Er hangt een soort magie rond een voetbalschot dat zo krachtig is dat het toeschouwers, spelers en zelfs commentatoren een moment van ontzag bezorgt. Denk eens terug aan het moment waarop de pure kracht van een staking een heel Bundesliga-stadion liet bruisen van energie. Wat spreekt precies zo intens tot onze verbeelding? Hoewel er veel factoren zijn die bijdragen aan een iconisch doelpunt, is er een bijzondere aantrekkingskracht op schoten die door de lucht schieten, vooral als ze vanaf een afstand worden genomen.

Door de jaren heen is de Bundesliga getuige geweest van spelers die legendes zijn geworden, niet alleen vanwege hun vaardigheden, maar ook vanwege hun griezelige vermogen om bliksemschichten te ontketenen. Bernd Nickel, een opvallende figuur uit de illustere selectie van Frankfurt in de jaren zeventig en tachtig, verdiende de titel 'Dr. Hammer” van fervente fans. Tijdens zijn illustere carrière scoorde hij 1970 keer in 1980 wedstrijden.

Naast zijn schietvaardigheid is een andere prestatie van Nickel die opvalt zijn vermogen om direct te scoren uit hoekschoppen. Sterker nog, hij heeft de unieke onderscheiding dat hij vanuit alle vier de hoekposities in het Waldstadion in Frankfurt heeft gescoord. Een voorbeeld hiervan zagen de fans van Frankfurt in mei 1971, tijdens een wedstrijd met hoge inzet tegen Kickers Offenbach, toen hij een masterclass onthulde.

Nickel scoorde een verbluffend doelpunt in de 17e minuut, wat Frankfurt uiteindelijk naar een 2:0 overwinning leidde. Wat dit doelpunt nog gedenkwaardiger maakte, was de manier waarop het werd uitgevoerd: een spectaculaire zijwaartse schaartrap vanaf de strafschopstip, perfect passend in de bovenhoek. Dit doelpunt zou later worden erkend als het "Doelpunt van de maand" voor mei 1971. Nickl's impact op het veld viel niet te ontkennen, en gedurende de tijd dat hij Eintracht Frankfurt vertegenwoordigde, won de club driemaal de DFB-Pokal (in 1974, 1975, en 1981) en eenmaal de UEFA Cup in 1980.

Op dezelfde manier heeft Thomas ‘de Hamer’ Hitzlsberger zijn naam in de folklore van de Bundesliga geëtst met zijn verbluffende linksvoetige raketten. Zijn aanval uit 2009 tegen Leverkusen met een snelheid van 125 km/u is er één die nog levendig in de herinnering blijft hangen, omdat de enorme snelheid van de vrije trap van Hitzlsperger voldoende was om de nummer één doelman van Duitsland, René Adler, schijnbaar versteend achter te laten.

De bal werd in de eenenvijftigste minuut van de wedstrijd vanaf een afstand van 18 meter geslagen, zweefde langs Adler, liet hem roerloos achter en puilde tegen het net, waardoor de score 2:0 werd. Dit opmerkelijke doelpunt demonstreerde niet alleen het slagvermogen van Hitzlsperger, maar demonstreerde ook de ontzagwekkende kracht die dergelijke doelpunten met hoge snelheid tijdens een wedstrijd kunnen hebben.

Uit historische gegevens blijkt dat de snelheid van de bal in de Bundesliga de grens van 130 km/u overschreed, met als record een verbluffend schot van 137 km/u van Bayern-speler Roy Makaay.

Met dit alles in gedachten wordt het nog duidelijker waarom de snelheid en techniek achter elk schot enorm belangrijk zijn. Hoewel een hoge schietsnelheid voetbalfans opwindt, is deze tot nu toe niet regelmatig gemeten in de Bundesliga. We erkennen dit en zijn verheugd om de nieuwe Bundesliga-wedstrijdfeiten te introduceren: Shot Speed. Deze nieuwe maatstaf is bedoeld om licht te werpen op de snelheid achter deze ongelooflijke doelen, waardoor ons begrip en onze waardering voor het spel nog verder wordt vergroot.

