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    Trackscore: Das digitale Auge für den Tennissport, Hochschule für Informatik FHNW

    Hochschule für Informatik


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    Trackscore entwickelt eine kostengünstige und skalierbare Lösung für die automatische In-/Out-Erkennung sowie die Erfassung und Auswertung von Spiel- und Turnierdaten im Tennissport.

    trackscore2.jpg

    Erfahrungsbericht

    Technologien

    • C++
    • CUDA
    • Nvidia Jetson

    Ziele

    Trackscore ist eine geplante Gesamtlösung für den Tennis-Wettkampfsport, die aus einem kamerabasierten System zur automatischen In-/Out-Erkennung sowie einer Webapplikation zur Bereitstellung, Verarbeitung und Visualisierung der erfassten Daten besteht. Analog zu etablierten Line-Calling-Systemen analysiert das System die Flugbahn des Tennisballs und ermittelt dessen Aufprallpunkt, um automatisch zu entscheiden, ob ein Ball innerhalb oder ausserhalb des Spielfelds beziehungsweise der Aufschlagfelder gelandet ist. In Kombination mit der Webapplikation werden die erfassten Spiel- und Turnierdaten aufbereitet, ausgewertet und über geeignete Software-Integrationen im Internet zugänglich gemacht.

    Ausgangslage

    Die Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren auch im Sport zunehmend an Bedeutung gewonnen. Moderne Technologien ermöglichen die Erfassung, Analyse und Auswertung von Bewegungs- und Spieldaten in bislang unerreichter Genauigkeit. Insbesondere im Tennis werden solche Daten genutzt, um Entscheidungen zu unterstützen, die Spielqualität zu verbessern und zusätzliche Informationen für Spielerinnen und Spieler, Trainer sowie Zuschauer bereitzustellen. Während entsprechende Technologien im professionellen Tennissport bereits weit verbreitet sind, stehen sie aufgrund hoher Kosten und technischer Anforderungen vielen Vereinen und kleineren Turnierveranstaltern nicht zur Verfügung. Dadurch besteht ein Bedarf an zugänglichen und wirtschaftlichen Lösungen, die eine digitale Unterstützung von Wettkämpfen auch ausserhalb des Spitzensports ermöglichen.

    Ergebnisse

    In der Minimalvariante kommt ausschliesslich die Zentraleinheit zum Einsatz, bestehend aus einem Jetson AGX und zwei Kameras, die gemeinsam das gesamte Spielfeld erfassen. Die Bilddaten (2 × 8 MP bei 60 fps) werden in Echtzeit auf der GPU verarbeitet. Aus der in 2D erfassten Ballflugbahn wird die wahrscheinlichste Flugbahn im dreidimensionalen Raum rekonstruiert. Daraus lässt sich der Ballabdruck in der Orthogonalprojektion des Spielfelds bestimmen und eine In-/Out-Entscheidung ableiten. Eine solche Entscheidung kann innerhalb von weniger als 100 ms getroffen werden.

    Um die Genauigkeitsanforderungen der International Tennis Federation (ITF) zu erfüllen, genügt die Zentraleinheit allein jedoch nicht. Hierfür sind zusätzliche Linienrichterkameras entlang der Spielfeldlinien erforderlich. Diese Kameras können nahezu 1'000 Bilder pro Sekunde erfassen und ermöglichen dadurch In-/Out-Entscheidungen mit einer Genauigkeit von bis zu 5 mm.


    Projektdetails

    Forschungsfeld
    AI & Computer Vision
    Hochschule/Institut
    Hochschule für Informatik FHNW / Institut für Mobile und Verteilte Systeme
    Partner
    SR Media
    Förderung
    Innosuisse
    Laufzeit
    2020-2023
    Leitung
    Manfred Vogel & Christoph Stamm
    Mitarbeit
    Joel Emmenegger
    Joshua Meier
    Michael Plüss
    Sandro Schwager
    Paul Sonnenschein

    Tritt mit uns in Kontakt

    Für weitere Informationen zur Hochschule für Informatik FHNW oder um eine Zusammenarbeit zu besprechen, kontaktiere uns.

    Christoph Stamm

    Prof. Dr. Christoph Stamm

    Stv. Leiter Institut für Mobile und Verteilte Systeme FHNW, Forschungsleiter, Dozent für Informatik
    Telefon
    +41 56 202 78 32 (Direkt)
    E-Mail
    christoph.stamm@fhnw.ch

    Weitere Projekte

    Verbesserung der Überwachung von Drittparteipatenten mit maschinellem Lernen und Natural Language Processing

    Die Anwendung moderner NLP-Modelle erhöht die Effizienz der Patentüberwachung durch Dritte in der Ernährungs- und Biowissenschaftsindustrie.
    Forschungsfeld
    AI, Machine Learning & Natural Language Processing (NLP)

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