Dartfish
ซอฟต์แวร์วิเคราะห์วิดีโอการกีฬาชื่อดัง เครื่องมือแยกแยะเทคนิคสำหรับทีมระดับอีลิท
ไปที่เว็บไซต์ ↗Dartfish ดำเนินธุรกิจด้านการวิเคราะห์วิดีโอการกีฬามาตั้งแต่ปี 1999 และเป็นชื่อที่คุ้นเคยในหมู่โค้ชระดับโอลิมปิก จุดเด่นอยู่ที่การแยกแยะท่าทางอย่างละเอียด เช่น การซ้อนภาพเปรียบเทียบ, การใส่คำอธิบายทีละเฟรม และการวัดมุม เพื่อแผ่ขยายท่าทางเทคนิคของนักกีฬาออกมาดูได้อย่างชัดเจน
ฟีเจอร์เด่นและสถานการณ์การใช้งาน
ฟีเจอร์หลักๆ 3 อย่าง ได้แก่ การบันทึก (บันทึกภาพหน้างานและเล่นซ้ำได้ทันที), การทำ标记/แท็ก (จัดหมวดหมู่ท่าทางด้วยตารางเหตุการณ์ที่ปรับแต่งได้) และการแชร์ (ส่งคลิปให้ 0นักกีฬาผ่านคลาวด์) ฟีเจอร์เด่นอย่าง StroMotion (การซ้อนภาพการเคลื่อนไหว) และ SimulCam (การเปรียบเทียบการเคลื่อนไหวคู่พร้อมกัน) สามารถซ้อนท่าทางสองครั้งก่อน-หลังของนักกีฬาคนเดียวกัน หรือของนักกีฬาCสองคนไว้ในหน้าจอเดียว ทำให้เห็นความแตกต่างได้อย่างรวดเร็ว ในช่วงไม่กี่ปีมานี้ ยังได้เพิ่มระบบแท็กด้วย AI เพื่อลดเวลาในการทำเครื่องหมายด้วยมืออีกด้วย
เหมาะสำหรับกีฬายิมนาสติก, กรีฑา, ว่ายน้ำ, กอล์ฟ และประเภทกีฬาที่เน้นเทคนิคท่าทาง รวมถึงนักวิจัยด้านวิทยาศาสตร์การกีฬาและนักกายภาพบำบัด ศูนย์ฝึกอบรมแห่งชาติและภาควิชาวิทยาศาสตร์การกีฬาในมหาวิทยาลัยถือเป็นกลุ่มผู้ใช้หลัก; หากเป็นทีมของโรงเรียนทั่วไปที่ต้องการแค่ดูการแข่งขันย้อนหลัง ฟีเจอร์อาจจะไม่ได้ใช้งานถึงครึ่งหนึ่ง
ฟีเจอร์หลัก
- วิเคราะห์การซ้อนภาพการเคลื่อนไหว StroMotion
- เปรียบเทียบการเคลื่อนไหวคู่พร้อมกัน SimulCam
- ตารางแท็กเหตุการณ์และสถิติที่ปรับแต่งได้
- เครื่องมือวัดมุมและระยะทาง
- แชร์คลิปให้ 0นักกีฬาผ่านคลาวด์
การใช้งานทั่วไป
- แยกแยะท่าทางเทคนิค
- เปรียบเทียบพัฒนาการของนักกีฬาก่อนและหลัง
- วิจัยชีวกลศาสตร์การกีฬา
- ประเมินท่าทางการฟื้นฟูร่างกาย
ฟีเจอร์เด่น
- วิเคราะห์การซ้อนภาพการเคลื่อนไหว StroMotion
- เปรียบเทียบการเคลื่อนไหวคู่พร้อมกัน SimulCam
- ตารางแท็กเหตุการณ์และสถิติที่ปรับแต่งได้
- เครื่องมือวัดมุมและระยะทาง
- แชร์คลิปให้ 0นักกีฬาผ่านคลาวด์
ข้อดี
- มีความลึกซึ้งในการวิเคราะห์เทคนิคการเคลื่อนไหว เหมาะสำหรับการฝึกซ้อมระดับอีลิท
- สะสมมานานกว่า 20 ปี ได้รับการยอมรับสูงในวงการวิทยาศาสตร์การกีฬา
- เครื่องมือวัดครบถ้วน สามารถนำไปทำวิจัยเชิงปริมาณได้
ข้อเสีย
- อินเทอร์เฟซค่อนข้างดั้งเดิม เส้นโค้งการเรียนรู้มีความชัน
- ระดับความอัตโนมัติสำหรับกีฬาประเภททีมยังไม่เท่าแพลตฟอร์มรุ่นใหม่
- แผนการอนุญาตใช้งานมีความซับซ้อน ผู้ใช้ทั่วไปประเมินได้ยาก
กรณีการใช้งาน
- แยกแยะท่าทางเทคนิค
- เปรียบเทียบพัฒนาการของนักกีฬาก่อนและหลัง
- วิจัยชีวกลศาสตร์การกีฬา
- ประเมินท่าทางการฟื้นฟูร่างกาย
บันทึกบรรณาธิการ
ฟีเจอร์การซ้อนภาพอาจดูเหมือนเป็นลูกเล่นทางสายตา แต่เมื่อนักกีฬาได้เห็นท่าทางของตัวเองเมื่อเดือนที่แล้วและเดือนนี้ซ้อนทับกัน ความน่าเชื่อถือนั้นมีมากกว่าที่โค้ชจะพูดอธิบายเป็นสิบนาทีเสียอีก
คำถามที่พบบ่อย
ต่างจาก Hudl อย่างไร?
Hudl เด่นในเรื่องวิดีโอการแข่งขันและขั้นตอนสถิติสำหรับกีฬาประเภททีม ส่วน Dartfish เด่นในเรื่องการแยกแยะรายละเอียดและการวัดเชิงปริมาณของท่าทางเดี่ยวๆ หากต้องการดูแท็กติกให้ใช้ Hudl แต่ถ้าต้องการดูเทคนิคให้ใช้ Dartfish
จำเป็นต้องใช้อุปกรณ์ถ่ายภาพพิเศษไหม?
สำหรับการวิเคราะห์พื้นฐาน สามารถใช้กล้องทั่วไปได้ แต่หากต้องการวัดมุมและความเร็วที่แม่นยำ แนะนำให้ใช้กล้องความเร็วสูง (High-frame-rate) มิฉะนั้นการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วอาจจะเบลอและทำให้ความคลาดเคลื่อนในการวัดเพิ่มขึ้น