FUTBOLDA OYUNCU PERFORMANS TAKIPLERINDE KULLANILAN KÜRESEL KONUM BELIRLEME (GPS) VE ÇOKLU KAMERA SISTEMLERININ INCELENMESI

Yıl 2018, Cilt 5 Özel sayı 1, 38 - 45, 31.12.2018

Gürcan Ünlü , Bayram Polat Aytek Hikmet Güler , Anıl Işık

Öz

Giyilebilir bir teknoloji olan Küresel
Konum Belirleme (GPS) ve kameralı optik takip sistemleri en popüler oyuncu
takip sistemleri olup özellikle profesyonel futbolda birçok farklı amaçla
kullanılmaktadır. Bu iki teknoloji sağladığı faydalar bakımından da
farklılıklar içermekte, ve yakın zamanda yapılan birçok çalışma bu
farklılıkları incelemeyi amaçlamıştır. Bu çalışmanın amacı ise ilgili alandaki
literatür ışığında en yaygın oyuncu performans takip sistemleri olan çoklu
kamera sistemi ile Küresel Konum Belirleme (GPS) sistemini incelemektir. Yapılan
çalışmalar her iki sistem için özellikle koşu mesafelerinde yüksek geçerlilik
ve güvenilirlik ortaya koymuştur(Buchheit
ve ark., 2014). Kameralı optik takip sistemleri rakip
takımı da inceleme olanağı sağlayabilmesi ve oyun içi olayları da (gol,
fauller, paslar, ofsayt vb.) tahmin edebilmesi(Delibas
ve ark., 2018) özellikleriyle maç analizlerinde önemli
faydalar sağlamaktadır. Ayrıca bu sistemin geliştirilen yeni formlarında  topun ve maç hakeminin hareket örüntüleri de
incelenebilinmektedir. GPS sisteminin de kamera açısının dışında da veri alabilmeye
olanak sağlaması ve kalp atım sayılarıyla daha anlamlı bilgiler verebilmesi(iç
yüklerin hesaplanması, yorgunluk analizi vs.) gibi avantajları vardır. Genel
olarak her iki sistemin uygulama sahasına katkılarını arttırmak amaçlı
geliştirilmekte olduğu söylenebilir. Mevcut koşullarda kameralı takip
sistemlerinin maç performanslarının analizinde, GPS in özellikle yelek formunda
antrenman performanslarının değerlendirilmesinde daha uygun olduğu
düşünülmektedir. 

Anahtar Kelimeler

GPS, antrenman yükü, teknoloji, performans

COMPARISON OF MULTIPLE CAMERA SEMI-AUTOMATIC SYSTEMS AND GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) AS DIFFERENT PLAYER TRACKING SYSTEMS IN FOOTBALL

Öz

Global positioning systems (GPS) as a wearable technology and multiple camera semi-automatic systems are two most popular technologies which aim to reveal physical performance of the players in both training and competitions. These technologies may have also specific contents in terms of benefits, advantages or disadvantages, and some recent studies have revealed the differences between these technologies. This paper aimed to discuss these technologies with respect to their benefits to practical application in light of the literature. The overall reliability and validity is good for both system especially in distance covered (Buchheit et al., 2014), Multiple camera semi-automatic systems due to having to predict some soccer events (corner kick, free kick, goals, penalties etc.) and providing same data about opponent team can be more useful than GPS in match analysis. On the other hand, GPS player tracking technology may become more useful in monitoring training loads since this system works independently of camera. Both systems have some limitations such as poor accuracy in computing high intensity running, acceleration, deceleration, and constant motion errors however these technologies have been developing so further innovations may overcome the limitations.

Anahtar Kelimeler

GPS, football, tracking system

Kaynakça

• Akyıldız Z.(2018) Futbolcularda yapilan anaerobik ve aerobik performans testleriyle saha takip cihazlariyla elde edilen fizyolojik ve kinematik parametrelerin karşilaştirilmasi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Yükseklisans tezi, AfyonAndreassen, K. H. (2018). Metrix: Real-time Analysis of Physical Performance Parameters in Elite Soccer. UiT Norges arktiske universitet. Aydın, H.,(2012). GPS Kullanılarak Sporcu Takip Sistemi Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi. Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, AnkaraBuchheit, M., Allen, A., Poon, T. K., Modonutti, M., Gregson, W., & Di Salvo, V. (2014). Integrating different tracking systems in football: multiple camera semi-automatic system, local position measurement and GPS technologies. Journal of Sports Sciences, 32(20), 1844–1857.Cummins, C., Orr, R., O’Connor, H., & West, C. (2013). Global positioning systems (GPS) and microtechnology sensors in team sports: a systematic review. Sports Medicine, 43(10), 1025–1042.Delibas, E., Uzun, A., Inan, M. F., Guzey, O., & Cakmak, A. (2018). Interactive exploratory soccer data analytics. J. Inf. Syst. Oper. Res.(under Review).Edgecomb, S. J., & Norton, K. I. (2006). Comparison of global positioning and computer-based tracking systems for measuring player movement distance during Australian football. Journal of Science and Medicine in Sport, 9(1–2), 25–32.Göral, k. (2015). futbolda performansin temel belirleyicilerinden biri: topa sahip olma (fifa u-20 dünya kupasinin analizi). uhbab journal, 4(13).Harley, J. A., Lovell, R. J., Barnes, C. A., Portas, M. D., & Weston, M. (2011). The interchangeability of global positioning system and semiautomated video-based performance data during elite soccer match play. The Journal of Strength & Conditioning Research, 25(8), 2334–2336.Hewitt, A. (2016). Performance Analysis in Soccer: Applications of Player Tracking Technology (Doctoral dissertation, University of Canberra).Hoppe MW , Baumgart C, Polglaze T, Freiwald J. ,(2018).Validity and reliability of GPS and LPS for measuring distances covered and sprint mechanical properties in team sports.Işık, A., & Ünlü, G. (2017). Spor Yaralanmalarından Korunmada Teknoloji. Turkiye Klinikleri Journal of Sports Medicine-Special Topics, 3(3), 214–218.Jennings, D., Cormack, S., Coutts, A. J., Boyd, L., & Aughey, R. J. (2010). The validity and reliability of GPS units for measuring distance in team sport specific running patterns. International Journal of Sports Physiology and Performance, 5(3), 328–341.Özdemir, E., & Alemdar, H. (2018). Predicting soccer events from optical tracking data. In 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1–4). IEEE.Wang, S., & Zhou, G. (2015). A review on radio based activity recognition. Digital Communications and Networks, 1(1), 20–29.