跟著光學追蹤、籃球流程籃球生物傳感器和大數據闡發的數據賽果鼓起，新手藝正在改動我們對活動的可視熟悉
跟著光學追蹤、生物傳感器和大數據闡發的化籃鼓起，新手藝正在改動我們對活動的球總熟悉。籃球角逐中，決賽裝置在天花板上的比賽攝像頭會追蹤每名選手。棒球角逐中，查詢會對每次拋擲和被擊中棒球的籃球流程籃球速率和拋物線停止追蹤。足球角逐中，數據賽果能把握到選手的可視活動軌跡及其全場跑動間隔。本月行將在美國舉行的化籃職業網球巡回賽中，雖然有著IBM和SAP如許的球總手藝型公司作為資助商，卻在引進追蹤手藝方面慢人一步。決賽
這統統全都與空間有關。比賽我想讓敵手在球場上的站位變得摧枯拉朽，或是簡單失手出錯，從而難以博得角逐。一樣，我期望締造更大的闡揚空間，讓敵手分開場外，從而為我博得角逐得到大批時機。假如你能連結贏面并將失誤最小化，凡是就更簡單在角逐中得勝籃球總決賽流程。
在2013年天下巡回賽總決賽中，納達爾以3-6和4-6的比分被喬科維奇擊敗出局，這是他昔時職業生活生計中的最初一個次要賽事。
Saunder在沒有光學追蹤體系協助的前提下收羅了奧運會的網球角逐數據；他經由過程視頻記載手工收羅了相干活動數據，并將之輸入到3D天文信息體系軟件“ArcScene”中。他暗示，這花了他25個小時的工夫。
這類真實的應戰恰是我酷愛網球數據可視化的緣故原由地點，我們（制圖師）的使命就是將理想糊口中的龐大天文情況簡化成人們可以了解的圖心情勢。一樣，這就是我們正在試圖用這些數據去做的事籃球總決賽流程。
這張圖中，納達爾在美網公然賽與諾瓦克•喬科維奇睜開對決，這場角逐要愈加慌張劇烈。喬科維奇終極在2013賽季排名第二，僅排在納達爾以后。
Sauder將這類可視化手藝稱為“數據轉儲”：2012年奧運會網球決賽在羅杰•費德勒與安迪•穆雷兩人之間睜開，這張圖包羅了決賽中每一個球的反彈和球拍擊打數據。
Saunder以為，安迪•穆雷之以是能在這場決賽中擊敗羅杰•費德勒，是由于他更擅長在樞紐時辰打出標致的發球。費德勒的發球固然愈加難以猜測，但大部門都闡揚在了角逐中不甚主要的時辰。上圖中，每位選手的發球經由過程色彩加以辨別（白色代表費德勒，藍色代表穆雷），這些發球比照賽成果的主要性經由過程巨細加以辨別，而它們能否為選手博得發球局則是經由過程鉤形標記加以辨別。一樣是在這座球場上，費德勒曾于幾個月前的溫網決賽中擊敗了穆雷，現在穆雷在沸騰的觀眾眼前摘走了金牌。
鷹眼是一種光學追蹤體系，球場上設置了十個攝像頭，它們能根本上對網球停止及時追蹤，并模仿出其飛翔軌跡。然后，它們會對場上的擊球選手貼上標簽停止數據捕獲，人們再手動追加一些其他的標簽籃球總決賽流程，比方能否是“非受迫性失誤”等。
Saunder暗示，他小時分糊口在澳大利亞，因為大部門角逐都發作在本地工夫深夜，以是沒法得知它們的詳細比分情況，這已經讓他很絕望。上圖中繪制出了拉斐爾•納達爾在2013賽季的超卓戰報。Saunder利用決議計劃樹這類統計學東西，繪制出了納達爾在每場角逐中的每局比分。它表現出了角逐是怎樣從0：0走向終極成功（右下）的詳細歷程，我們能夠發明，納達爾一旦在角逐前期獲得搶先，就可以疾速處理敵手。上圖展示的是納達爾直落三盤擊敗斯坦•瓦林卡的角逐，納達爾在此次角逐中一切發球局部得分。
實踐上你說的這只是最根底的工具籃球角逐賽果查詢。在一場網球角逐中，有太多人眼沒法顧及到和記著的工具，要想僅憑人力比照賽成果作出公平的訊斷難度很大。能夠說險些不克不及夠，比分方面也是云云。除非你將比分引入游戲樹（注：Game tree，是指組合博弈實際頂用來表達一個賽局中各類后續能夠性的樹，也叫博弈樹、賽局樹）中，才氣對此作出一些假定和闡發，但在你看到可視化數據之前毫不會真正有片面的理解。
關于網球角逐來講，這是否是就像《點球成金》那樣？計較機闡發將會改動鍛練評價選手劣勢和優勢，和訂定角逐戰略的方法？
我在我們的天文信息體系軟件中籠蓋了一張球場的透視圖，如許軟件的3D攝像頭就會與電視攝像頭相婚配。我建了一個數據模子來幫助數據捕獲，然后就收羅到了球的每次反彈和每一個選手的每次擊球。我估量這一共花了25個小時閣下。以后，我就可以經由過程兩次擊球之間的地位來大抵計較選手的活動。
