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“德甲数据科技竞赛”作为Kaggle竞赛的一部分，超过500支参赛队伍提交了关于人工智能如何能在未来检测球员行为动作的方案。 \n
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DFL 体育技术与创新总监韦贝尔说：“我们收集了所有德甲和德乙比赛的综合数据。这些数据为比赛分析、训练和球员个人教练等运动相关目的提供了宝贵的战术见解。这就是为什么我们正在探索，如何至少部分自动化捕获赛场当前事件数据，以此替代手动过程。如果可能的话，这是一项可扩展可持续的技术，这不仅会为我们自己的联赛创造了协同效应，还会为世界各国其他联赛带来潜在的好处。” \n
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因此，德甲发起了一场Kaggle竞赛，以寻找能够在德甲比赛的选定视频片段中可靠地识别三种类型的比赛事件的自学软件模型，并正确地为它们加上时间标记：界外球、传球和铲球。 \n
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三家获胜团队声称自己都是球迷，因为对比赛的渴望，很清楚这面对计算机领域来说是多大的挑战。处理图像生成数据解析，必须以毫秒级精度识别球场上瞬息万变的事，其中的关联性和复杂性是展示自己技能的好机会。三支获胜团队分别是：Dr. Philipp Singer、Pascal Pfeiffer 和 Yauhen Babakhin。作为AI专业人士，他们必须确认脚本尽可能跳过任何遮挡来快速解决复杂的事，尽可能从500支参赛队中获胜，获得DFL的青睐。而他们也分别获得了至少25000欧元的奖金，但他们都选择将奖金捐出，为未来基于人工智能的可靠提取比赛事件数据的自动化解决方案增加更多资金。 \n
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最后，我们一起通过视频来参观一下他们的作品吧！\n