Effiziente Suche und Repräsentation von Trackingdaten im Bereich Health Care und Sport

Spielentscheidende oder anderweitig interessante Szenen in Tracking-Aufzeichnungen von Sportspielen (z. B. Fußball, Eishockey) zu finden, diese zu bewerten und mögliche Lösungen von Spiel-situationen zu präsentieren, ist ein grundlegender Arbeitsschritt sowohl bei der Spielanalyse in Vereinen und Verbänden als auch bei der medialen Berichterstattung. Status quo ist derzeit die manuelle Eingabe entsprechender Labels während eines Spiels oder eine aufwändige Suche in Videomaterial nach einem Spiel.

Die Idee dieser interdisziplinären Applikation ist die Entwicklung einer Suchmaschine für Szenen im Sport, die mittels Positionsdaten ähnliche Situationen in Datenbanken vergangener Spiele findet. Spielsituationen bzw. -konstellationen sollen nicht nur gefunden, sondern in einem zweiten Schritt außerdem in ihrer Ausführung bewertet werden können. In einem letzten Schritt soll es schließlich möglich sein, sich Lösungen für eine Situation vorschlagen lassen zu können (Optimierung).

Diese Automatisierung soll in Sportarten erfolgen, in denen Trackingdaten großflächig verfügbar sind (z. B. Fußball, Basketball, American Football) oder es in naher Zukunft sind (z. B. Eishockey). Für Vereine und Verbände sind Trackingdaten die einzigen maschinell erhobenen Daten für eine objektive Spielanalyse. Deren Nutzung in diesem Projekt soll den Nutzern eine effektivere Trainingssteuerung und Talentsuche ermöglichen, wie z.B. durch die automatische Identifikation von Schwachpunkten und der automatischen Zusammenstellung gut bzw. schlecht gelöster Spielszenen eines Spielers.