VREN: Volleyball Rally Dataset with Expression Notation Language

要約

この研究は 2 つの目標を達成することを目的としています。 1 つ目の目標は、プロと NCAA におけるバレーボールの選手の行動と位置、往復の移動パターンに関する重要かつ簡潔な概要を含む、大規模で情報豊富なデータセットを厳選することです。
Div-I の室内バレーボール試合。
いくつかの先行研究は、他のスポーツ (バドミントンやサッカーなど) についても同様のデータセットを作成することを目的としていますが、屋内バレーボールについてそのようなデータセットを作成することはまだ実現していません。
2 番目の目標は、バレーボール記述言語を導入して、試合のラリー プロセスを完全に記述し、その言語をデータセットに適用することです。
厳選されたデータセットと記述的なスポーツ言語に基づいて、データセットを使用した自動バレーボール アクションと戦術分析のための 3 つのタスクを紹介します。 (1) バレーボール ラリー予測。ラリーの結果を予測し、選手とコーチの意思決定の向上を支援することを目的としています。
実際には、(2) コーチと選手が試合に向けてより効果的に準備するのに役立つセットタイプとヒッティングタイプの予測、(3) 高度なバレーボール統計を提供し、コーチがゲームと相手の戦術を理解するのに役立つバレーボール戦術とアタッキングゾーン統計。
より良い。
私たちは、実験結果がバレーボール分析コミュニティにどのような洞察を提供できるかを示すためにケーススタディを実施しました。
さらに、実世界のデータに基づいた実験的評価は、データセットと言語の将来の研究と応用のためのベースラインを確立します。
この研究は、屋内バレーボール場とコンピューター サイエンスの間のギャップを埋めるものです。
データセットは https://github.com/haotianxia/VREN から入手できます。

要約(オリジナル)

This research is intended to accomplish two goals: The first goal is to curate a large and information rich dataset that contains crucial and succinct summaries on the players’ actions and positions and the back-and-forth travel patterns of the volleyball in professional and NCAA Div-I indoor volleyball games. While several prior studies have aimed to create similar datasets for other sports (e.g. badminton and soccer), creating such a dataset for indoor volleyball is not yet realized. The second goal is to introduce a volleyball descriptive language to fully describe the rally processes in the games and apply the language to our dataset. Based on the curated dataset and our descriptive sports language, we introduce three tasks for automated volleyball action and tactic analysis using our dataset: (1) Volleyball Rally Prediction, aimed at predicting the outcome of a rally and helping players and coaches improve decision-making in practice, (2) Setting Type and Hitting Type Prediction, to help coaches and players prepare more effectively for the game, and (3) Volleyball Tactics and Attacking Zone Statistics, to provide advanced volleyball statistics and help coaches understand the game and opponent’s tactics better. We conducted case studies to show how experimental results can provide insights to the volleyball analysis community. Furthermore, experimental evaluation based on real-world data establishes a baseline for future studies and applications of our dataset and language. This study bridges the gap between the indoor volleyball field and computer science. The dataset is available at: https://github.com/haotianxia/VREN.

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