Im Fußball bezeichnet die Aufstellung die Position der Spieler auf dem Spielfeld vor Spielbeginn. Der Trainer legt die Aufstellung anhand verschiedener Faktoren fest, darunter die Stärken der Spieler, die Schwächen des Gegners und die Spielstrategie. Die Aufstellung besteht aus den Startspielern und den Auswechselspielern, die im Laufe des Spiels zum Einsatz kommen können. Die gängigste Formation ist das 4-3-3-System mit vier Verteidigern, drei Mittelfeldspielern und drei Stürmern. Manche Mannschaften wählen jedoch je nach Spielstil und Gegner andere Formationen. Die Aufstellung ist entscheidend für den Erfolg einer Mannschaft, da sie den Spielausgang maßgeblich beeinflussen kann.
Künstliche Intelligenz (KI) hat die Herangehensweise an diverse Branchen und Bereiche revolutioniert. Auch im Fußball ist KI keine Ausnahme: Sie hilft beispielsweise dabei, Spielernamen in den Aufstellungen zu erkennen. Mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning-Algorithmen und maschineller Lernverfahren können KI-Systeme Text- und Bilddaten analysieren und Spielernamen aus verschiedenen Quellen extrahieren.
Über unseren Kunden
Eastgate Software freut sich sehr über die Möglichkeit, 2021 mit einer Sportorganisation in Israel zusammenzuarbeiten. Als Unternehmen, das sich auf innovative Softwarelösungen spezialisiert hat, sind wir stolz darauf, mit einem Kunden zusammenzuarbeiten, der Innovation und Exzellenz in der Sportbranche großschreibt. Unsere Zusammenarbeit mit dieser Organisation ist ein wichtiger Schritt in unseren kontinuierlichen Bemühungen, unsere globale Reichweite auszubauen und Partnerschaften mit Kunden einzugehen, die unsere Werte teilen. Wir freuen uns darauf, eine langfristige Beziehung zu diesem Kunden aufzubauen und zu seinem Erfolg beizutragen.
Geschäftlicher Bedarf
Unser Team hatte die Aufgabe, ein KI-Modell zu entwickeln, das die Namen von Spielern in der Startaufstellung und auf der Ersatzbank eines Fußballspiels erkennt. Das Modell musste mit verschiedenen Datenquellen arbeiten und die Spielernamen unabhängig von Schriftart oder Bildformat präzise erkennen. Dazu benötigten wir ein OCR-Modell, das Merkmale aus den Daten extrahieren und die relevanten Spieler in der jeweiligen Spielaufstellung identifizieren konnte.
Unser Ansatz und die Lösung
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