Annotation von Sportdaten

• Bestimmung der Spielerpositionen: Umfasst sowohl das Labeling von Bewegungen, Positionen und Aktionen, als auch die genaue Bestimmung der Position eines Spielers innerhalb eines Frames.
• Spielersegmentierung: Bei der Segmentierung von Spielern werden diese präzise vom Hintergrund und anderen irrelevanten Objekten abgegrenzt und hervorgehoben.
• Phasenanalyse von Bewegungen: Mittels Keypoint-Annotation (Position des Skeletts) werden die Positionen und Bewegungen wichtiger Punkte am Körper eines Spielers, wie etwa Gelenke und Gliedmaßen, beschriftet und kategorisiert.
• Action-Heatmaps: Eine Analyse und Visualisierung der räumlichen Verteilung von Aktionen, um Einblicke in die Teamdynamik, die Positionierung der Spieler, Strategien und die Gesamtleistung zu erhalten.

• Human Action Recognition (HAR): Spieleraktionen innerhalb einer Spielszene werden gekennzeichnet, mittels derer KI-Modelle trainiert werden verschiedene Aktivitäten zu erkennen und einzuordnen. HAR wird auch bei der Videoüberwachung und in der Mensch-Computer Interaktion genutzt.
• Objekterkennung und Tracking: Objekte in einer Sportszene, typischerweise Spieler oder Bälle, werden markiert. Mittels Bildverarbeitung und Computer Vision können diese dann automatisch lokalisiert und verfolgt werden. Trainingsdatensätze mit annotierten Objekten werden für KI-Modelle verwendet, die in der Sportanalyse von entscheidender Bedeutung sind.

Fanforschung und Stadionerlebnis: Fan-Daten, die aus der Interaktion mit Fans gewonnen werden, wie Kommentare in sozialen Medien, Antworten auf Umfragen oder Aufnahmen aus Stadionbesuchen können mittels Stimmungsanalyse oder Bildsegmentierung annotiert werden. Fortschrittliche Analysetechniken bieten dann Einblicke in deren Vorlieben, Verhaltensweisen und Bedürfnisse, um Marketingstrategien, Merchandise oder Stadionsicherheit effektiver anzupassen.

Technologien wie GLT (Goal Line Technology), VAR (Video Assistant Referee), VOL (Virtual Offside Line) basieren auf diesem Konzept, bei dem eingehende Datenströme manuell und/oder automatisiert gekennzeichnet und kategorisiert werden, um sofortige Erkenntnisse während Live Übertragungen bereitzustellen.

Validierung annotierter Daten: Dabei handelt es sich um den Prozess der Überprüfung und Verifizierung der Genauigkeit und Qualität annotierter Daten. Es wird sichergestellt, dass die während der Tagging-Phase der Sportdaten angewendeten Beschriftungen korrekt und konsistent sind und den erforderlichen Standards entsprechen. Dies ist für die Aufrechterhaltung der Integrität der für das KI-Training und die KI-Analyse verwendeten Datensätze von entscheidender Bedeutung.

Identifikation und Monitoring von Werbeanzeigen: Die Erkennung der Präsenz von Werbung von Interesse in verschiedenen Datenströmen (TV, Livestreams, Radio, Social Media, etc.), deren Aufnahme in Datenbanken und Indexierung hilft bei der Beurteilung der Reichweite, der Wirksamkeit von Werbekampagnen und Optimierung von Platzierungen.