminton individuais.
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Índice
Nos últimos anos, o uso de tecnologia nos esportes cresceu bastante. Ferramentas como aprendizado profundo estão ajudando a analisar o desempenho dos jogadores e as Táticas. Isso é especialmente verdadeiro em esportes como badminton, onde os movimentos e ações dos jogadores são críticos. Mas a falta de conjuntos de Dados detalhados limita a capacidade de estudar esses detalhes intrincados.
Para resolver esse problema, apresentamos o ShuttleSet. Este é um grande conjunto de dados especificamente projetado para badminton. Ele contém registros detalhados de cada golpe feito durante partidas de simples. Com este conjunto de dados, nosso objetivo é fornecer insights valiosos para jogadores, treinadores e pesquisadores.
Contexto
A análise esportiva evoluiu muito. Tecnologias que analisam vídeos e rastreiam os movimentos dos jogadores estão se tornando mais comuns. Esses avanços ajudam a melhorar tanto o desempenho dos jogadores quanto o engajamento dos espectadores. No entanto, muitos conjuntos de dados existentes focam em esportes coletivos e os que existem para esportes individuais como o badminton geralmente carecem de profundidade. Normalmente, eles não fornecem os dados detalhados de cada golpe necessários para analisar táticas de forma eficaz.
Os conjuntos de dados atuais de badminton podem oferecer algumas estatísticas básicas ou clipes de vídeo, mas geralmente perdem os detalhes mais finos, como os golpes exatos realizados ou as posições dos jogadores durante cada jogada. Ao criar um conjunto de dados que inclui essas informações, conseguimos apoiar melhor a pesquisa e o coaching no badminton.
O Conjunto de Dados ShuttleSet
O ShuttleSet é o maior conjunto de dados disponível publicamente para analisar partidas de badminton em simples. Ele consiste em informações de 44 partidas jogadas entre 2018 e 2021, com 27 jogadores masculinos e femininos de alto nível. O conjunto de dados inclui:
- 104 sets
- 3.685 rallies
- 36.492 golpes
Cada golpe é anotado com detalhes sobre o tipo de golpe, onde foi feito e onde ambos os jogadores estavam posicionados naquele momento. Os dados são coletados usando uma ferramenta especialmente projetada que permite rotulagem eficiente e precisa de cada golpe por especialistas.
Coleta de Dados e Anotação
O processo de coletar e anotar os dados é crucial. Os dados do ShuttleSet são rotulados por especialistas treinados em badminton. Eles usam uma ferramenta que simplifica o processo de anotação. Cada partida é analisada e cada golpe é registrado, garantindo dados de alta qualidade.
As informações coletadas incluem:
- O placar no momento do golpe
- O jogador que ganhou o rally
- O motivo da perda de um rally
- O tempo do golpe
- As localizações dos jogadores e do volante na quadra
Ao organizar as informações dessa forma, fornecemos uma visão clara do que acontece em uma partida, tornando mais fácil para treinadores e pesquisadores analisarem táticas e comportamentos dos jogadores.
Importância do ShuttleSet
O ShuttleSet preenche uma lacuna significativa na análise esportiva. Os registros detalhados de cada golpe beneficiarão várias partes interessadas, incluindo:
- Pesquisadores: Eles podem desenvolver e testar novos modelos para entender táticas esportivas.
- Treinadores: Eles podem analisar o desempenho dos jogadores, identificando áreas para melhoria.
- Jogadores: Eles podem estudar suas próprias táticas e aprender com os melhores.
- Fãs: Eles podem se envolver mais profundamente com o esporte, entendendo as estratégias envolvidas.
O conjunto de dados permite uma ampla gama de aplicações, desde análise tática até modelagem preditiva.
Aplicações do ShuttleSet
Análise Tática
Um dos principais usos do ShuttleSet é a análise de táticas. Estudando os dados, os treinadores podem identificar estratégias e padrões de sucesso no desempenho dos jogadores. Por exemplo, analisar com que frequência um jogador usa tipos específicos de golpes em diferentes situações pode revelar seus pontos fortes e fracos.
Avaliação de Desempenho do Jogador
Outra aplicação importante é a avaliação do desempenho do jogador. Ao examinar os dados de cada golpe, os treinadores podem determinar quais golpes são mais eficazes para cada jogador e ajustar o treinamento de acordo. Isso pode envolver focar na melhoria de tipos específicos de golpes onde um jogador enfrenta dificuldades ou reforçar táticas bem-sucedidas.
