La voluntad de Driblab de obtener datos físicos viene precedida de una gran demanda en el mercado de los clubes de fútbol de datos físicos de jugadores de varias ligas. Normalmente, los clubes de fútbol profesional tienen acceso a sus propios datos de forma física (distancia recorrida, alta velocidad, sprints, etc...) a través de proveedores de GPS contratados por el propio club y, en algunos casos, también tienen acceso a datos de otros equipos dentro de su liga debido a un acuerdo de la liga con un proveedor de GPS, que recopila y publica dichos datos internamente para la liga. El objetivo de Driblab es proporcionar datos físicos de alta calidad de una amplia variedad de ligas para completar sus productos de datos de eventos ya disponibles para los clientes. Para lograr tal objetivo con la mayor precisión posible, los datos de entrada, como el vídeo del partido y la información del juego, así como los jugadores alineados o las características de las camisetas de los equipos, deben cumplir una serie de normas de calidad y ser lo más precisos posible.
Este sistema de última generación está diseñado para medir y analizar datos físicos clave de jugadores de fútbol con precisión y eficacia. Aprovechando algoritmos avanzados, nuestra solución proporciona una plataforma completa para identificar, rastrear y calcular métricas vitales de los jugadores a partir de vídeos retransmitidos. Este documento de especificaciones de producto sirve como guía completa de nuestra solución de computer vision, esbozando sus características clave, funcionalidades y especificaciones técnicas, ofreciendo también un escenario de caso real en el que se ha extraído con éxito un conjunto de parámetros de forma física de un partido. Su objetivo es proporcionar a nuestros clientes, socios y partes interesadas una comprensión detallada de las capacidades y ventajas que ofrece la innovadora tecnología de Driblab.
El proceso de creación de un sistema capaz de obtener determinadas características de forma física a partir del vídeo de un partido comprende una gran cantidad de tareas diferentes para poder reconocer a los jugadores y obtener información posicional de cada uno de ellos. Son muchos los retos a los que hay que enfrentarse debido a las características del vídeo del que el sistema obtiene toda la información necesaria, por lo que cada paso del proceso debe ser lo suficientemente robusto como para hacer frente a todas las dificultades que surgen de la gran variedad de vídeos analizados. Entre las tareas más importantes podemos enumerar las siguientes:
Proporcionaremos una explicación completa y detallada de algunas de las tareas previamente descritas. Esta sección está diseñada para aclarar las tareas más importantes del proceso, describiendo los procedimientos específicos, las metodologías y los recursos necesarios para una ejecución exitosa. Nuestro objetivo es garantizar una comprensión exhaustiva de las tareas, permitiendo un entendimiento eficiente y efectivo.