Torerkennung

Torerkennung bezeichnet den Prozess der Erkennung von Toren in Sportarten wie Fußball sowie die allgemeine Erkennung von Tor-Ereignissen in visuellen Daten. Dabei geht es darum festzustellen, ob der Ball die Torlinie vollständig überschritten hat und somit ein Tor zählt. In der Praxis verbinden Torerkennungssysteme Sensorik, Bild- oder Videoanalyse und maschinelles Lernen, um eine verlässliche Entscheidung zu ermöglichen.

Im Fußball spielen Torlinientechnologien eine zentrale Rolle. Hochgeschwindigkeitskameras, ball- oder linienbasierte Sensoren und sometimes magnetische Systeme arbeiten zusammen, um eindeutig zu bestimmen, ob das Tor gültig ist. Die Ergebnisse werden den Schiedsrichtern oder dem Video Assistant Referee (VAR) vorgelegt. Debatten um Genauigkeit, Verzögerungen und Kosten haben den Entwicklungsgrad beeinflusst; moderne Systeme zielen auf schnelle, klare Entscheidungen ab, die Spielverläufe zuverlässig unterstützen.

In der computervisualistischen Forschung wird Torerkennung auch als Event- oder Action-Erkennung formuliert. Modelle lernen, Tor-Ereignisse in Videosequenzen zu identifizieren, oft anhand Merkmale wie Ballposition, Bewegungen von Spielern und der Ballverfolgung. Typische Ansätze umfassen klassische Merkmalsextraktion, Convolutional Neural Networks sowie zeitliche Modelle wie LSTM oder Transformer. Große Datensätze aus Profi- und Amateursportarten unterstützen Forschung und Entwicklung.

Herausforderungen bestehen in der Schnelligkeit von Ball- und Spielerbewegungen, wechselnden Blickwinkeln, Beleuchtung, Occlusion und der Synchronisation zwischen verschiedenen Kamerasystemen. Zuverlässigkeit, Latenz und Kosten beeinflussen den Einsatz in Live-Umgebungen. Anwendungen reichen von Schiedsrichterunterstützung und Leistungsanalyse bis hin zu Trainings- und Sicherheitslösungen in Stadien.