Трекинговые данные - максимально подробная и точная информация о действиях футболистов на поле
Трекинговые данные - это пространственные координаты всех игроков и мяча в каждый момент времени. На основе таких данных можно строить довольно точные модели для оценки различных футбольных показателей.
Сегодня трекинг применяется для того, чтобы качественно анализировать тактическую схему команды и ее изменение по ходу матча, расстановку и действия игроков при стандартных положениях, действия игроков без мяча и многое другое.
Классический трекинг на основе видео
Получение таких данных является довольно непростой задачей. Наиболее распространенным способом является использование оптических трекинговых систем, состоящих из набора видеокамер. Количество камер и их расположение может варьироваться, но основой такой системы является stereo pair. В самом простом варианте - это две видеокамеры, в более сложном - две группы камер. Такая конструкция позволяет получать стереоизображение футболистов и мяча, на основе которого далее с помощью математической операции (триангуляции) вычисляются точные координаты.
Одним из самых популярных решений подобного рода на рынке является оптическая трекинговая система TRACAB от американской компании ChyronHego, производящей софт для бродкастинга. Данная система поставляется в двух комплектациях:
Gen4 - предпоследнее поколение, состоит из одной стереопары (две группы по 3 камеры)
Gen5 - новое поколение, две стереопары напротив каждой боковой линии и по две обычных монокулярных камеры за воротами (всего 16 камер)
Система TRACAB четвертого поколения установлена более чем на 200 стадионах по всему миру и используется с 2013 года в АПЛ, Бундеслиге, Ла Лиге и ряде других чемпионатов. Пятое поколение появилось в 2019 году и в данный момент активно применяется в Бундеслиге. К середине 2020 года данное оборудование было установлено на 36 стадионах в Германии.
В прошлом году на Эсприт Аренане в Дюссельдорфе провели ряд экспериментов, которые позволили оценить качество системы TRACAB. Для этого использовали специальное оборудование (инфракрасные камеры и метки) и соответствующий софт от английской компании VICON.
На одной половине поля выделили определенный участок, по периметру которого расположили 33 ик-камеры, выступающие в роли источников и приемников ик-излучения.
Далее в течение двух дней 20 футболистов Оберлиги (5-ой по значимости немецкой лиги) выполняли различные футбольные упражнения. При этом на игроках были установлены специальные инфракрасные метки, которые отражали ик-излучение от камер.
Полученные изображения обрабатывались специализированным программным обеспечением, которое фиксировало 3D координаты всех игроков с частотой 100 Гц (100 раз в секунду). Перед началом экспериментов проводились процедуры калибровки камер, для которых использовали информацию о точном расстоянии между линиями разметки поля (центральный круг, штрафная площадь). В итоге получили ошибку измерений ± 2 мм. Измеренные координаты далее использовали в качестве эталонных.
Параллельно на стадионе работали оптические системы TRACAB, которые также измеряли координаты участников эксперимента. TRACAB работает на частоте 25 Гц (25 координат в секунду). Детальное описание процедуры сравнения можно найти в работе по ссылке. Для нас представляют интерес конечные результаты:
для системы TRACAB Gen4 общая ошибка определения координат составила 9 см, для Gen5 - 8 см (при этом отдельно измерялись ошибки для разных типов движений - медленное движение, рывки по прямой, резкое изменение направления и т д)
ошибка измерения скорости составила 0.09 м/сек для Gen4 и 0.08 м/сек для Gen5 (чтобы понять много это или мало, можно для ориентира открыть рейтинг самых быстрых футболистов последних лет, там вы увидите максимальные скорости 34-36 км/ч, это 9.5-10 м/сек. (т.е. ошибка определения скорости ~ 1%)
Основное, что стоит отметить в качестве ориентира, это ошибка в 8-9 см для определения координаты у TRACAB. В индустрии пару лет назад проводились схожие эксперименты для оценки еще одной аналогичной оптической системы - SportVU от StatsPerform (в качестве эталона также использовались данные от VICON). Для SportUV ошибка в определении координат составила ~ 56 см (в 7 раз хуже чем TRACAB).
Альтернатива оптическим трекинговым системам
Помимо оптических систем существует еще два способа для получения трекинговых данных.
1. LPS (local positioning systems) - системы локального позиционирования. Вокруг стадиона устанавливается специальное оборудование - базовые станции, которые излучают и принимают назад отраженные от футболистов и мяча радиосигналы. При этом на каждом спортсмене должен быть закреплен специальный девайс - транспондер, от которого и отражается радиосигнал. Аналогичный приемо-передатчик устанавливается в мяче.
