如何统计足球比赛数据《 & 》如何统计足球比赛数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于如何统计足球比赛数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍如何统计足球比赛数据的解答，让我们一起看看吧。

足球比赛中的各项数据是怎么统计的？

数据作为足球比赛的重要组成部分，经常会成为球迷谈论的焦点，比如某某队的控球率高达xx%，某某队上半场完成了x脚射门x脚命中门框范围内。而这些复杂的数据，简单来说，就是人工+智能结合的产物。

在国外，有很多公司都经营着庞大的数据运算系统，诸如英国的OPTA、法国的Sport Universal，这两家公司基本上代表了数据统计最顶尖的水准。其中，英国的OPTA的业务范围几乎涵盖了欧洲的主流联赛。

那么这些数据又是通过何种手段获取的呢？首先，技术人员会在球场四周布置多个高速摄影机，其目的是捕捉球员动作同时进行图像识别，以此来完成“哪个球员在哪个时间完成了那种动作”诸如此类的工作。而获得的这些信息，回传至后台软件，通过庞大的数据分析及统计。

当然，仅仅依靠机器算法，还是远远不够的。在使用高科技的同时，还是需要配置经验丰富的记录员，来判断某个动作应该属于哪个范畴，是射门？传中？这些工作人员凭借丰富的经验，快速的将数据分类整理，再反馈到比赛的转播方，这时候基本就是我们看到的转播画面上的数据内容了。

此外，数据公司还会将每场比赛的数据统一汇总到云端服务器作为历史资料，这样可以方便使用者随时查阅，最直观的体现就是：我们经常在直播中听到解说员对某个球员的历史记录如数家珍，而是解说员在比赛中可以随时调用他们需要的数据，比如：某队历史交锋、进球数、红黄牌数等等等。简单的说，不是解说员记性好，实在是高科技太好用。

数据的统计随着科技的发展，已经成为生活中不可或缺的一部分，而足球统计学也逐渐被越来越多的人所追逐研究，对数据有天赋的足球迷们，或许你们可以尝试打开自己足球世界的大门哟。

目前足球数据统计主要有三种方法：

1、视频分析：可以是在比赛直播时根据电视转播信号实时统计，也可以在赛后根据比赛录像进行统计。可以统计射门、传球、抢断、扑救等等有球动作的数据，细分项目可达到几百项。动作的判定主要还是靠人工，目前有一些厂家尝试用AI智能技术自动判定动作，但技术还不成熟，在复杂场景下基本没法实用。这种采集方法的优点是成本低，因为无须派人到比赛现场、也不用架设专门的设备；只要有比赛录像，可以对以前踢完的比赛进行统计。缺点是只能统计有球的动作，像跑动距离、无球站位、体能心率等都采集不了；对采集人员的要求很高，要经常长期训练才到达到采集速度和数据质量的高标准。

2、动态跟踪：在比赛现场架设摄像机或是预先在体育场内架发摄像头。比赛进行期间多个摄像头配合覆盖整个球场，获得全场比赛画面后，通过人工或程序自动跟踪每名球员的运动轨迹，然后就可分析得出每名球员的跑动距离、跑动速度等体能数据，任意时刻场上球员的实时站位等。这种采集方法的优点是可以采集体能数据和无球数据。缺点是成本高，因为每场比赛都要派人到现场，还要在现场架设网络；如果比赛时没有录下视频画面，赛后就没法补采；对于有球动作的采集，还是没法自动完成，仍然要用跟视频分析同样的技术来实现。

3、可穿戴设备：大多是球员穿着智能背心，里面有传感器，可以采集球员的多项生理机能数据，比如心跳。同时配合定位功能，也可以采集球员的体能数据。早先的定位功能主要是通过GPS实现，近几年又新出现了近场超宽带技术。这种方法的优点是可以采集生理机能数据。缺点是前期投入大，国外厂商一套（供一支球队用）设备下来得大几十万；很多职业比赛还不允许球员配带这些设备，因此更多地是用在训练或非正式比赛中；对于有球动作的统计，还是要使用视频分析技术。

你好，主要是通过摄像机的拍摄，录下来的信息再通过一个超级复杂软件分解，这里边各种专业名字也就不说了，因为我也不知道。哈哈

这个软件呢，实时的统计每一位球员的跑动距离，全队的传球次数、射门、等等各种数据。

这种数据现在也只有在大型比赛中才使用。造价比较昂贵，一般的小比赛也用不起。😂

现在世界杯又出现在一款黑科技，就是var。这个是通过视频技术提供给主裁判，可以更加准确的进行判罚。这届世界杯巴西对阵哥斯达黎加的比赛中，内马尔倒在禁区内，主裁判判罚点球，哥斯达黎加球员进行申诉，主裁判就是通过var的技术改判，取消点球。这也是世界杯首次通过var取消的点球。