Saunder就任于制圖軟件公司“美國情況體系研討所”，是一名本領崇高高貴的制圖師，賣力天下上最大的輿圖集《地球：白金版》等項目。他誕生在澳大利亞，孩提時期曾親密存眷職業網球角逐，但因為時差的限定只能經由過程消息報紙略加理解。多年以后，出格是在現場追蹤手藝的協助之下，制圖學和天文信息體系成了追蹤職業網球角逐的辦法之一。現在，Saunder運營著一家為選手和鍛練供給倡議的征詢公司，他正在處置一項惹人矚目的可視化網球闡發，從活動數據中開掘出貴重的材料籃球總決賽流程。
當我從澳大利亞過來時，我在情況體系研討所的一項使命就是試圖找出我們手藝的新用法，和可以與之協作的新行業。我喜歡網球等體育活動，以是我把關于制圖學、映照和數據可視化的道理都考慮了一番，然后想，為何不克不及把它使用在網球上呢？寓目網球的時分，在我看來那就是一項發作在矩陣當中的活動。我在空間中看到了暗示地位的x/y坐標值籃球角逐賽果查詢，和暗示高度的z坐標值，我看到了球的軌跡，另有開放的空間。我創立了“GameSetMap”公司，試圖教誨球場上的人們數據圖表的代價地點，將數據存儲在一個天文信息體系中，并使其可視化。
其次是工夫成績。這些ACE球是甚么時分打出的？假如這12記ACE球中，有10記是該選手在0：15或15：0的比分下打出的，其主要性就要有所減弱。但假如該選手是在破發點或是局點的時分打出的ACE球籃球總決賽流程籃球角逐賽果查詢，就愈加讓人印象深入了。以是，假如我們不曉得這些ACE球的詳細落點和機會的線記ACE球”這個數字的詳細寄義不甚理解。而這恰是數據可視化和凡是制圖的根本目的。
操縱可視化手藝研討體育活動的做法最少能夠追溯到埃德沃德•邁布里奇的時期籃球角逐賽果查詢，他曾操縱拍照術證實了一輛奔跑的馬車會完整分開空中。
讓我們以ACE球為例來加以闡明：在網球角逐中，ACE球是指一方發球，球落在有用區內，但對方沒有觸及到球而間接得分的發球。大概有選手能在整場角逐中打出12記ACE球，但這只是個很粗淺的數據，由于我們疏忽了兩個十分主要的身分籃球角逐賽果查詢。起首就是球的落點成績：這12記ACE球都擊打在那里？它們是落在邊線仍是底線？它們是持續落在統一個地位嗎？我們疏忽了天文地位方面的身分。
這張三維“熱圖”顯現了網球在球場上的活動頻次。圖中最高、色彩最深的地區顯現了網球角逐中球顛末最頻仍的地區。
“在網球中，發球是你獨一能完整本人作主的工作，”Saunder說道。他操縱數字化的數據，將費德勒和穆雷在2012年奧運會網球決賽中的發球標識表記標幟出來。他的愛好在于權衡發球形式的可猜測性。在妙手之間的網球角逐中，假如選手可以提早猜測出其落點地點，以至有能夠接住敵手一記十分超卓的發球。上圖中，彩色的聚集代表著具有類似特征的發球（包羅但不只限于落點）。要想看大白這張可視化圖片，你得曉得兩位選手都是站在球場底線發的球。Saunder暗示，他本來能夠經由過程將所無數據放到統一側的方法來使之愈加易懂，但那樣的話讀者就沒法得知差別選手在差別側的發球表示。至于呈現這類狀況的緣故原由，他尚不分明。
不外在2006年的時分，網球活動中引進了名為“鷹眼”的立即回放體系，從而為數字化網球闡發翻開了一扇門。轉播公司能操縱鷹眼的數據比照賽停止現場闡明，在女子網球巡回賽中也能為角逐選手供給現場指點。雖然其數據不會對公家開放，但制圖妙手和網球數據可視化研討者Damien Saunder并沒有因而撤退。
這張圖是Saunder對費德勒和穆雷在2012年奧運會網球決賽中活動軌跡的興趣小發明。它顯現出了單方活動軌跡跟著角逐歷程而發作的變革，白色代表費德勒，綠色代表穆雷。垂直高度代表了角逐中的比分，以是它看上去仿佛不斷在“增加”。Saunder以為紅線和綠線的模樣看上去就像是一棵圣誕樹，因而把它用在了一張節日賀卡上。
你曾在一個項目中與日本電視公司協作籃球總決賽流程，對高排位的網球選手錦織圭停止研討，并得到了鷹眼的數據。甚么是鷹眼，它是怎樣改動你的戰略的？
那末，這些數據從何而來呢？你在關于天文信息體系和網球闡發的第一篇研討論文中暗示，是經由過程角逐視頻手動追蹤收羅了一切這些數據點，對嗎？
以錦織圭的項目為例，包羅鷹眼的數據在內，我們得到了關于他的數十場角逐數據，那可真是一次真實的打破性停頓。它使我們現在沒必要華侈工夫在數據捕獲上，而是能夠間接停止闡發。我們有關于速率的數據，也有矢量數據，我們另有可以計較球扭轉的模子。我們能將選手的活動和軌跡聯絡起來，找出選手活動比照賽的影響籃球角逐賽果查詢。