Hoe het werkt

Heb je je ooit afgevraagd hoe snel een schot van je favoriete Bundesliga-speler gaat? Met de nieuw geïntroduceerde Bundesliga Match Facts (BMF) Shot Speed ​​kunnen fans nu hun nieuwsgierigheid bevredigen door inzicht te geven in de ongelooflijke kracht en snelheid achter shots. Schotsnelheid is meer dan alleen een getal; het is een venster op het ontzagwekkende atletisch vermogen en de vaardigheden van de Bundesliga-spelers.

Schotsnelheid heeft een boeiend effect op fans, waardoor discussies ontstaan ​​over welke speler het krachtigste schot in de competitie bezit en wie consequent bliksemsnelle aanvallen uitvoert. Schotsnelheidsgegevens zijn de sleutel tot het oplossen van deze vragen.

Daarnaast helpt het nieuwe BMF om memorabele momenten in de kijker te zetten. De snelste schoten resulteren vaak in spectaculaire doelpunten die lang in de herinnering van de fans voortleven. Schotsnelheid helpt deze momenten te vereeuwigen, waardoor fans de magie van die bliksemsnelle aanvallen opnieuw kunnen beleven.

Maar hoe werkt dit? Laten we in de details duiken.

Gegevensverzamelingsproces

De basis van de berekening van de opnamesnelheid ligt in een georganiseerd gegevensverzamelingsproces. Dit proces omvat twee belangrijke componenten: gebeurtenisgegevens en optische trackinggegevens.

Het verzamelen van gebeurtenisgegevens omvat het verzamelen van de fundamentele bouwstenen van het spel. Schoten, doelpunten, assists, fouten en wissels bieden een essentiële context om te begrijpen wat er op het veld gebeurt. In ons specifieke geval concentreren we ons op schoten, hun variaties en de spelers die daarvoor verantwoordelijk zijn.

Aan de andere kant worden optische trackinggegevens verzameld met behulp van geavanceerde camerasystemen. Deze systemen registreren spelersbewegingen en balposities en bieden een hoge mate van precisie. Deze gegevens dienen als basis voor een uitgebreide analyse van de prestaties van spelers, tactische ingewikkeldheden en teamstrategieën. Als het gaat om het berekenen van de schotsnelheid, zijn deze gegevens essentieel voor het volgen van de snelheid van de bal.

Deze twee gegevensstromen zijn afkomstig uit verschillende bronnen en hun synchronisatie in de tijd is niet gegarandeerd. Voor de precisie die nodig is bij het berekenen van de schotsnelheid, moeten we ervoor zorgen dat de positie van de bal precies aansluit bij het moment van de gebeurtenis. Dit elimineert eventuele discrepanties die zouden kunnen voortvloeien uit het handmatig verzamelen van gebeurtenisgegevens. Om dit te bereiken maakt ons proces gebruik van een synchronisatie-algoritme dat is getraind op een gelabelde dataset. Dit algoritme associeert elke opname op robuuste wijze met de bijbehorende trackinggegevens.

Berekening van de opnamesnelheid

De kern van het bepalen van de opnamesnelheid ligt in een precieze tijdstempel die wordt gegeven door ons synchronisatiealgoritme. Stel je voor dat een speler zich klaarmaakt om te schieten. Onze evenementenverzamelaars staan ​​klaar om het moment vast te leggen, en camera's volgen de beweging van de bal nauwlettend. De magie gebeurt precies wanneer de speler besluit de trekker over te halen.

Een nauwkeurige tijdstempelmeting helpt ons erachter te komen hoe snel de opname vanaf het begin was. We meten de schotsnelheid voor schoten die eindigen als doelpunt, schoten die de paal raken of gered worden. Om ervoor te zorgen dat we consistent zijn, nemen we geen kopteksten of schoten op die worden geblokkeerd. Deze kunnen een beetje lastig worden vanwege doorbuigingen.