Далее измеряется время, которое сигнал идет до каждой базовой станции. Координаты всех базовых станции точно зафиксированы. В результате по полученным значениям времени рассчитываются точные координаты игроков и мяча - трекинговые данные.
Такие системы демонстрирует ошибку определения координат порядка 19-27 см. Ссылки на источники можно найти в исследовании системы TRACAB. В качестве примера LPS-решений можно привести компанию INMOTIO и ее оборудование.
2. GPS (Global Positioning System) - системы глобального позиционирования. Данное решение основано на использовании GPS-трекеров, которые должны крепиться на футболистах и внутри мяча. GPS-трекер принимает сигналы от нескольких спутников. Далее, используя координаты спутника и время, которое сигнал шел от спутника до трекера, происходит вычисление соответствующих координат футболистов и мяча.
Такие трекинговые данные оказываются наименее точными. Ошибка определения координат составляет до 1 метра.
Приведенная выше информация говорит о том, что системы оптического трекинга сегодня являются наиболее предпочтительными по сравнению с LPS/GPS решениями с точки зрения точности получаемых данных. В том числе использование видеокамер для фиксации координат освобождает от необходимости устанавливать дополнительное оборудование на спортсменов, что тоже можно рассматривать как плюс.
Однако остается одна проблема. Такие системы как TRACAB сегодня могут позволить далеко не все в индустрии, даже среди топовых футбольных чемпионатов. Что же делать более просты клубам?
Трекинговые данные на основе алгоритмов машинного зрения
На рынке появляются компании, которые предлагают более доступные способы получения трекинговых данных для футбольных клубов. Новые решения позволяют обойтись без установки сложной системы из камер вокруг стадиона и ограничиться только одной точкой съемки или же вовсе обойтись без установки дополнительного оборудования. Ниже будут перечислены примеры таких решений.
SkillCorner
SkillCorner - французская компания, предоставляющая трекинговые данные, которые автоматически фиксируются по картинке с телетрансляции в режиме реального времени. Такая фиксация возможна с помощью специальных алгоритмов машинного обучения для анализа видео. SkillCorner собирает 2D координаты для игроков и 3D координаты для мяча.
Основное ограничения таких данных - отсутствие возможности фиксации событий, которые не попали в кадр. На картинке ниже приводится сравнение классических оптических трекинговых данных и данных от SkillCorner. Видно, что почти на всей траектории движения футболиста данные от SkillCorner хорошо согласуются с оптическим трекингом, но после определенного момента, когда игрок исчез из поля зрения камеры, его трек перестал отслеживаться.
Также разработчики из французской компании проводят эксперименты по оценке координат для других игроков, которые не принимают активного участия в игровом эпизоде и не попадают в текущий момент в телетрансляцию.
Ниже представлено подробное видео с презентацией их решения на канале Friends of Tracking. Примеры собираемых данных - здесь.
Такие компании как SkillCorner могут быть интересны не только командам, которым не по карману собственные полноценные трекинговые данные, но и таким клубам как Ливерпуль, которые уже используют классические оптические трекинговые системы. Дело в том, что трекинговые данные могут быть полезны при оценке потенциальных трансферов. Если вы хотите приобрести футболиста из другой лиги, то у вас не будет доступа к трекингу по другим командам, даже если такие данные собираются.
В статье по ссылке приводится пример последних трансферов Ливерпуля. Перед покупкой Цимикаса, Алькантры и Жоты у Ливерпуля были трекинговые данные только по последнему, так как он уже выступал в АПЛ. Красные заключили контракт со SkillCorner для того, чтобы заполнить пробел в трекинге по другим лигам.
Metrica sports (MS)
Metrica sports - компания из Голландии, которая специализируется на разработке программного обеспечения для футбольной индустрии. Они разрабатывают алгоритмы машинного обучения, которые позволяют автоматически детектировать трекинговые данные из любого источника видео (будь то телетрансляция, специальная тактическая камера, камера на дроне или же вовсе картинка с мобильного телефона). На их сайте указано, что их трекинговые данные имеют точность определения порядка 10 см.
Ранее мы видели, что последние поколения классических трекинговых систем на основе большого набора камер (TRACAB Gen5) демонстрируют лучшие результаты с ошибкой 8-9 см. Поэтому заявленное качество данных от MS и ошибка в 10 см при использовании самой простой камеры - звучит сверхоптимистично.
