PitcherNet: Powering the Moneyball Evolution in Baseball Video Analytics

在高风险的棒球世界中，投手机械动作的每一个细微之处都关系到最大化表现和最小化失分。传统的分析方法通常依赖于预先录制的离线数值数据，这限制了它们在现场比赛的动态环境中的应用。广播视频分析虽然看起来理想，但由于运动模糊和低分辨率等因素而面临重大挑战。为了解决这些挑战，我们介绍了PitcherNet，这是一个端到端的自动化系统，直接从现场广播视频分析投手运动学，从而提取有价值的投球统计数据，包括速度、释放点、投球位置和释放延伸等。该系统利用了三个关键组件：（1）通过将动作与球员运动学分离来进行球员跟踪和识别；（2）分布和深度感知的3D人体建模；（3）基于运动学的投球统计。实验验证表明，PitcherNet在投手轨迹识别方面实现了96.82%的准确率，关节位置误差降低了1.8毫米，并且与基线方法相比具有更优的分析能力。通过从广播视频中实现关键的运动学分析，PitcherNet为棒球分析的未来铺平了道路，通过优化投球策略、预防伤害和深入理解投手机械，永远改变了这项运动。

PitcherNet试图从实时广播视频中分析投手的运动学数据，以优化投球策略、预防伤害和深入理解投手机理。

PitcherNet的关键思路包括球员跟踪和识别、分布和深度感知的3D人体建模以及运动学驱动的投球统计学。

PitcherNet在投手轨迹识别方面达到了96.82%的准确率，关节位置误差减少了1.8mm，并且在分析结果方面优于基线方法。

在类似的领域中，最近的研究包括“基于深度学习的棒球运动员动作识别”和“基于机器学习的棒球投手动作分析”等。