"Fun-Projects"

Manchmal kann die Vermittlung wissenschaftlicher Inhalte auch bei schon erwachsenen Studenten auf spielerische Art und Weise sehr erfolgreich sein. Dies gilt insbesondere, wenn es um das Thema Fussball geht und die beteiligten Studenten als höchst fussballaffin bezeichnet werden können. Bei diesem Projekt kam erschwerend hinzu, dass es während der Fussball-Europameisterschaft durchgeführt wurde. Es sei nur am Rande erwähnt, dass am Tage des größten Projekterfolgs (die gelungene Datenakquisition) eine schwere Niederlage der Deutschen Nationalmannschaft gegen Italien zu verarbeiten war. Es hätte uns allerdings schon zu denken geben müssen, dass in unserem Testspiel die Blaukappen (Squadra Azzurra) haushoch gegen die Grünkappen (eine Mannschaft, die vor allem aus Kölner Spielern bestand) gewonnen haben. Die im folgenden beschriebenen Ergebnisse wurden von René Edlinger und Markus Michel im Rahmen ihres Research Projects "Visualisierung und Analyse eines Fußballspiels mittels Videodaten" erzielt. Endergebnis ihrer Arbeit ist eine 3D Analyse des schönsten Spielzuges unseres Testspiels. Zur Ansicht bitte hier klicken. 

Inhalt dieses Projekts ist es, einen kurzen Ausschnitt aus einem Fußballspiel visualisieren und analysieren zu können. Schaut man sich heutzutage ein Fußballspiel im TV an so bemerkt man, dass während und nach dem Spiel sehr viel über Spielstatistik gesprochen wird, wie zum Beispiel die im Spiel zurückgelegte Strecke eines Spielers oder die Maximalgeschwindigkeit. Das Ziel dieses Projekts besteht darin, Laufstrecken und Geschwindigkeiten der einzelnen Akteure und des Balls mithilfe von Videodaten zu ermitteln, um sie anschliessend visualisieren zu können. Hierzu werden die beiden Software-Pakete Matlab 2009 und VPython (Python 3.2) benutzt. Zunächst gab es mehrere Ansätze, die Daten zu erheben. Nachdem der Ansatz, das Problem der Ortung mit RFID ("radio frequency identification") zu lösen sich als nicht realisierbar erwies, kam die Idee auf, einen mit Helium gefüllten Ballon über dem Spielfeld schweben zu lassen. Die Idee bestand darin, ein Fußballspiel von oben zu filmen und die Videodaten mit der bereits genannten Software auszuwerten. Um die Spieler der beiden Mannschaften (jeweils 4) besser unterscheiden zu können bekam die eine Mannschaft blaue, die andere grüne Mützen. Zudem wurden die Eckpunkte des Spielfeldes mit roten Markierungen versehen und es wurde mit einem roten Ball gespielt, so dass über die RGB-Werte in den Videodaten einzelne Personen bzw. der Ball verfolgt werden konnten. Nach einigen Probeaufnahmen kamen wir allerdings zu dem Schluss, dass die Aufnahmen aufgrund der großen Windanfälligkeit des Ballonsystems unbrauchbar waren. Vielleicht hätte man auch nicht einen der windigsten Tage des Jahres als Datenakquisitionstag wählen sollen. Letztendlich wurden die Daten mithilfe eines ferngesteuerten Oktokopters aufgenommen, an dem eine kleine HD-Kamera befestigt war. Obwohl unser Kopterpilot sehr versiert war, kam es doch zu erheblichen Schwankungen bei der Filmaufnahme. 

Während eines zehnminütigen Fußballspiels wurden mithilfe des Oktokopters Videodaten aus drei verschiedenen Höhen aufgenommen (ca. 20 m, 25 m, 30 m). Es stellte sich hierbei heraus, dass in 20 m Höhe die auf die Feldgröße bezogen besten Ausschnitte erzielt wurden. Die Kamera nahm die Daten mit einer Auflösung von 1920 x 1080 Pixeln (HD) und einer Frequenz von 30 Bildern pro Sekunde auf. Aus den drei möglichen Winkelöffnungen des Kameraobjektivs wurde die mittlere Einstellung gewählt. Um den Oktokopter während der Aufnahmen möglichst zentral über dem Spielfeld zu halten wurde der Pilot von einem weiteren Helfer unterstützt. Zusammen konnten beide die Bewegungen des Flugobjekts in der Luft relativ konstant halten. Nach einer ersten Sichtung des Bildmaterials wurde mittels 4Free Video Converter 2.9 ein etwa 49-sekündiger Ausschnitt ausgewählt und geschnitten, der im Anschluss mit Free Video to JPG Converter v.5.0.14 build 627 in 1409 Einzelbilder zerlegt wurde. Während dieses Prozesses wurde die Auflösung von HD-Qualität zu 640 x 480 Pixel konvertiert, was die anschließende Auswertung in Matlab sehr vereinfachte. Mithilfe von Matlab wurden nun für eine Spielsequenz alle Spieler und der Ball getrackt. Die einzelnen Tracks wurden abgespeichert und in ein VPython Programm integriert. Das Ergebnis ist hier zu sehen.