Примеры предоставляемых данных можно найти здесь. Также можете посмотреть видео, на котором ведущий Data Scientist из Манчестер Сити показывает как можно работать с данными от Metrica Sports.
Помимо самих данных, которые нужно еще соответствующим образом обработать, компания предоставляет готовые инструменты анализа для футбольных аналитиков, скаутов и тренеров.
Track160
Track160 - израильская компания, которая позиционирует себя как провайдера доступных трекинговых данных и аналитических решений для средних клубов (subelite). Для сбора данных они используют набор простых камер, которые должны быть расположены в одной точке стадиона.
Принципиальное отличие от классических оптических трекинговых систем заключается в том, что теперь значительно снижаются технические требования к используемым камерам и процессу их установки, калибровки и отладки, т.е. необходимые траты на "железо" становятся существенно ниже.
Координаты игроков теперь рассчитываются не на основе триангуляции точек на стереоизображении, а с помощью использования технологий компьютерного зрения. Второй подход позволяет делать трекинг более доступным в индустрии.
Вместе с трекинговыми данными компания Track160 поставляет готовую аналитическую платформу, которая значительно упрощает процесс обработки данных и получения из них полезной информации.
По ссылке можно посмотреть недавнее выступление CEO компании на спортивной конференции SPORTBIZ EUROPE, проходившей 19-20 октября в Барселоне.
Краткое Summary
Сегодня выделяют три основных подхода для получения трекинга.
классический оптический трекинг (сложные видеосистемы)
трекинговые системы локального позиционирования (передатчики на футболистах + источники радиосигнала, установленные на стадионе
трекинговое системы на основе GPS (спутниковое позиционирование, специальные трекеры на футболистах)
Самым точным оказывается оптический трекинг. Именно такие системы применяются в ведущих европейских чемпионатах. Ошибка определения координат составляет не более 10 см.
Такие системы являются очень дорогими и сегодня их могут позволить не все команды и лиги, поэтому в индустрии начинают появляться альтернативные решения внутри данного подхода. Такие компании как SkillCorner, Mectrica Sports и Track160 фокусируются на программном обеспечении, которое позволяет получать трекинговые данные из более простых видеосистем. При этом компании стараются в том числе предоставлять готовые аналитические платформы, построенные над собираемыми данными, чтобы избавить футбольные клубы от необходимости нанимать дорогостоящих специалистов для работы с трекингом.
Полезные комментарии по теме от Евгения Шевелева (аналитик ЦСКА):
Дополнил бы несколькими тезисами
- трекинг для оценки игроков собственной команды. Одновременно использование gps/lps + оптика позволяет дополнять трекинг данными об ускорениях и торможениях игрока
- track160 фактически куплен фондом инвестиций бундеслиги
- https://sportlogiq.com/en/ - самое технологически интересное решение, но они пока не принялись за футбол всерьез. Но могут в ближайшее время. По потенциалу поставил бы их на второе место.
- https://kogniasports.com/ - не совсем трекинг в чистом виде, но автоматический детекшн тактических событий на поле. Уникальный продукт на рынке, который уже в продакшн, а не на уровне прототипа. По практическому применению поставил бы их на первое место.
Бонусом https://www.spiideo.com/ - отличное решение если нет специалиста по обработке данных, а нужен комбайн который отдает отличное тактическое видео онлайн, офлайн, с телетрансляцией и онлайн трекингом фитнес данных. Работают уже давно, трекинг добавили совсем недавно, но соотношение цена качество отличное.
Скиллкорнер заходит в Россию постепенно (2-3 клуба вот-вот подпишут), но они пока фактические монополисты в плане трекинга для скаутов - и цены держат просто конские. Вроде бы инстат хотел добавить трекинг по любому видео - но не знаю, добавил ли. А вообще количество стартапов которые работают в этом направлении увеличивается очень быстро - предсказываю через 1-2 года жесткий демпинг на этом рынке. Из общения с руководителями двух компаний из списка, себестоимость подсчета трекинга одного матча по оптике стремится к 10-15 долларам, что примерно в 50-100 раз меньше, чем за эти данные просили еще пару лет назад.
P.s. последние новости из мира футбольной аналитики в Телеграм-канале Кирилла Серых - Data Scientist в Sportec Solutions - работают с DFL (немецкая футбольная лига).
Здесь можете прочитать о том, как Кирилл со своей командой презентовали новую метрику на конференции StatsBomb.
Телеграм-канал Евгения Шевелева (аналитик ЦСКА).