Previsão de Movimentos
O ShuttleSet também pode ser usado para prever os movimentos dos jogadores durante as partidas. Entender para onde os jogadores estão propensos a se mover pode mudar a forma como as táticas são desenvolvidas. Os treinadores podem usar essas informações para criar programas de treinamento que preparem os jogadores para cenários específicos.
Medição da Influência do Golpe
Além disso, o conjunto de dados permite avaliar como certos golpes influenciam o resultado dos rallies. Essa análise pode ajudar os jogadores a tomarem melhores decisões durante as partidas, levando a um desempenho melhor.
Visualização de Insights Táticos
Para melhorar a usabilidade do ShuttleSet, desenvolvemos uma plataforma de visualização. Esta ferramenta permite que treinadores e jogadores explorem dados de forma intuitiva. Eles podem visualizar estatísticas das partidas, posições dos jogadores e tipos de golpes sem precisar assistir aos vídeos completos das partidas.
Recursos da Plataforma de Visualização
- Análise de Partidas: Revisar estatísticas detalhadas de partidas individuais, incluindo métricas de desempenho e tipos de golpes.
- Análise Comparativa: Comparar Desempenhos em diferentes partidas, ajudando a identificar tendências e padrões.
- Design Amigável: A interface é projetada para ser acessível, atendendo a usuários sem formação técnica.
Ao tornar esses insights fáceis de acessar, esperamos conectar a análise de dados ao coaching prático.
Desafios e Trabalho Futuro
Embora o ShuttleSet ofereça um recurso robusto para análise de badminton, não está sem desafios. O conjunto de dados foi criado por meio de trabalho manual, que, embora preciso, pode ser demorado e caro. A necessidade de rotulagem de alta qualidade significa que não pode ser facilmente escalado em comparação com métodos automáticos.
Além disso, há uma oportunidade para futuros trabalhos que aprimorem o ShuttleSet. Isso pode incluir expandir o conjunto de dados com mais partidas, integrar ferramentas avançadas de aprendizado de máquina ou desenvolver novos métodos analíticos para refinar ainda mais a análise tática.
Conclusão
O ShuttleSet se destaca como um recurso único e valioso no campo da análise esportiva. Ele fornece dados detalhados que podem melhorar a compreensão das táticas e do desempenho dos jogadores no badminton. Ao tornar essas informações disponíveis publicamente, nosso objetivo é apoiar o desenvolvimento contínuo do badminton como esporte, promovendo melhores técnicas de treinamento e um jogo mais estratégico.
À medida que avançamos, esperamos que o ShuttleSet inspire mais pesquisas e inovações na análise esportiva, beneficiando, no final das contas, jogadores, treinadores e fãs. Os insights obtidos com este conjunto de dados podem levar a um desempenho melhor, partidas mais emocionantes e uma apreciação mais profunda pelo esporte do badminton.
Título: ShuttleSet: A Human-Annotated Stroke-Level Singles Dataset for Badminton Tactical Analysis
Resumo: With the recent progress in sports analytics, deep learning approaches have demonstrated the effectiveness of mining insights into players' tactics for improving performance quality and fan engagement. This is attributed to the availability of public ground-truth datasets. While there are a few available datasets for turn-based sports for action detection, these datasets severely lack structured source data and stroke-level records since these require high-cost labeling efforts from domain experts and are hard to detect using automatic techniques. Consequently, the development of artificial intelligence approaches is significantly hindered when existing models are applied to more challenging structured turn-based sequences. In this paper, we present ShuttleSet, the largest publicly-available badminton singles dataset with annotated stroke-level records. It contains 104 sets, 3,685 rallies, and 36,492 strokes in 44 matches between 2018 and 2021 with 27 top-ranking men's singles and women's singles players. ShuttleSet is manually annotated with a computer-aided labeling tool to increase the labeling efficiency and effectiveness of selecting the shot type with a choice of 18 distinct classes, the corresponding hitting locations, and the locations of both players at each stroke. In the experiments, we provide multiple benchmarks (i.e., stroke influence, stroke forecasting, and movement forecasting) with baselines to illustrate the practicability of using ShuttleSet for turn-based analytics, which is expected to stimulate both academic and sports communities. Over the past two years, a visualization platform has been deployed to illustrate the variability of analysis cases from ShuttleSet for coaches to delve into players' tactical preferences with human-interactive interfaces, which was also used by national badminton teams during multiple international high-ranking matches.
Autores: Wei-Yao Wang, Yung-Chang Huang, Tsi-Ui Ik, Wen-Chih Peng
Última atualização: 2023-06-08 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2306.04948
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.04948
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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