采集足球数据**-采集足球数据的软件

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于采集足球数据的问题，于是小编就整理了5个相关介绍采集足球数据的解答，让我们一起看看吧。

大数据能否发现下一个梅西？

不能。虽然科技越来越发达。但足球最大的魅力就是不确定性！！

足球不光靠球技，还靠教练的战术等各种因素。很多球员技术相当不错，却成不了职业球员，或只能是普通球员，体力，身体素质，心态，合适的战术体系等各种因素会影响球员的发挥。

如果按大数据的评判要求，侏儒症，身材矮小，估计梅西第一轮就被刷了！

从理论上来说是可以的。只要采集目前梅西职业生涯中所有比赛的一些共性的东西，比如跑动范围，射门习惯等。

同时再搜集一些梅西在训练场，饮食，行为习惯的数据，把上面所有获取的要素综合形成一套算法，是可以在欧洲，亚洲或南美洲找到和梅西相似的球员

饥荒神话书说行者帽有什么用？

行者帽

材料：兔毛*2，蜂蜡*1，蛛丝*6

介绍：保暖120，+6.7san/min，耐久15天

草帽

制作材料：12个干草

解锁经验：30

装饰用。

野牛帽

制作材料：16个野牛毛

解锁经验：30

装饰用。

捕蜂帽

制作材料：8个蜘蛛网1根绳子

解锁经验：100

耐久度：被叮一次扣1%

装备捕蜂帽，受蜜蜂攻击，可抵档伤害。

羽毛帽

制作材料：3根乌鸦羽毛2个红鸟羽毛2个触手皮

解锁经验：100

据说比较受鸟儿欢迎。

高帽

制作材料：16个蜘蛛网

解锁经验：200

装饰用。

矿工帽

制作材料：1顶草帽1块金块1只萤火虫

解锁经验：200

耐久度：5秒扣1%

装备矿工帽，可手持工具在晚上采集狩猎，不受夜晚袭击。

足球帽

制作材料：1块猪皮1根绳子

解锁经验：100

装备足球帽，受怪物攻击，可吸收伤害。

在中国做足球数据采集有前景吗？

个人感觉前景不太好，首先中国足球是虚假繁荣，中超中甲中乙甚至是中丙贫富差距太大，以恒大上港权健鲁能为代表的中超土豪，在引进球员反面动不动就一直千金，之前用钱把外援砸过来，中甲中乙中丙也有类似的土豪球队，为了球队能够升级动辄就是几个亿的投入，但仅限于投资买球员方面。

他们在买球员方面根本不在乎钱，但在青训和球队软实力方面根本不舍得投入，除了土豪球队有些球队到现在生存都是问题，像本赛季奖金的延边，他们的踢法和作风非常好，但还是因为没钱买球员降级了。而且现在很多门户网站和app都有数据统计，有的做的已经很好了，而且免费对外开放，如果再做这方面的话感觉前景不是特别好。

非常的有前途，从钱的角度，这些年中国足球已经吸引了大量的资金投入，钱进来了，必然推动各方面向欧洲成熟联赛看齐，不论是管理、运作以及技术等等，从我们看的比较多的管理和运营已经不断得到提升，而技术也必然需要不断升级，其中足球数据的采集与分析需求必然有巨大的市场。

必须要肯定的是，在大数据时代，数据采集是一项繁琐，但是极具价值的工作。目前，大数据已经渗透到我们生活的各个领域当中，起到了至关重要的作用，足球也不例外。目前，中国足球正处于飞速发展的阶段，无论资金投入和社会重视程度，都在近两三年达到了前所未有的高度，相对应的配套服务就需要同步提升，数据采集和整理便是一项重点工作。

数据采集种类繁多，除了最为基本的积分榜、射手榜、助攻榜和每场比赛的控球率、射门数等，还有很多。对于一支球队，涉及场均射门数、射正数、传球成功率、拦截、解围、抢断、犯规等，结合活动区域，可以看到球队的技战术风格特点，优势与不足，对于球员个人也是如此，在进攻方面和防守方面的数据，可以大致总结出一名球员的技术风格，应对不同对手的特点，与队友的配合程度和喜好等，通过数据采集之后，基本可以做到一目了然。

从数据中获益的群体也有很多，首先就是球队本身，可以通过数据了解球队存在的问题和球员的不足，在未来的训练中加以注意和改进。其次是可以通过数据了解对手，明了对手的攻防特点。还有就是媒体人，特别是评论员，对于数据的了解有助于更好地解读比赛和球员在场上的表现。当然，受益人群绝不仅仅是这些，所以数据采集在全世界都是足球运动重要的一环，对于中超联赛也不例外。

