Sistema de detección de patrones en partidos de fútbol a través de un visor web

Abstract

[Resumen]: El objetivo de este proyecto de fin de grado es la creación de una aplicación que permita detectar y visualizar patrones en partidos de fútbol a través de un reproductor web. Algunos de los ejemplos de patrones que se abarcan son ataques por banda y desmarques de ruptura, entre otros. Comprender y analizar los patrones de juego, tácticas y jugadas empleadas por los jugadores y el equipo durante el partido, facilita la formulación de estrategias más efectivas e informadas. Para lograr esto, la aplicación realiza la extracción de intervalos de tiempo en los que se llevaron a cabo los patrones o jugadas detectadas, permitiendo así la visualización efectiva de vídeos correspondientes a los patrones identificados, lo que es esencial para el análisis y la toma de decisiones por parte del usuario final. Para alcanzar este objetivo, se hizo un análisis inicial para definir el alcance y los requisitos funcionales del proyecto. Luego, se diseñó el sistema, así como su interfaz, utilizando mockups para visualizar las funcionalidades, junto con las consultas y requisitos del proyecto. En el desarrollo, se empleó la tecnología PostgreSQL con PostGIS para el almacenamiento de la información del partido y de datos geoespaciales, así como la tecnología Flask para la implementación del servicio REST. Para realizar peticiones al servidor se empleó Fetch API, ya integrado en JavaScript. En cuanto a la interfaz del usuario, se usaron HTML y CSS junto con Boostrap y funciones JS, para conseguir una web estética y fácil de usar. El trabajo de fin de grado se gestionó siguiendo una metodología iterativa e incremental para el desarrollo de software.

[Abstract]: The aim of this final degree project is the creation of an application that allows the detection and visualisation of patterns in football matches through a web player. Some of the examples of patterns covered are flank attacks and breakaways, among others. Understanding and analysing the patterns of play, tactics and moves employed by players and the team during the match facilitates the formulation of more effective and informed strategies. To achieve this, the application performs the extraction of time intervals in which the detected patterns or plays were carried out, thus allowing the effective visualisation of videos corresponding to the identified patterns, which is essential for analysis and decision making by the end user. To achieve this goal, an initial analysis was done to define the scope and functional requirements of the project. Then, the system was designed, as well as its interface, using mockups to visualise the functionalities, along with the queries and requirements of the project. In the development, PostgreSQL technology with PostGIS was used for the storage of the party information and geospatial data, as well as Flask technology for the implementation of the REST service. Fetch API, already integrated in JavaScript, was used to make requests to the server. For the user interface, HTML and CSS together with Boostrap and JS functions were used to achieve an aesthetic and user-friendly website. The final degree project was managed following an iterative and incremental methodology for software development.