CIKKEK ÉS SZAKMAI ANYAGOK

CATAPULT workshop (2.szint) | „Mérési technológiák, azok alkalmazási lehetőségei és korlátai” témakör

http://index.hu/sport/futball/2016/eb/2016/06/17/catapult_teljesitmenymeres_magyar_sportmelltarto_gps_kovetes/  

Megjelent a CATAPULT legújabb fejlesztése, az OpenField+ applikáció, mellyel menet közben egyszerűen szerkeszthetők az edzések és a periódusok. Mobiltelefonjuk segítségével az edzők a pálya szélén állva azonnal „belenyúlhatnak” az éppen zajló edzésbe: szakaszokra bonthatják (pl. bemelegítés, agility, támadások gyakorlása stb.), és megjelölhetik az egyes blokkokban részt vevő vagy kimaradó játékosokat. A mérés végén ezek az információk azonnal áttölthetők az OpenField szoftverbe, majd néhány kattintással lehívható az összes edzés- vagy mérkőzésriport.

A CATAPULT OpenField elemző platform öt egyedülálló tulajdonsággal rendelkezik. Az edzésadatok egyetlen kattintás nélkül is megjeleníthetők. Minden beállítás teljesen egyedileg testre szabható. Egy edzésen belül bármennyi párhuzamos edzés (és csoport) létrehozható. Minden mindennel összehasonlítható, bármilyen összefüggésben. Az edzésadatok bárhol tárolhatók és bármilyen eszközről elérhetők. Ez a teljesítményelemzés új dimenziója.

Egy kanadai kutatásból kiderül, hogy az öt legnagyobb csapatsportág adatait figyelembe véve a jégkorongban történik a legtöbb sérülés. A csapatonkénti átlag 242 játékos-kiesésről van szó az egy szezonban játszott meccseket figyelembe véve. A CATAPULT rendszer használatával többek között az is nyomon követhető, hogy mekkora terhelés éri a combközelítő izmokat, és a jégkorongban, úgy tűnik, az az egyik kulcskérdés a sérülésmegelőzésben.

Megjelent a CATAPULT OpenField elemző szoftver jégkorong sportágra adaptált változata. A „jégkorong-verzió” fejlesztésében amerikai és kanadai csapatok edzői, teljesítményelemzői és a Catapult Sports cég sporttudományi szakemberei és fejlesztőmérnökei dolgoztak együtt a sportágra jellemző mozgások matematikai alapú felismerése, kategorizálása, feldolgozása, és a mozgásokat a lehető legrészletesebben visszaadó elemző algoritmusok kifejlesztése érdekében.