FOOTPASS: A Multi-Modal Multi-Agent Tactical Context Dataset for Play-by-Play Action Spotting in Soccer Broadcast Videos

📄 arXiv: 2511.16183v1 📥 PDF

作者: Jeremie Ochin, Raphael Chekroun, Bogdan Stanciulescu, Sotiris Manitsaris

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-11-20

💡 一句话要点

提出FOOTPASS数据集，用于足球广播视频中基于战术上下文的多模态多智能体行为定位

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 足球视频分析 行为定位 多模态数据 战术上下文 数据集 计算机视觉 多智能体

📋 核心要点

  1. 现有足球视频行为识别方法难以构建可靠的逐场数据，无法充分自动化标注过程，需要更有效的解决方案。
  2. 利用足球战术知识作为先验，结合计算机视觉任务的输出，实现更可靠的逐场数据提取和行为定位。
  3. FOOTPASS数据集是首个针对足球比赛逐场行为定位的多模态、多智能体战术上下文基准，促进相关算法开发。

📝 摘要（中文）

足球视频理解推动了时间行为定位、时空行为检测(STAD)和多目标跟踪(MOT)等任务的数据集创建。用于足球分析的结构化事件序列（谁在何时何地做了什么）的标注需要一种整合STAD和MOT的整体方法。然而，当前的行为识别方法不足以构建可靠的逐场数据，通常用于辅助而非完全自动化标注。并行研究已经推进了战术建模、轨迹预测和性能分析，所有这些都基于游戏状态和逐场数据。这促使利用战术知识作为先验来支持基于计算机视觉的预测，从而能够更自动和可靠地提取逐场数据。我们引入了Footovision Play-by-Play Action Spotting in Soccer Dataset (FOOTPASS)，这是第一个在多模态、多智能体战术上下文中对整个足球比赛进行逐场行为定位的基准。它支持开发以球员为中心的行为定位方法，该方法利用来自计算机视觉任务（例如，跟踪、识别）的输出以及足球的先验知识，包括其在长时间范围内的战术规律性，以生成可靠的逐场数据流。这些数据流构成了数据驱动的体育分析的重要输入。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决足球广播视频中逐场（play-by-play）行为的自动定位问题。现有方法依赖于时空行为检测（STAD）和多目标跟踪（MOT），但精度不足以生成可靠的逐场数据，需要人工辅助标注，效率低下。现有方法未能充分利用足球比赛的战术信息，导致行为识别的准确性受限。

核心思路：论文的核心思路是利用足球比赛的战术知识作为先验信息，辅助计算机视觉模型的预测，从而提高逐场行为定位的准确性和可靠性。通过结合视觉信息（例如球员位置、运动轨迹）和战术信息（例如传球路线、防守策略），可以更准确地识别球员的行为。

技术框架：FOOTPASS数据集的构建旨在支持开发一种以球员为中心的行为定位方法。该方法首先利用计算机视觉技术（如目标跟踪和球员识别）提取视觉特征。然后，结合足球战术知识，例如球员角色、比赛阶段和历史行为，构建战术上下文信息。最后，使用融合视觉特征和战术上下文信息的模型进行行为定位。整体流程包括数据预处理、特征提取、模型训练和行为预测等阶段。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了FOOTPASS数据集，这是一个专门为足球比赛逐场行为定位设计的多模态数据集。该数据集不仅包含视觉信息，还包含丰富的战术上下文信息，为开发更智能的行为定位算法提供了数据基础。此外，该数据集鼓励研究人员探索如何将战术知识融入到计算机视觉模型中，从而提高行为识别的准确性和鲁棒性。

关键设计：FOOTPASS数据集包含完整的足球比赛视频，并对球员的行为进行了详细标注，包括传球、射门、防守等。标注信息包括行为类型、发生时间、球员ID和位置等。此外，数据集还提供了战术上下文信息，例如球员角色、比赛阶段和历史行为。数据集的设计考虑了多模态信息的融合，为研究人员提供了灵活的实验平台。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节由使用该数据集的研究人员自行设计和调整。

📊 实验亮点

FOOTPASS数据集是首个针对足球比赛逐场行为定位的多模态数据集，为相关研究提供了新的基准。该数据集的发布将促进基于战术上下文的行为定位算法的开发，有望显著提高足球视频分析的自动化水平。具体的性能数据和提升幅度将取决于未来使用该数据集进行研究的结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于足球比赛的自动分析、战术分析、球员评估和虚拟现实体验等领域。通过自动提取逐场数据，可以为教练和球员提供更深入的比赛分析，帮助他们制定更有效的战术。此外，该技术还可以用于创建更逼真的足球游戏和虚拟现实体验，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Soccer video understanding has motivated the creation of datasets for tasks such as temporal action localization, spatiotemporal action detection (STAD), or multiobject tracking (MOT). The annotation of structured sequences of events (who does what, when, and where) used for soccer analytics requires a holistic approach that integrates both STAD and MOT. However, current action recognition methods remain insufficient for constructing reliable play-by-play data and are typically used to assist rather than fully automate annotation. Parallel research has advanced tactical modeling, trajectory forecasting, and performance analysis, all grounded in game-state and play-by-play data. This motivates leveraging tactical knowledge as a prior to support computer-vision-based predictions, enabling more automated and reliable extraction of play-by-play data. We introduce Footovision Play-by-Play Action Spotting in Soccer Dataset (FOOTPASS), the first benchmark for play-by-play action spotting over entire soccer matches in a multi-modal, multi-agent tactical context. It enables the development of methods for player-centric action spotting that exploit both outputs from computer-vision tasks (e.g., tracking, identification) and prior knowledge of soccer, including its tactical regularities over long time horizons, to generate reliable play-by-play data streams. These streams form an essential input for data-driven sports analytics.