BA/MA/DA-Thema:
Smart Sports: Innovative Echtzeit-Auswertung von hochfrequenten Sensordaten im Sport (z.B. Spielanalyse im Fußball, Basketball, Eishockey...)
Smart sports: Innovative real-time processing of high-frequency sensor data (e.g. Match analysis of soccer, basketball, hockey …)
Hintergrund:
Im Sport werden zunehmend elektronische Hilfsmittel zur Leistungserfassung und -analyse eingesetzt. Begünstigt wird dies durch die signifikanten Fortschritte im Gebiet der Sensorik, die inzwischen eine genaue Erfassung einer Vielzahl von leistungsrelevanten Spielerdaten ermöglicht. Dazu zählen beispielsweise die aktuellen Ortskoordinaten eines Spielers (Position), die Beschleunigungswerte oder die Herzfrequenz. Da die eingesetzten Sensoren für eine Vielzahl an Spielern eine große Vielfalt an Daten liefern und das auch noch mit einer hohen Frequenz, entstehen gewaltige Datenmengen. Wie die aktuellen Diskussionen um das Thema „Big Data“ zeigen, liegt der Mehrwert dieser Datenmengen letztlich ganz entschieden von der Intelligenz der Algorithmen ab, die für die Auswertung verantwortlich sind.
Beschreibung:
Das vorliegende Projekt beschäftigt sich mit der Erfassung, Speicherung, Auswertung und Weiterleitung von hochfrequenten Sensordaten im Sport mit Fokus auf den Bereich Fußball. Im Rahmen dieses Projekts können ein oder mehrere Teilprojekte bearbeitet werden. Je nach Interesse und Qualifikation lassen sich Schwerpunkte verstärkt im Hardware- oder eher im Softwarebereich setzen.
Mögliche Arbeitspakete sind:
§ Hardwarenahe Softwareentwicklung im Bereich Sensorik
§ Design und Implementierung von Funknetzwerken zur Verarbeitung hochfrequenter Sensordaten
§ Konzeption, Implementierung und Testen von Algorithmen zur Detektion sogenannter Events wie z.B. Pässe, Dribblings oder Torschüsse. Dazu stehen aufgezeichnete Daten eines realen Fußballspiels zur Verfügung.
§ Konzeption, Implementierung und Testen von Algorithmen zur taktischen Spielanalyse. Dabei geht es insbesondere um die Erkennung taktischer Spielmuster (z.B. eines Angriffs oder einer Abseitsstellung).
§ Realtime-Visualisierung von Performance-Daten von Athleten.
Schwerpunkte:
Embedded Development, Signalverarbeitung, Sensor Fusion, Object Tracking, Machine Learning, Künstliche Intelligenz
Art der Arbeit:
Die Aufgabe eignet sich für eine Bachelor-, Master- oder Diplomarbeit (alternativ: Bachelorarbeit/Forschungspraxis/Industriepraxis). Das Thema kann ab sofort bearbeitet werden.
Ansprechpartner:
Für weitere Informationen steht Dipl.-Berufspäd. Martin Rothbucher zur Verfügung.