Laten we eens kijken hoe we de verzamelde gegevens omzetten in de opnamesnelheid die u ziet:

1. Schottraject extraheren – Nadat we de gebeurtenis hebben vastgelegd en de beweging van de bal hebben gevolgd, bepalen we het traject van het schot. Dit houdt in dat we in kaart brengen welke weg de bal aflegt vanaf het moment dat hij de voet van de speler verlaat.
2. Snelheidscurve afvlakken – De gegevens die we krijgen zijn gedetailleerd, maar kunnen soms kleine variaties vertonen als gevolg van factoren zoals cameragevoeligheid. Om de nauwkeurigheid te garanderen, maken we de snelheidscurve glad. Dit betekent dat we eventuele kleine hobbels of onregelmatigheden in de gegevens verwijderen om een ​​betrouwbaardere snelheidsmeting te krijgen.
3. Maximale snelheid berekenen – Met een schone snelheidscurve in de hand berekenen we vervolgens de maximale snelheid die de bal bereikt tijdens zijn vlucht. Dit is het sleutelgetal dat de snelheid en kracht van het schot vertegenwoordigt.

We hebben ongeveer 215 wedstrijden uit het seizoen 2022-2023 van de Bundesliga geanalyseerd. De volgende grafiek toont het aantal snelle schoten (>100 km/u) per speler. De 263 spelers met minimaal één snel schot (>100 km/u) hebben gemiddeld 3.47 snelle schoten. Zoals de grafiek laat zien, hebben sommige spelers een frequentie die ver boven het gemiddelde ligt, met ongeveer 20 snelle schoten.

Laten we eens kijken naar enkele voorbeelden uit het huidige seizoen (2023-2024)

De volgende video's tonen voorbeelden van gemeten opnames waarbij topsnelheidswaarden werden bereikt.

Voorbeeld 1

Gemeten met topsnelheid van 118.43 km/u met een afstand tot het doel van 20.61 m

Voorbeeld 2

Gemeten met topsnelheid van 123.32 km/u met een afstand tot het doel van 21.19 m

Voorbeeld 3

Gemeten met topsnelheid van 121.22 km/u met een afstand tot het doel van 25.44 m

Voorbeeld 4

Gemeten met topsnelheid van 113.14 km/u met een afstand tot het doel van 24.46 m

Hoe het is geïmplementeerd

In onze zoektocht om de schotsnelheid tijdens live wedstrijden nauwkeurig te bepalen, hebben we een geavanceerde oplossing geïmplementeerd met behulp van Amazon Managed Streaming voor Apache Kafka (Amazon MSK). Dit robuuste platform dient als ruggengraat voor het naadloos streamen van positiegegevens met een snelle bemonsteringsfrequentie van 25 Hz, waardoor realtime updates van de opnamesnelheid mogelijk zijn. Via Amazon MSK hebben we een gecentraliseerde hub voor datastreaming en berichtenuitwisseling opgezet, waardoor naadloze communicatie tussen containers mogelijk wordt gemaakt voor het delen van een schat aan wedstrijdfeiten uit de Bundesliga.

Het volgende diagram schetst de volledige workflow voor het meten van de opnamesnelheid van begin tot eind.

Wedstrijdgerelateerde gegevens worden verzameld en via de DataHub van DFL in het systeem gebracht. Om match-metadata te verwerken, gebruiken we een AWS Lambda functie aangeroepen MetaDataIngestion, terwijl positiegegevens worden ingevoerd met behulp van een AWS Fargate houder bekend als MatchLink. Deze Lambda-functies en Fargate-containers maken deze gegevens vervolgens beschikbaar voor verder gebruik in de juiste MSK-onderwerpen.

In het hart van de BMF Shot Speed ​​ligt een speciale Fargate-container genaamd BMF ShotSpeed. Deze container is gedurende de hele wedstrijd actief en haalt voortdurend alle benodigde gegevens op van Amazon MSK. Het algoritme reageert onmiddellijk op elk schot dat tijdens het spel wordt gemaakt en berekent de schotsnelheid in realtime. Bovendien hebben we de mogelijkheid om de opnamesnelheid opnieuw te berekenen als onderliggende gegevens worden bijgewerkt.

Nadat de opnamesnelheden zijn berekend, is de volgende fase in onze datareis de distributie. De meetgegevens van de schotsnelheid worden teruggestuurd naar DataHub, waar ze beschikbaar worden gesteld aan verschillende consumenten van Bundesliga Match Facts.

