球员跑动统计【 * 】球员跑动统计表格

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于球员跑动统计的问题，于是小编就整理了5个相关介绍球员跑动统计的解答，让我们一起看看吧。

中超跑动距离？

中超球员跑动距离世界最少 最低3000米。

根据国际足联的相关统计，目前一名职业足球运动员全场的累计跑动距离平均为10000米，最差的在6000米左右，而好的高达12000米。

而国内中超联赛球员平均跑动距离仅为7000米左右，一些球员甚至一场比赛只跑3000多米。

在国内比赛中能跑10000米的队员简直屈指可数。从这组数据中就不难得出中国男足球员水平在世界职业球员范围内的位置，他们甚至连孙雯、刘爱玲那批老女足队员都不如，要知道中国女足巅峰时期跑动距离为场均9000-10000米。

世界杯比赛中球员跑动距离是如何测算的？

球员跑动距离是由总部设在法国的数据公司SUP（Sport Universal Process）测量出的。该公司为多家欧洲俱乐部聘用进行分析。在数据取样的比赛中，赛场内安装8部具有热成像功能的高级摄相机，并用这些摄像机记录比赛的全过程。摄像机拍录下的信息会被一套超级复杂的分析软件分解，而最终的结果就是客户看到的，详细无比的数据被分门别类地统计出来。以下是功能以及优势介绍：

功能：1，呈现球队球员2维跑动。2，与比赛录像同步。3，整合的图形工具：越位，模块，线条。4，完整的个人和全队统计数据。5，图表，表格，清单形式的数据。6，测量身体活动和体质报告。7，个性化规则。8，可输出数据到第三方。

应用优势：1，比赛全视角（可以看到全场）。2，观察比赛可以有球或者无球。3，单独或整体测量效率。4，确认战术体系。5，对单个球员的支持的创新。6，对体能训练计划的支持。7，3程序合1：战术，体能，动态总览 红外线跟踪系统。

梅西法甲跑动距离？

据欧足联官网统计，本赛季欧冠，阿什拉夫是巴黎圣日耳曼队内跑动距离最长的球员，阿什拉夫在出战的8场比赛中一共跑了85.1km。

姆巴佩一共跑了65km，队内排名第三，梅西则跑了58km，队内排名第六。

巴黎队内本赛季欧冠跑动距离排行（括号内为总出场分钟数）：

1、阿什拉夫 85.1km（718）

2、马尔基尼奥斯 78.5km （720）

3、姆巴佩 65km （673）

4、金彭贝 64.3km （630）

5、努诺-门德斯 62.2km （581）

6、梅西 58km （630）

7、维拉蒂 55.8km （431）

8、内马尔 55.6km （468）

9、盖耶 48.1km （400）

10、埃雷拉 44.3km （326）

11、达尼洛-佩雷拉 40.6km （362）

12、帕雷德斯 36.9km （315）

13、迪马利亚 32km （260）

14、维纳尔杜姆 31.6km （261）

15、多纳鲁马 27.5km （450）

16、迪亚洛 17.9km （165）

17、德拉克斯勒 15.1km （136）

18、纳瓦斯 13.7km （270）

中甲一场球几公里？

中甲一场球除门将外，其余各球员跑动距离大概8.5公里左右。

据国际足联官方的数据统计显示，一名职业足球运动员一场比赛的平均跑动距离约为 10 公里。

其中，欧洲五大联赛级别的球员场均跑动距离约为 12 公里，而在中超赛场上，球员的平均跑动距离约为 9 公里。

足球比赛中的各项数据是怎么统计的？

数据作为足球比赛的重要组成部分，经常会成为球迷谈论的焦点，比如某某队的控球率高达xx%，某某队上半场完成了x脚射门x脚命中门框范围内。而这些复杂的数据，简单来说，就是人工+智能结合的产物。

在国外，有很多公司都经营着庞大的数据运算系统，诸如英国的OPTA、法国的Sport Universal，这两家公司基本上代表了数据统计最顶尖的水准。其中，英国的OPTA的业务范围几乎涵盖了欧洲的主流联赛。

那么这些数据又是通过何种手段获取的呢？首先，技术人员会在球场四周布置多个高速摄影机，其目的是捕捉球员动作同时进行图像识别，以此来完成“哪个球员在哪个时间完成了那种动作”诸如此类的工作。而获得的这些信息，回传至后台软件，通过庞大的数据分析及统计。

当然，仅仅依靠机器算法，还是远远不够的。在使用高科技的同时，还是需要配置经验丰富的记录员，来判断某个动作应该属于哪个范畴，是射门？传中？这些工作人员凭借丰富的经验，快速的将数据分类整理，再反馈到比赛的转播方，这时候基本就是我们看到的转播画面上的数据内容了。

此外，数据公司还会将每场比赛的数据统一汇总到云端服务器作为历史资料，这样可以方便使用者随时查阅，最直观的体现就是：我们经常在直播中听到解说员对某个球员的历史记录如数家珍，而是解说员在比赛中可以随时调用他们需要的数据，比如：某队历史交锋、进球数、红黄牌数等等等。简单的说，不是解说员记性好，实在是高科技太好用。

数据的统计随着科技的发展，已经成为生活中不可或缺的一部分，而足球统计学也逐渐被越来越多的人所追逐研究，对数据有天赋的足球迷们，或许你们可以尝试打开自己足球世界的大门哟。

目前足球数据统计主要有三种方法：

1、视频分析：可以是在比赛直播时根据电视转播信号实时统计，也可以在赛后根据比赛录像进行统计。可以统计射门、传球、抢断、扑救等等有球动作的数据，细分项目可达到几百项。动作的判定主要还是靠人工，目前有一些厂家尝试用AI智能技术自动判定动作，但技术还不成熟，在复杂场景下基本没法实用。这种采集方法的优点是成本低，因为无须派人到比赛现场、也不用架设专门的设备；只要有比赛录像，可以对以前踢完的比赛进行统计。缺点是只能统计有球的动作，像跑动距离、无球站位、体能心率等都采集不了；对采集人员的要求很高，要经常长期训练才到达到采集速度和数据质量的高标准。

2、动态跟踪：在比赛现场架设摄像机或是预先在体育场内架发摄像头。比赛进行期间多个摄像头配合覆盖整个球场，获得全场比赛画面后，通过人工或程序自动跟踪每名球员的运动轨迹，然后就可分析得出每名球员的跑动距离、跑动速度等体能数据，任意时刻场上球员的实时站位等。这种采集方法的优点是可以采集体能数据和无球数据。缺点是成本高，因为每场比赛都要派人到现场，还要在现场架设网络；如果比赛时没有录下视频画面，赛后就没法补采；对于有球动作的采集，还是没法自动完成，仍然要用跟视频分析同样的技术来实现。

3、可穿戴设备：大多是球员穿着智能背心，里面有传感器，可以采集球员的多项生理机能数据，比如心跳。同时配合定位功能，也可以采集球员的体能数据。早先的定位功能主要是通过GPS实现，近几年又新出现了近场超宽带技术。这种方法的优点是可以采集生理机能数据。缺点是前期投入大，国外厂商一套（供一支球队用）设备下来得大几十万；很多职业比赛还不允许球员配带这些设备，因此更多地是用在训练或非正式比赛中；对于有球动作的统计，还是要使用视频分析技术。

到此，以上就是小编对于球员跑动统计的问题就介绍到这了，希望介绍关于球员跑动统计的5点解答对大家有用。