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大聯盟 踏的 | 2015/01/04

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這篇主要是介紹美國大聯盟先進媒體 (以下簡稱 MLBAM) 已經發表近一年的新技術:新的場上追蹤技術,以下簡稱 Statcast

MLBAM 成立於 2000 年,是大聯盟各隊出資成立的機構,最主要的服務為大家熟知的 MLB.TV,還有興起近十年的新技術,PITCHf/x。PITCHf/x 初期問世時造成棒球界相當大的震撼,投手投出去的每一顆球都能被加以量化,包括初速、末速、出手點、相對位移、球體轉速、落球點和球種等數據,過去只有少數球隊擁有的技術如今大剌剌地曝光在所有球迷面前,不過它並非沒有缺點,一來初期有球種分類的各種歸類技術問題,二來它很難上手,對於剛入門的球迷朋友是一大挑戰,即便後來這些資料被整理到 GameDay 或某些特定轉播畫面做呈現,以及某些私人網站幫忙整理了每場球賽產生的數據,但對於初學者來說想窺其一二還是有很大的困難。

2014 年初,MLBAM 大手筆宣布他們將推出更新一層的技術,Statcast。新的場上追蹤技術能直接在轉播畫面上呈現各式各樣可以量化的資料,投、打、守和跑等資料一應俱全,搭配轉播畫面,就算是剛入門的球迷,也能看得很專業。

 

來看看 Statcast 實際運作的畫面

 

 

各種名詞解釋:

 

Batted ball speed

球被打出去瞬間的速度。

Launch angle

球被打出去瞬間的角度。

Distance

飛行距離

Hang time

飛行時間

Release velocity

球被投出的初速

Effective velocity

我不知道要怎麼翻比較傳神,這邊姑且叫它有效速度,和落球點、反應時間有關,內角高球對打者來說需要提早出棒,有效速度比較快,反之外角低球的有效速度就比較慢。後期 Statcast 比較常用 perceived velocity 呈現,這個直翻就很好想像,叫做感知速度,和放球點、內外角以及球距離打者眼睛的遠近有絕對關係。

Spin rate

球的轉速

Extension

投手投球的延展,延展越多 perceived velocity 就越快。

Top speed

跑壘過程中最快瞬間的速度。

Distance

實際跑壘距離。

Shortest

跑壘路程的最短路徑。

Efficiency

=最短路徑/實際跑壘距離。

Lead

跑者”質心”和壘包的距離。

Total distance

實際跑距

First step

啟動時間

Acceleration

加速度

Max speed

最快瞬間速度

Route efficiency

=最短路徑/實際跑距

 

系統運作原理

 

Alan Nathan 教授的比喻相當到位,過去都普勒雷達用於追蹤球的軌跡和動態,而影像攝影傳輸科技應用在追蹤場上的每一個動作細節,兩種科技合在一起就是相當夠力的場上追蹤技術,Statcast 的運作構想就是這樣。

它的原理很好理解,兩組攝影機陣列,每組各有 3~6 個不等平均分散的攝影器材,安裝在球場的每個適當角落,就好像人的眼睛或是 3D 逆向掃描系統,你必須有兩個 (組) 可接收影像的眼睛 (鏡頭),方能判斷視景深淺、建構 3D 影像。

建構出來 3D 影像後,再賦予每個球員、裁判、球一組獨立的 ID 方便系統計算,搭配都普勒系統追蹤球的軌跡,就形成華麗的 Statcast 系統。Baseballprospectus 網站上的這篇文章甚至有系統運作圖示,礙於版權煩請自行點閱詳讀。

 

缺點、抓錯

 

上述的那篇文章就抓出系統的三大缺點。

第一是球員的追蹤永遠是以質心 (canter of mass) 為基準來運算,白話文就是 “電腦中” 球員身體的中心點,這造成幾個顯而易見的問題,就是跑者的離壘距離和被 tag out 時距離壘包的遠近,MLBAM 受訪時承認運用 canter of mass 做運算是因為電腦運算和判斷的問題,但他們也表示可以搭配影像做判斷修正。後期的 Statcast 影片的呈現方式就是用高亮度的圓圈顯示距離壘包最近的腳或是身體的某個和壘包最接近的部位,但修正方式不詳。

第二是影像重疊。當兩個不同 ID 的球員在影像中 “不幸” 重疊時,會造成電腦誤判,可能 A 球員的數據資料會誤植到 B 球員身上,MLBAM 聲稱他們開發了一套程式解決了這個問題,正確率可達 80~90 個百分比,當操作者發現電腦最後還是誤植到不對的球員身上時,可以手動校正錯誤的部分。

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