Amateur Football Analytics using Computer Vision / Αναλυτική Αγώνων Ερασιτεχνικού Ποδοσφαίρου με χρήση Υπολογιστικής Όρασης

Summary

Purpose of this thesis is to develop an application that draws conclusions from football games that have been obtained through a single point of view, like TV broadcast, for the needs of which the minimum necessary equipment is used in terms of cost, so that it is accessible by football clubs with lowbudget. The results of the application can be used by coaches of clubs to identify useful insights in order to improve the performance of the clubs. It is based on the use of existing research in the field of football, computer vision and deep learning, combining methods that have been developed and further improving them where possible, without the need to generate additional training data. Another purpose of this work is to achieve the fastest possible processing of input data, while at the end, theoretical solutions are proposed to further improve the presented method.

Περίληψη

Σκοπός αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι η ανάπτυξη μίας εφαρμο­γής για την εξαγωγή συμπερασμάτων από πλάνα ποδοσφαιρικών αγώνων, τα οποία έχουν ληφθεί μέσω κλασσικής τηλεοπτικής κάλυψης, για τις ανάγκες της οποίας αξιοποιείται ο ελάχιστος απαραίτητος εξοπλισμός από πλευράς κόστους, ώστε αυτή να καθίσταται προσβάσιμη από ποδοσφαικούς συλλό­γους με χαμηλό ­ περιορισμένο προϋπολογισμό. Τα αποτελέσματα της εφαρ­μογής μπορούν να αξιοποιηθούν από τους προπονητές των συλλόγων για τον εντοπισμό χρήσιμων συμπερασμάτων με στόχο της τελική βελτίωση της από­ δόσης των συλλόγων. Η ίδια η μέθοδος δε, βασίζεται στην αξιοποίηση της υπάρχουσας έρευνας που έχει γίνει στο χώρο του ποδοσφαίρου, την μηχα­νική όραση και τη βαθιά μάθηση, συνδυάζοντας μεθόδους που έχουν ανα­πτυχθεί και βελτιώνοντας ’τες περαιτέρω όπου αυτό ήταν εφικτό, χωρίς την ανάγκη δημιουργίας επιπλέον δεδομένων εκπαίδευσης. Άλλος σκοπός της εργασίας είναι η κατά το δυνατό ταχύτερη επεξεργασία των δεδομένων ει­σόδου, ενώ στο τέλος προτείνονται και θεωρητικές λύσεις για τη περαιτέρω βελτίωση της παρουσιαζόμενης μεθόδου.