Особенности применения видеоанализа в футболе

Успешное продвижение коммерческих компаний, занимающихся видеоанализом спортивных игр, свидетельствует о высокой практической значимости проведения подобного рода работ в данной области. Интерес к статистическим данным по различным игрокам команды дает не только представление об уровне мастерства как отдельных спортсменов, так и команды в целом, но и имеет особое значение в формировании стратегии будущих игр [2].

Информационные технологии позволяют вывести современный спорт на новый качественный уровень развития. Особая роль информационных технологий заключается в более точной оценке физических показателей спортсменов, их достижений. Использование видеоанализа в спорте позволяет интегрировать биометрические показатели спортсменов, автоматизировать процесс сбора и обработки информации. Он дает возможность отображать информацию о ходе тренировок в режиме реального времени, проводить оценку техники спортсменов, структурировать полученные данные. Последующий анализ информации позволит улучшить организацию тренировочного процесса спортсмена, что в последующем позволит улучшить результаты спортивных достижений [4].

В последнее время особо популярным становится такой инструмент оценки спортсменов, как видеоанализ. Под видеоанализом в спорте подразумевается запись информации на видео о движениях спортсменов и последующая обработка полученной информации. Зачастую визуального восприятия в спорте просто недостаточно, невозможно оценить достижения спортсменов, полагаясь на субъективные мнения, основанные на личных наблюдениях оценивающих. На данный момент в футболе используются программы по видеоанализу такие как: LongoMatch, Dartfish, Hudl, Nacsport и т.д.

LongoMatch – это мощная онлайн-платформа, используемая для анализа видео футбольных аналитиков и тренеров, который предоставляет очень персонализированную информацию о каждом игроке. Статистика включает движения по всем участкам поля, включая процент владения, количество передач, количество штрафных очков, количество голов, количество фолов и все другие важные детали.

Большую роль играют дополнительные возможности для настройки системных панелей анализа системы для передачи захваченной информации о команде в предпочтительных форматах или даже для экспорта в виде XLS CVS или XML-файла.

Тренеры и фанаты имеют возможность дополнительно сортировать данные, которые они генерируют во время блестящего видеоанализа игр с использованием Microsoft Excel или известных облачных платформ, включая Coach Logic и Videobserver. Кроме того, данная платформа позволяет аналитикам создавать собственные списки воспроизведения (и презентации) из захваченного видео и фильтровать его по типам событий или игрокам [1].

Dartfish – удобное программное обеспечение, которое легко переводит все футбольные матчи в цифры, которые легко анализировать.

Dartfish легко интегрируется с помощью аналитических инструментов, включая данные Opta, SportsCode и InStat, что позволяет получить особое представление о том, что происходит на поле.

Подробные статистические данные, доступные в одном месте, облегчают создание идеального плана игры.

Спортивные ведущие, игроки и тренеры высоко оценивают 3D-рендеринг программ и улучшенную интерактивность во время стратегических сессий.

Кроме того, современный трехмерный анализ использует интерпретирующую силу искусственного интеллекта для создания убедительных основных моментов, после-игровых сводок и анализа формы.

Hudl – еще один инструмент видеоанализа, получивший широкую известность среди ведущих аналитиков.

Система довольно креативная и будет анализировать загруженные видео, отслеживать первичную статистику, генерировать исчерпывающую обратную связь и предоставлять персонализированные основные моменты.

В данной платформе ценится простота использования, замедленное воспроизведение, обширные инструменты рисования, подробные сравнения и индивидуальные отчеты о производительности.

Для видеоанализа не нужны специальные инструменты, тренеры могут просто записывать их с помощью существующих камер, iPad или iPhone для быстрой статистики (рис. 1).

Рис. 1. Использование видеокамеры для видеоанализа

Nacsport является частью величайших историй успеха в мире спорта. С момента своего запуска программное обеспечение помогло тренерам и спортивным аналитикам в футболе добиться огромных успехов [3].

Некоторые из его нововведений, такие как эксклюзивная способность отмечать ключевые моменты при просмотре игры (чтобы получить резкий анализ), являются особенно необычными и удобными для его пользователей.

