IMMU-based Orientation Determination in Sports Analytics: Kinematic Analysis and Performance Interpretation

IMMU-basierte Orientierungsbestimmung in der Sportanalytik: Kinematische Analyse und Bewegungsinterpretation

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:29-opus4-187083
  • Sports analytics research has major impact on the development of innovative training methods and the broadcast of sports events. This dissertation provides algorithms for both kinematic analysis and performance interpretation based on unobtrusively obtained measurements from wearable sensors. Its main focus is set on the processing of 3D-orientation features and the exploration of their potential for sports analytics. The proposed algorithms are described and evaluated in five exemplary sports. In scuba diving, rowing and ski jumping, the 3D-orientation of the body/boat/skis is determined and further processed to analyze and visualize the motion behavior. In snowboarding and skateboarding,Sports analytics research has major impact on the development of innovative training methods and the broadcast of sports events. This dissertation provides algorithms for both kinematic analysis and performance interpretation based on unobtrusively obtained measurements from wearable sensors. Its main focus is set on the processing of 3D-orientation features and the exploration of their potential for sports analytics. The proposed algorithms are described and evaluated in five exemplary sports. In scuba diving, rowing and ski jumping, the 3D-orientation of the body/boat/skis is determined and further processed to analyze and visualize the motion behavior. In snowboarding and skateboarding, the board orientation is calculated and processed for motion visualization and machine learning. Board sport tricks are automatically detected and subsequently classified for trick category and type. The methods of this work were already partially applied for TV broadcast of international competitions (e.g., Olympics 2018). Additionally, they can support sports science research for establishing thorough investigations and innovative training methods.show moreshow less
  • Sportanalytik hat großen Einfluss auf die Entwicklung innovativer Trainingsmethoden und die mediale Übertragung von Sportveranstaltungen. In dieser Dissertation werden Algorithmen für kinematische Analysen und weiterführende Bewegungsinterpretationen vorgestellt, die auf Daten tragbarer Sensorik und daraus berechneten Merkmalen aufbauen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Merkmalen, die die Orientierung im Raum betreffen und darauf, das Potential dieser Merkmale für die Sportanalytik zu erforschen. Die entwickelten Algorithmen werden anhand von fünf Sportarten beschrieben und evaluiert. Beim Gerätetauchen, Rudern und Skispringen wird die 3D-Orientierung von Körper/Boot/Skiern ermittelt und zurSportanalytik hat großen Einfluss auf die Entwicklung innovativer Trainingsmethoden und die mediale Übertragung von Sportveranstaltungen. In dieser Dissertation werden Algorithmen für kinematische Analysen und weiterführende Bewegungsinterpretationen vorgestellt, die auf Daten tragbarer Sensorik und daraus berechneten Merkmalen aufbauen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Merkmalen, die die Orientierung im Raum betreffen und darauf, das Potential dieser Merkmale für die Sportanalytik zu erforschen. Die entwickelten Algorithmen werden anhand von fünf Sportarten beschrieben und evaluiert. Beim Gerätetauchen, Rudern und Skispringen wird die 3D-Orientierung von Körper/Boot/Skiern ermittelt und zur Analyse und Visualisierung des Bewegungsverhalten weiterverarbeitet. Beim Snowboarden und Skateboarden wird die Orientierung des Boards berechnet und zur Bewegungsvisualisierung sowie für Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens genutzt. Boardsporttricks werden automatisiert erkannt und anschließend in Trickkategorie und -typ klassifiziert. Die Algorithmen dieser Arbeit wurden bereits teilweise zur TV-Übertragung von internationalen Wettkämpfen (z.B. Olympische Spiele 2018) eingesetzt. Weiterhin können sie für sportwissenschaftliche Forschung verwendet werden, um tiefgehende sportbezogene Analysen und innovative Trainingsmethoden zu entwickeln.show moreshow less

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Metadaten
Author:Benjamin H. GrohORCiD
Persistent identifiers - URN:urn:nbn:de:bvb:29-opus4-187083
Persistent identifiers - DOI:https://doi.org/10.25593/978-3-96147-486-8
ISBN:978-3-96147-486-8
Series (Volume number):FAU Studien aus der Informatik (16)
Publisher:FAU University Press
Place:Erlangen
Referee:Björn Eskofier, Antonis Argyros
Advisor:Björn Eskofier
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of publication:2021
Date of online publication (Embargo Date):2022/03/13
Publishing Institution:FAU University Press
Granting institution:Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Technische Fakultät
Acceptance date of the thesis:2021/04/26
Release Date:2022/03/16
Tag:Kinematic Analysis; Machine Learning; Rowing; Scuba Diving; Ski Jumping; Sports Analytics
SWD-Keyword:Kinematik; Maschinelles Lernen; Wearable Computing; Data Science; Tauchsport; Rudersport; Skispringen; Snowboarding; Skateboarding
Length/size:xxiii, 187 Seiten
Notes:
Parallel erschienen als Druckausgabe bei FAU University Press, ISBN: 978-3-96147-485-1
Institutes:Technische Fakultät
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 006 Spezielle Computerverfahren
6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften / 621 Angewandte Physik
7 Künste und Unterhaltung / 79 Sport, Spiele, Unterhaltung / 796 Sportarten, Sportspiele
open_access (DINI-Set):open_access
Collections:Universität Erlangen-Nürnberg / FAU University Press
Licence (German):Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
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