Ниже подборка статей с описанием метрик, которые рассчитываются на основе трекинговых данных.
Новые метрики для оценки оборонительных действий в футболе. Использование Disruption map (Часть 2)
Появился ряд вопросов:
1. Кирилл, скажите, работает ли кто-то из клубов/лиг с трекингом, основанном НЕ на GPS в России?
2. Правильно ли я понимаю, что в случае желания условной РПЛ установить подобие системы из Германии, вопрос обработки данных будет лежать на местных специалистах? На мой взгляд проблема не с приобретением оборудования, а правильным прочтением информации?
3. Кака бизнес-модель в Германии по предоставлению лигой услуг по предоставлению трекинга? Они продают клубам или предоставляют бесплатно?
4. Предоставляет ли InStat такие услуги? Вроде бы они предоставляют данные по "фитнесс", а следовательно занимаются распознованием картинки.
5. Что по-вашему на длинной дистанции перспективнее - оптический трекинг?
1. Да, знаю как минимум один клуб РПЛ, который это делает и несколько, кто собирался. В основном клубы работают либо с ивентами, либо с готовыми платформами.
2. Не факт. Если условный РПЛ придёт за этим к нам, то именно инфраструктуру точно сделаем мы (дочка DFL - Sportec Solutions) остальное - детали контракта. Проблема с желанием лиги. Честно говоря, это одна из моих мечт - принести бизнес-модель немецких лиг на российский уровень. Сделать это можно гораздо легче чем кажется, и я сам был бы только рад в этом помочь)
3. Клубам 1 / 2 Бундеса (эти лиги принадлежат DFL) данные и доступ к некоторым нашим аналитическим и видеоплатформам даются бесплатно, просто потому что они играют в наших лигах.
4. Они считают фитнес, и когда я видел его в последний раз (февраль 2021) качество там оставляло желать сильно лучшего - странные значения / скачки в координатах. Я в принципе очень скептично отношусь к Инстату - пока они востребованы на российском рынке (и это, видимо, дело привычки клиентов), но в сравнении с остальными компаниями они катастрофически сильно отстали. И непонятно, как они будут / хотят меняться.
5. Я не хотел бы сильно хвалить своё болото, но если брать модель распределения данных внутри лиги - в Бундесе все просто отлично с Chyronhego, мне кажется, на такую модель стоит ровняться. А для клубов меньше Track160 будет лучшим решением, в трекинг по тв-картинке я не очень сильно верю, много информации пропадает.
https://twitter.com/StatsBomb/status/1430864943591698434
Это указывает как минимум на то, что в клубах идут в ногу со временем и применяют современные инструменты анализа. Работают ли непосредственно с сырыми event-данными от StatsBomb – вопрос. Если работают или планируют, то это неминуемо ведет к появлению data scientist-ов в клубах РПЛ.
Data Scientist на производственном предприятии – еще пару лет назад это была утопия. Сегодня можно наблюдать как появляется все больше таких вакансий. Например, магнитогорский металлургический комбинат - https://ekaterinburg.hh.ru/vacancy/45111949
(нужны и Junior-ы и Middle-ы и Senior-ы).
По поводу зарплат – да, рынок еще не устоялся и есть большой разброс. В некоторых областях пока не понимают и не видят пользу от всего этого data science и не хотят платить нормальные деньги. Но если работодателю придется конкурировать за сотрудников на рынке с такими индустриями как банкинг, телеком и маркетинг, где польза для бизнеса от решений на основе машинного обучения уже прозрачна и очевидна, то придется корректировать свое предложение.
Думаю, что data scientist-ы появятся в клубах РПЛ довольно скоро. Это совсем не
утопия.
Я, было, занимался системой типа SkillCorner (там развалилось по независящим, но интерес остался) - и даже не знал про нее. Знал про баскетбольную autostats.
Более менее серьезные метрики в футболе стали широко применяться только в 2011 - Сара Радд разработала модель на основе Цепей Маркова для оценки действий футболистов (прародитель для xT).
В бейсболе и баскетболе марковские модели использовались уже в середине нулевых для моделирования игрового процесса и оценки действий игроков через вычисление вероятности голов/владения.
Система, которой вы занимались, предназначалась для спортивной индустрии? Работали в РФ? (будет интересно услышать о вашем опыте и о том решении, которое пытались разрабатывать)
Там в предпродакшне еще куча интересных вопросов бы вылезла, скорей всего. Например, с какой точностью мы знаем разметку поля.