Tegelijkertijd vinden de gegevens over de opnamesnelheid hun weg naar een aangewezen onderwerp binnen ons MSK-cluster. Hierdoor kunnen andere componenten van Bundesliga Match Facts toegang krijgen tot deze statistiek en hiervan profiteren. We hebben een AWS Lambda-functie geïmplementeerd met de specifieke taak om de berekende opnamesnelheid uit het relevante Kafka-onderwerp op te halen. Zodra de Lambda-functie is geactiveerd, worden de gegevens opgeslagen in een Amazon Aurora zonder server database. Deze database bevat de gegevens over de opnamesnelheid, die we vervolgens gebruiken om interactieve, bijna realtime visualisaties te maken Amazon QuickSight.

Daarnaast hebben we een speciale component die speciaal is ontworpen om een ​​seizoensranglijst van opnamesnelheden te berekenen. Hierdoor kunnen we het hele seizoen de snelste schoten bijhouden, zodat we altijd over actuele informatie beschikken over de snelste schoten en hun respectievelijke ranglijsten nadat elk schot is gemaakt.

Samengevat

In deze blogpost introduceren we met trots de geheel nieuwe Bundesliga-wedstrijdfeiten: Schotsnelheid, een maatstaf waarmee we de snelheid van schoten van verschillende Bundesliga-spelers kunnen kwantificeren en objectief kunnen vergelijken. Deze statistiek zal commentatoren en fans waardevolle inzichten verschaffen in de kracht en snelheid van schoten op doel.

De ontwikkeling van de Bundesliga Match Facts is het resultaat van uitgebreide analyses uitgevoerd door een samenwerkend team van voetbalexperts en datawetenschappers van de Bundesliga en AWS. Opmerkelijke schotsnelheden worden tijdens wedstrijden in realtime weergegeven op de liveticker, toegankelijk via de officiële Bundesliga-app en -website. Bovendien zullen deze gegevens direct beschikbaar worden gesteld aan commentatoren via de Gegevensverhaalzoeker en visueel gepresenteerd aan fans op belangrijke momenten tijdens uitzendingen.

We zijn ervan overtuigd dat de introductie van dit gloednieuwe Bundesliga Match Fact uw begrip van het spel zal vergroten en een nieuwe dimensie aan uw kijkervaring zal toevoegen. Bezoek voor meer informatie over de samenwerking tussen AWS en de Bundesliga Bundesliga op AWS!

We kijken reikhalzend uit naar de inzichten die u ontdekt met deze nieuwe Shot Speed-statistiek. Deel uw bevindingen met ons op X: @AWScloud, met de hashtag #BundesligaMatchFacts.

Over de auteurs

Tarek Haschemi is consultant binnen AWS Professional Services. Zijn vaardigheden en expertisegebieden omvatten applicatieontwikkeling, datawetenschap en machine learning (ML). Hij ondersteunt klanten bij het ontwikkelen van datagedreven applicaties binnen de AWS Cloud. Voordat hij bij AWS kwam, was hij ook consultant in verschillende sectoren, zoals de luchtvaart en telecommunicatie. Hij heeft een passie voor het faciliteren van klanten op hun data- en kunstmatige intelligentie (AI)-reis naar de cloud.

Jean Michel Lourier is een Senior Data Scientist binnen AWS Professional Services. Hij leidt teams die datagestuurde applicaties implementeren zij aan zij met AWS-klanten om bedrijfswaarde uit hun data te genereren. Hij heeft een passie voor het duiken in technologie en het leren over AI, ML en hun zakelijke toepassingen. Hij is ook een enthousiaste fietser en maakt lange fietstochten.

Luc Eluère is een datawetenschapper bij Sportec Solutions AG. Zijn missie is het ontwikkelen en leveren van waardevolle KPI’s aan de voetbalindustrie. Op de universiteit leerde hij de statistische theorie met een doel: de concepten ervan toepassen op het prachtige spel. Hoewel hem een ​​mooie carrière in het tafelvoetbal was beloofd, nam zijn passie voor datawetenschap de overhand en koos hij voor computers als carrièrepad.

Javier Poveda-Panter is een Senior Data and Machine Learning Engineer voor EMEA-sportklanten binnen het AWS Professional Services-team. Hij stelt klanten op het gebied van kijksporten in staat te innoveren en te profiteren van hun data, door hoogwaardige gebruikers- en fanervaringen te leveren via ML, data science en analytics. Hij volgt zijn passie voor een breed scala aan sporten, muziek en AI in zijn vrije tijd.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-facts-shot-speed-who-fires-the-hardest-shots-in-the-bundesliga/