我相信内马尔当时心里是崩溃的。

那么var是靠什么组成的呢？

还是摄像头，就比如这次世界杯，有33个摄影位，33个当中还有8个是慢镜头的角度。8个当中还有4个超慢的，所以每次我们看比赛的回放，都是超级慢的视频，也就是这个摄像头的高级之处。

不知道回答的是否满意，也希望小伙伴在下面留言吧。

都是计算机软件自动升成和助理教练手工形成的。

如跑动距离，控球率，射正次数等，很多都是枯燥数据，我们一般不关注。

数据作用是分析研究统计场上我方对方走向，技术，趋势的工具，为主教练决策提供详细材料的过程。

许多人对于足球运动员在场上的具体表现的统计感到十分的迷茫，除了肉眼可见的如进球、助攻、射门、红黄牌之外，类似跑到距离、传球成功率、威胁球、解围次数等等诸如此类细微的数据又如何能够统计出来呢？其实就像魔术一样，看起来神秘、揭秘之后也只能报以一笑吧，对于足球运动员在场上的表现数据采集，从现代来看是有一套很好的系统进行支撑，在数据取样的比赛中，赛场内安装8部具有热成像功能的高级摄相机，并用这些摄像机记录比赛的全过程。摄像机拍录下的信息会被一套超级复杂的分析软件分解，而最终的结果就是客户看到的，详细无比的数据被分门别类地统计出来。

目前而言总部设在法国的数据公司SUP（Sport Universal Process）是测量比赛球员各项数据的佼佼者。该公司为多家欧洲俱乐部聘用进行分析。

至于在现代设备介入之前，球队基本象NBA一样设置球探、或者技术顾问、录像剪辑师，整理出一套完整的观察结果，报球队主教练进行参考，谜底揭晓，那今天你笑了吗？

足球比赛时队员传球次数，跑动距离等数据是怎么测出来的，难道是有专门的人数吗？

关于足球比赛的数据统计，一直是我的兴趣点，这个专业领域在世界范围opta公司算是起步很早的，早年做足球数据和专业统计真的是一件费力不讨好的事情，基本上要靠人力来完成，那个时候叫做人肉智能而不是人工智能。我自己早年在央视实习时，也做过类似的工作，2006年世界杯我们做个一个节目环节叫做“联通世界风”，当时由于没有自动化的数据采集和动画生成软件，我们只能认真盯着64场比赛看完，记录每个进球的完成方式和参与球员，然后迅速在后台“人肉只智能”完成模拟，再呈献给观众。

这是早年的数据统计情况，但是这些年随着科技的进步和电脑技术，人工智能领域的发展，大数据的采集和统计已经进步了很多，按照目前常用的计算机算法，一场比赛只需要2-4台摄像机架设在主机位，设定好双方队员的球员和草坪背景像素差，同时利用红外采集和遥感技术将球场虚拟化分割成一个个小格子，电脑就可以根据球员和球在比赛时间内的运动，自动归类不同的动作，形成不同的数据类型，不需要认为干预太多，当然计算机毕竟存在误差，一场比赛结束后，还是需要人工做数据的纠错和进一步的细化，其实数据采集技术本身不难，隐藏在数据背后的逻辑最重要，出色的数据采集方能够将数据梳理成有用的目录分类，以便于各方的分析使用，同时要对时间线上发生的比赛时间，形成自动化的梳理，以便赛后分析可以随时调取比赛时间点发生的重要事件。

数据采集本质是是为比赛分析服务，而专业的数据采集分析就是体育和足球市场细分化的知识付费内容，它具备更高的情报价值和增值作用，无论是在比赛分析还是球员转会， 还是球队状态方面都会起到很重要的作用。

最近几年随着人工智能技术的发展，电脑对于采集数据的运算能力越来越强，对于场景素材的识别能力越来越高，采集设备集成的成本也得到大幅度的下降，对于很多的专业和业余球队来说，运用数据采集分析来进行球队管理不再是一件复杂困难的事情。

到此，以上就是小编对于如何统计足球比赛数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于如何统计足球比赛数据的2点解答对大家有用。