Aplicación web orientada al análisis de múltiples trayectorias en partidos de fútbol a partir de datos georreferenciados

Abstract

[Resumen]: El objetivo principal de este Trabajo de Fin de Grado es desarrollar un aplicación web orientada al análisis táctico en fútbol mediante la visualización y comparación de trayectorias de jugadores durante un partido. Este tipo de análisis, basado en datos georreferenciados, permite entender en profundidad los patrones de movimiento de los jugadores en el terreno de juego. Para ello la aplicación permite visualizar múltiples trayectorias de jugadores en eventos clave de forma estática o dinámica. Además, incluye una búsqueda de trayectorias similares, para encontrar patrones de movimiento parecidos a una trayectoria seleccionada. El sistema ha sido desarrollado bajo una arquitectura de tres capas, haciendo uso de tecnologías como Flask, PostgreSQL (con su extensión PostGIS), Leaflet, HTML, CSS y JavaScript. El proyecto se llevó a cabo siguiendo un metodología iterativa e incremental. Para su desarrollo, en primer lugar se realizó un análisis de requisitos y una planificación inicial. Seguidamente, se diseñó el modelo de datos y la interfaz de la aplicación. Posteriormente, se llevó a cabo un preprocesamiento de los datos proporcionados y, finalmente, se fueron implementando las funcionalidades de filtrado, visualización y búsqueda de trayectorias.[Abstract]: The main aim of this end-of-degree project is to develop a web application focused on tactical football analysis through the visualization and comparison of player’s trajectories during a match. This type of analysis, based on georeferenced data, allows a deeper understanding of the players’ movement patterns on the pitch. The application enables users to visualize multiple trajectories during key events in either static or dynamic mode. It also includes a trajectory similarity search, in order to find movement patterns similar to a selected one. The system was built following a three layer architecture and it was developed using technologies such as Flask, PostgreSQL (with the PostGIS extension), Leaflet, HTML, CSS and JavaScript. The project was carried out using an iterative and incremental methodology. The development process began with a requirements analysis and initial planning. Afterwards, the data model and the user interface were designed. Later, the provided data was preprocessed. Finally, the filtering, visualization, and trajectory search functionalities were progressively implemented.