Кроме того, программное обеспечение для футбольного анализа предоставляет интуитивно понятную временную шкалу, поэтому аналитики могут лучше организовать свои клипы для последующего просмотра и редактирования.

У Nacsports есть и другие возможности, такие как предоставление пользователям возможности добавлять рисунки и заметки, сравнивать клипы и создавать умные отчеты.

Тренеры могут свободно делиться подборкой тренировочных упражнений со своими командами в групповых видео-сессиях или экспортировать индивидуальные видеоклипы для каждого игрока. В качестве альтернативы, тренеры могут делать профессиональные презентации и анимации, чтобы наглядно продемонстрировать целевые области улучшений для каждого игрока и поделиться.

В частности, в соответствии с задачами видеоанализа, определены его виды (направления), такие как: сбор статистических данных с применением видеоанализа, видеоанализ технико-тактических действий, видеоанализ биомеханических моделей и двигательной активности, видеоанализ в организации тренировочного процесса, видеоанализ в скаутинге и поиске талантов.

Для примера работы Nacsports мы разберем несколько моментов матча РПЛ между командой «Рубин» (г. Казань) и «Спартак» (г. Москва).

Проанализировав первое достижение Николая Рассказова, защитника московского «Спартака», можно сделать следующий вывод: он держал предельную концентрацию. В том числе поэтому, например, не прошел финт нападающего команды «Рубин» Хвичи Кварацхелия с пропуском мяча и последующей попыткой вбежать в зону. Кварацхелия попытался сделать этот трюк, но Рассказов не дёргался, а спокойно встречал мячи (рис. 2).

Рис. 2. Попытка проведения финта Хвича Кварацхелия

Еще один показательный момент Николая Рассказова случился во втором тайме, когда защитник и нападающий бежали наперегонки 30-40 метров, Хвича пытался успеть первым, но Рассказов не проиграл скоростное единоборство. В дальнейшем Кварацхелия заработал предупреждение (рис. 3).

Рис. 3. Достижение Рассказова: работа в нужной интенсивности и на сопоставимых с Кварацхелией скоростях

Следующее достижение Рассказова – очень достойная позиционная оборона и решения по перемещениям. Он не выбрасывался, когда не требовалось, затормозил много быстрых атак без борьбы (рис. 4).

Рис. 4. Позиционная оборона Рассказова

Вывод. Можно сделать некоторые выводы о матче и командах.

При учете всех перечисленных аспектов футбольные клубы могут эффективно внедрять и использовать в своей деятельности видеоанализ с помощью Nacsports и других программных обеспечений, что поможет командам более эффективно анализировать тренировочную и соревновательную деятельность.

Программное обеспечение для спортивного анализа может помочь раскрыть потенциал как начинающих, так и признанных футбольных звезд. Это потому, что аналитика, которую они предоставляют, настолько подробна, что игроку придется изо всех сил пытаться найти оправдания тому, почему он не поднимает свою игру.

Для тренеров, наблюдателей, тренеров и менеджеров лучшее программное обеспечение для анализа футбола – это находка.

1. Камалеева, А.Р. Зарубежный и отечественный опыт использования дистанционного обучения в вузах физической культуры (по результатам исследования официальных сайтов вузов) / А.Р. Камалеева, Р.Р. Хадиуллина // Открытое образование. – 2014. – № 5 (106). – С. 49-58.
2. Неверкович, С. Д. Игровые методы подготовке кадров : учебное пособие / С. Д. Неверкович. - М. : Высшая школа, 2010. - 207 с.
3. Программно-аппаратный комплекс для видеоанализа движений спортсменов [Электронный ресурс] // Информационный портал. – Режим доступа: https://www.nacsport.com/index.php?lc=en-gb (дата обращения: 30.09.2022).
4. Роберт, И.В. Информационные технологии в физической культуре и спорте : учебник / И.В. Роберт. - М. : Академия, 2010. - 281 с.
5. Некоторые особенности изучения видеоанализа в спорте / Р. Ф. Мифтахов, М. И. Галяутдинов, А. М. Ситдиков, И. Р. Фаткуллов // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. – 2019. – № 12(178). – С. 207-210. – DOI 10.34835/issn.2308-1961.2019.12.207-210. – EDN BRWXMC.