足球比赛时队员传球次数，跑动距离等数据是怎么测出来的，难道是有专门的人数吗？
是有专人负责的，早先由人工记录，其数据比较简单，犯规，射门，任意球，角球都是可以直观并纪录在案。由于科技发展每个人的跑动距离，传球次数．包括头球，停球，转身次数都是可以得到确认。在高速摄像机的引入，对于有争议的判罚也有回放更改判罚的时候。所以这个问题是由机器观测纪录，由人工检索提取的结果。是不是这样望权威人士指正。
谢邀，其实在科技发展迅速的今天，对于球员的跑动距离的测量是需要科学技术的配合的。在数据取样的比赛中，赛场内安装8部具有热成像功能的高级摄相机，并用这些摄像机记录比赛的全过程。摄像机拍录下的信息会被一套超级复杂的 分析软件 分解，而最终的结果就是客户看到的，详细无比的数据被分门别类地统计出来。
使用专用的技、战术录像 分析系统 ，对足球运动员在比赛条件下进行运动距离测量和跑速分析，得到更为客观的，能反映运动员实际情况的运动距离、跑动速度和运动范围等，为教练员科学地制定体能训练***，合理地安排比赛的技战术提供可靠的数据。
而传球次数会有专门人员进行测量统计出来的，毕竟这个用机器还是很难测量的，接触是瞬时的，所以其实统计数据并不是完全准确无误的。
关于足球比赛的数据统计，一直是我的兴趣点，这个专业领域在世界范围opta公司算是起步很早的，早年做足球数据和专业统计真的是一件费力不讨好的事情，基本上要靠人力来完成，那个时候叫做人肉智能而不是人工智能。我自己早年在央视实习时，也做过类似的工作，2006年世界杯我们做个一个节目环节叫做“联通世界风”，当时由于没有自动化的数据***集和动画生成软件，我们只能认真盯着64场比赛看完，记录每个进球的完成方式和参与球员，然后迅速在后台“人肉只智能”完成模拟，再呈献给观众。
这是早年的数据统计情况，但是这些年随着科技的进步和电脑技术，人工智能领域的发展，大数据的***集和统计已经进步了很多，按照目前常用的计算机算法，一场比赛只需要2-4台摄像机架设在主机位，设定好双方队员的球员和草坪背景像素差，同时利用红外***集和遥感技术将球场虚拟化分割成一个个小格子，电脑就可以根据球员和球在比赛时间内的运动，自动归类不同的动作，形成不同的数据类型，不需要认为干预太多，当然计算机毕竟存在误差，一场比赛结束后，还是需要人工做数据的纠错和进一步的细化，其实数据***集技术本身不难，隐藏在数据背后的逻辑最重要，出色的数据***集方能够将数据梳理成有用的目录分类，以便于各方的分析使用，同时要对时间线上发生的比赛时间，形成自动化的梳理，以便赛后分析可以随时调取比赛时间点发生的重要***。
数据***集本质是是为比赛分析服务，而专业的数据***集分析就是体育和足球市场细分化的知识付费内容，它具备更高的情报价值和增值作用，无论是在比赛分析还是球员转会， 还是球队状态方面都会起到很重要的作用。
最近几年随着人工智能技术的发展，电脑对于***集数据的运算能力越来越强，对于场景素材的识别能力越来越高，***集设备集成的成本也得到大幅度的下降，对于很多的专业和业余球队来说，运用数据***集分析来进行球队管理不再是一件复杂困难的事情。
关于奥运会和全运会素材积累？
1、赛事等级不同
全运会是国内的运动会，奥运会是世界级的运动会。
2、参与对象不同
全运会主要是国内的运动员，奥运会是世界各国的运动员。
3、会徽不同
全运会的会徽每年都会改变，奥运会的会徽是由物种颜色组成的奥运五环。
4、成立的时间不同
全运会是在新中国成立之后1989年开始，奥运会在1896年举行了第一届奥运会
体育类的素材哪里找？
可以从以下几个渠道获取体育类素材：
1. 体育新闻：各大门户网站、新闻APP和体育专业网站如ESPN、体坛周报、虎扑等提供最新的赛事报道和评论，可以从中获取资讯素材。
2. 社交媒体：社交媒体上经常会出现运动员或球队发布的照片、***或状态，这些内容可以作为素材应用。如推特、Instagram等。
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5. 数字图书馆：数字图书馆中有很多收录了历年来世界各地不同时期的古代体育文化和现代体育文化信息的书籍，也是一个很好的获取素材的渠道。例如谷歌图书搜索。
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