搜索常见问题消息登录SoccerTrack v2|足球分析数据集|计算机视觉数据集收藏arXiv2025-08-03 更新2025-08-06 收录下载链接：https://huggingface.co/datasets/atomscott/soccertrack-v2

https://github.com/AtomScott/SoccerTrack-v2下载链接链接失效反馈资源简介：SoccerTrack v2是由名古屋大学和筑波大学共同创建的全方位足球比赛数据集，包含10场大学级别比赛的4K全景视频，以及对应的游戏状态重建和球动作标注。该数据集提供了详细的2D球场坐标、球员ID、角色和队伍归属等标注信息，旨在推进计算机视觉和足球分析领域的研究。应用场景：提供机构：名古屋大学,筑波大学创建时间：2025-08-03AI搜集汇总数据集介绍构建方式SoccerTrack v2数据集的构建采用了先进的BePro摄像系统，通过全景多视角技术捕捉了10场大学级别足球比赛的全场4K视频。数据采集过程中，摄像机固定布置以确保完整的球场覆盖，避免了传统转播视角中常见的遮挡问题。每场比赛的视频数据均经过严格的时间同步处理，并辅以详细的游戏状态重建（GSR）和球动作识别（BAS）标注。GSR标注包括球员的二维球场坐标、球衣号码、角色和球队信息，而BAS标注则涵盖了12类关键球动作事件。使用方法SoccerTrack v2数据集的使用方法主要包括视频数据的加载和标注文件的解析。研究者可以通过GitHub或Hugging Face平台获取数据集，其中视频文件为MP4格式，标注文件采用JSON格式。使用该数据集时，建议先同步视频和标注数据，然后利用提供的球员坐标和动作标注进行多目标追踪、游戏状态重建或动作识别等任务。数据集的详细文档和示例代码将帮助用户快速上手，并支持各类足球分析应用的开发。背景与挑战背景概述SoccerTrack v2是由日本名古屋大学和筑波大学的研究团队于2025年推出的一个开创性足球分析数据集。该数据集旨在推动计算机视觉在足球分析中的应用，特别是在多目标跟踪（MOT）、比赛状态重建（GSR）和球动作识别（BAS）等关键任务上。不同于以往依赖转播视角或有限场景的数据集，SoccerTrack v2提供了10场大学级别比赛的全场全景4K录像，采用BePro摄像机捕捉，确保球员全程可见。数据集的核心价值在于其丰富的标注信息，包括球员的2D场地坐标、基于球衣号码的球员ID、角色和球队信息，以及12类球动作的标注。这一数据集的推出填补了现有资源在长期跟踪和全场分析方面的不足，为战术分析和自动化工具的开发提供了新的基准。当前挑战SoccerTrack v2在解决足球分析领域的核心问题上面临多重挑战。首先，在领域问题方面，数据集需应对多目标跟踪中的遮挡和球员身份持续识别问题，尤其是在高密度动态场景下。比赛状态重建要求精确的球员位置和角色标注，这对全景视频的视角拼接和坐标映射提出了极高要求。其次，在构建过程中，研究团队需克服4K全景视频数据采集的硬件限制，确保多摄像机同步和画面无缝拼接。标注工作面临巨大挑战，尤其是球员身份识别需依赖可见的球衣号码，而天气和光照变化增加了标注难度。此外，球动作识别需处理12类复杂事件的时序标注，这对标注一致性和准确性提出了严峻考验。常用场景经典使用场景SoccerTrack v2数据集在足球分析领域具有广泛的应用价值，其全景4K视频和丰富的标注信息为多目标跟踪（MOT）、比赛状态重建（GSR）和球动作识别（BAS）提供了理想的研究平台。研究者可以利用该数据集进行球员行为分析、战术模式识别以及比赛事件检测，尤其在大学级别比赛中，其完整的球场覆盖和高分辨率视频为长期跟踪和全局分析提供了前所未有的数据支持。解决学术问题SoccerTrack v2解决了现有足球数据集在遮挡、部分球员可见性和短序列长度等方面的局限性。通过提供全景视频和详细的GSR标注（如2D球场坐标、球员ID、角色和球队信息），该数据集显著提升了多目标跟踪和比赛状态重建的准确性。此外，其12类球动作标注为事件检测和战术分析开辟了新的研究方向，填补了学术界在足球视频分析领域的空白。实际应用在实际应用中，SoccerTrack v2为足球战术分析和自动化工具开发提供了强有力的数据支持。教练团队可以利用该数据集进行战术复盘和球员表现评估，而体育科技公司则可以基于其开发实时比赛分析系统。此外，该数据集的高质量标注还为训练和验证计算机视觉算法提供了可靠的基础，推动了足球分析技术的实际落地。数据集最近研究最新研究方向在足球分析与计算机视觉交叉领域，SoccerTrack v2数据集以其全景4K视频和多视角标注体系，正推动多目标追踪（MOT）与比赛状态重建（GSR）研究的范式革新。该数据集通过10场大学级别赛事的全景影像，首次实现了球员二维坐标、球衣编号、角色定位与12类球动作标注的同步整合，解决了传统转播视角数据存在的遮挡与视野局限问题。其标注体系特别强化了战术分析维度，如基于球衣号的持续身份追踪和球员角色分类，为自动化战术板生成、实时决策支持系统提供了底层数据支撑。当前研究热点集中于利用该数据集开发时空图神经网络模型，以探索球员移动模式与团队战术的关联性，同时其全景特性也催生了新型遮挡补偿算法在动态场景中的验证。相关研究论文1SoccerTrack v2: A Full-Pitch Multi-View Soccer Dataset for Game State Reconstruction名古屋大学,筑波大学 · 2025年以上内容由AI搜集并总结生成用户留言有没有相关的论文或文献参考？ 这个数据集是基于什么背景创建的？ 数据集的作者是谁？ 能帮我联系到这个数据集的作者吗？ 这个数据集如何下载？ 点击留言5,000+优质数据集54 个任务类型进入经典数据集关于我们遇见数据集——让每个数据集都被发现，让每一次遇见都有价值。联系我们selectdataset@iotsh.com.cn商业合作数据驱动未来，携手共赢发展 商业合作 © 2023-2025 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有沪ICP备17003045号-15热门搜索社区交流群面向社区/商业的数据集话题

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