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Aufgrund der sehr hohen und weiterhin stetig zunehmenden Leistungsdichte im Kanu-Rennsport, insbesondere im internationalen Spitzenbereich, gewinnt die Optimierung der Renngestaltung und der Wettkampftaktik immer mehr an Bedeutung. Relevante Parameter zur Beurteilung des Fahrverhaltens am Wettkampf teilnehmender Boote können bisher nur manuell mit großem Zeitaufwand bestimmt werden. Daraus resultieren schlussendlich nur eingeschränkte Möglichkeiten, um die eigene Renntaktik im Lichte konkurrierender Boote zu justieren.

In diesem Projekt werden Algorithmen entwickelt und in einer Software integriert, um die für Trainerinnen und Trainer zur Wettkampfanalyse relevanten Parameter unmittelbar nach Wettkampfläufen vollautomatisch zu bestimmen. Dadurch können einzigartige Erkenntnisse zugänglich gemacht und neue Handlungsspielräume eröffnet werden. Die Basis für diese Analysen sind Kameraaufnahmen des gesamten Rennverlaufs über eine Entfernung von bis zu 1000m. Aus diesen Aufnahmen sollen die einzelnen Boote, deren Fahrstrecken und zugehörige Fahrzeiten dadurch automatisch erfasst werden, dass eine Verknüpfung klassischer Computer-Vision-Algorithmen, moderner Deep-Learning-Verfahren und prädiktiver Modelle erfolgt.

Die mit dem Projekt verbundenen neuen Analysetechniken sollen zukünftig in internationalen Wettbewerben zum Einsatz kommen und einen Beitrag zur Vergrößerung der Chancen auf Bestplatzierungen für deutsche Athletinnen und Athleten in den Disziplinen Kajak und Canadier in Einzel- und Mannschaftsbooten leisten.

Dieses Projekt wird mit Forschungsmitteln des Bundesinstituts für Sportwissenschaft (BISp) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

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