就在2018年1月，由北京体育大学出版社与上海创冰科技携手举办的《2017赛季中超大数据年鉴》发布会27日在北京体育大学举行。发布会上，多位业界专家强调了数据采集在中国足球深化改革过程中的影响与作用，而这些作用不仅对中超有利，对于青少年足球人才的培养，大众健身等都有一定的指导作用。

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。

是有专人负责的，早先由人工记录，其数据比较简单，犯规，射门，任意球，角球都是可以直观并纪录在案。由于科技发展每个人的跑动距离，传球次数．包括头球，停球，转身次数都是可以得到确认。在高速摄像机的引入，对于有争议的判罚也有回放更改判罚的时候。所以这个问题是由机器观测纪录，由人工检索提取的结果。是不是这样望权威人士指正。

谢邀，其实在科技发展迅速的今天，对于球员的跑动距离的测量是需要科学技术的配合的。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。

使用专用的技、战术录像 分析系统 ，对足球运动员在比赛条件下进行运动距离测量和跑速分析，得到更为客观的，能反映运动员实际情况的运动距离、跑动速度和运动范围等，为教练员科学地制定体能训练计划，合理地安排比赛的技战术提供可靠的数据。

而传球次数会有专门人员进行测量统计出来的，毕竟这个用机器还是很难测量的，接触是瞬时的，所以其实统计数据并不是完全准确无误的。

足球比赛的数据是怎样实时生成的？

我来回答一下这个问题，足球比赛的数据收集大体有两种方式，一是人工录入，另一个则是运用专业软件进行自动统计。

以著名足球数据统计公司OPTA为例，每一场比赛都会有两位员工观看比赛，分析师会通过比赛的实时情况记录比赛当中的每一个与球有关的事件。同时还有一名检查员来核对统计的数据并即使上传。使得解说员能够及时得到比赛的相关数据。在比赛结束之后，分析师还会针对本场比赛的综合数据对场上球员进行评分。Opta的团队每场会人工统计1600到2000个事件。

而专业软件则通过高科技设备捕捉那些相对客观和容易的数据，在通过软件分析然后上传。作为Opta的竞争对手，美国Prozone公司则是通过高精度摄像头以及热成像识别对比赛进行统计，在涉足足球领域之前，Prozone公司这套设备已在NBA赛场上使用多年。一场足球比赛中，会有8部具有热成像功能的高精度摄像机对场上的球员进行追踪，并将球场建模，从而统计出球员的跑动距离以及活动热区等数据。随着科技的发展，这一套设备不仅可以对数据进行捕捉，同时还可以对比赛中裁判的判罚进行分析。

而对于球队而言，一场比赛所需要的数据不仅于此，球队还需要对球员的心率、心肺功能、跑动速度、冲刺频率等进行分析，从而判断球员的体能情况。通过穿戴高科技背心，可以记录球员的身体状况使教练可以实时监测。

比赛中实时呈现的各种数据的背后，凝结着许多科技与劳动结晶。

以提供给足球教练的球探报告为例，一份数据报告的生成通常由两部分配合完成：比赛现场的拍摄设备、解析比赛视频的自动算法。

“比赛现场的拍摄设备”通常是“2台高清摄像机”。在比赛过程中，这2台摄像机会以一定的焦距与角度架设在球场的主看台上（或者在场地条件受限的情况下，固定在球场边围栏、栅栏甚至是树枝上），各自负责一个半场。

为了保证视频获取过程的顺利进行，会有工作人员在旁边保证机器的开关、通电以及位置的稳定，但不会主动参与视频的拍摄工作。

“解析比赛视频的自动算法”是一个在后台完成的工作流程。连接网络的摄像机、或者转存文件的电脑会首先将视频数据传输给产品中心，接着会由工作人员对采集视频进行一定的核对与处理（比如视频是否清晰、画幅是否正常），然后在通过自动算法来解析录像以最终得出数据。

不过需要注意的是，比赛所显示的实时数据，往往会因为追求时效性的限制，选择一些自动计算准确率较高、难度更小、速度更快的基础球场行为，例如球场行为的总数（如突破、传球、射门、过人、铲断等等）、球场行为的百分比（如控球率）、进攻参数（进攻持续时间、进攻方向）。

而呈现在教练手中的技术统计，还会包含分析师手动记录的一些特殊参数，例如传球类型（非进攻传球、进攻传球、额外进攻传球、关键传球）、失误类型（非受破性失误、严重失误、个人失误、站位失误）等等。

到此，以上就是小编对于采集足球数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于采集足球数据的5点解答对大家有用。