Orientador: Luciano Allegretti Mercadante

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas

Resumo: A análise cinemática por meio da videogrametria tem sido utilizada para a descrição de movimentos de jogadores de basquetebol, seja sob a vertente técnica, tática ou física. As cargas de treinamento físico devem ser planejadas em termos de volume e intensidade, de modo mais próximo possível...

Resumo: A análise cinemática por meio da videogrametria tem sido utilizada para a descrição de movimentos de jogadores de basquetebol, seja sob a vertente técnica, tática ou física. As cargas de treinamento físico devem ser planejadas em termos de volume e intensidade, de modo mais próximo possível das demandas solicitadas durante os jogos. De forma geral, o volume dos deslocamentos realizados pode ser caracterizado pela distância percorrida e a intensidade pelas velocidades alcançadas. A ocorrência de sucessivos períodos de esforços alternados por intervalos de recuperação faz com que a obtenção e manipulação de variáveis como duração dos esforços, número de repetições, tempo de recuperação sejam de grande importância na preparação física desta modalidade, caracterizada como intermitente Este estudo propõe uma análise das velocidades de deslocamento durante três partidas oficiais de basquetebol, classificando-as por faixa de velocidade, definindo os esforços em cada faixa pela velocidade máxima, e descrevendo para cada faixa a frequência destes esforços, a duração, os intervalos de tempo entre eles e a distância percorrida, para as posições, armador, ala-armador, ala, ala-pivô e pivô. Para tanto, três jogos do Novo Basquete Brasil foram filmados utilizando quatro câmeras de vídeo. Nas sequências de imagens dos jogos, um total de doze jogadores da mesma equipe foram rastreados e suas coordenadas 2D da posição em função do tempo foram reconstruídas utilizando o sistema Dvideo, e calculadas as velocidades de deslocamento de cada jogador. Na análise estatística, foi utilizado teste Friedman quando os resultados obtidos foram não paramétricos e ANOVA quando paramétricos, com significância adotada de p < 0.01. As velocidades foram classificadas em tempo cronometrado parado e tempo cronometrado ativo mostrando que há diferença entre essas variáveis para todas as posições, exceto entre alas e armadores, e entre ala-armadores e armadores. Médias e desvios padrão das frequências de esforços, tempo de duração, intervalos entre eles e distancias percorridas foram calculadas em três diferentes faixas de velocidades: v2 (0 a 3m/s), v3 (3,1 a 6,9 m/s) e v4 (acima de 7.0 m/s). A média do tempo cronometrado ativo foi de 46,7 ± 5,2 %. Armadores deslocaram-se mais que outras posições (6592,2 ± 422,3 m), permaneceram mais tempo na faixa v2, apresentaram tempo médio de duração de cada esforço (3,9 ± 0 s). Na terceira categoria, de 3.0 a 6,9 m/s, alas-armadores obtiveram médias maiores nas frequências de esforço; 133,3± 2,0, intervalo entre os esforços; 1578,3±75,8 e tempo de duração; 5,3±0,3s. Acima de 7,0 m/s, novamente alas-armadores obtiveram as maiores médias em todas as variáveis (frequência de esforços ;1,6±1,5, tempo de duração;6,9±6,7s, e distância percorrida; 20,4±15,1m) e pivôs obtiveram as médias menores (frequência de esforços; 1,0±1,0, tempo de duração;5,2±4,81s, intervalo entre os esforços; 931,6±1450,6 e distância percorrida; 721,2±36,1m). Em v4, novamente alas-armadores obtiveram as maiores médias nas variáveis (fe = 1,6 ± 1,5, t = 6,9 ± 6,7 s, e d = 20,4 ± 15,1 m), isso mostra uma importante característica dos alas-armadores, sujeitos a maiores esforços em velocidades entre 3,1 e 7,0 m/s, o que sugere também uma indicação de intensidade de treino para esta posição. Já pivôs obtiveram as médias menores (fe = 1,0 ± 1,0, t = 5,2 ± 4,81 s, ?t = 931,6 ± 1450,6 e d = 721,2±36,1 m), indicando que estes jogadores necessitam de um maior nível de condicionamento aeróbico, já que permanecem em categorias de menor intensidade e por mais tempo. A aplicação da reconstrução bidimensional e tracking manual utilizando o DVideo foi possível em nosso modelo experimental e sugere que há diferença quanto ao perfil da velocidade de deslocamento em diferentes posições bem como com relação as variáveis estudadas quando observadas aos valores obtidos nos três jogos analisados. Tais informações são úteis na prescrição do treinamento levando em consideração as especificidades de cada função em quadra

Abstract: Video-based time-motion analysis technologies have been used to describe the movement of basketball players, either from a technical, tactical or physical perspective. The amount of physical training must be planned in terms of considering volume and intensity, in the best possible way to...

Abstract: Video-based time-motion analysis technologies have been used to describe the movement of basketball players, either from a technical, tactical or physical perspective. The amount of physical training must be planned in terms of considering volume and intensity, in the best possible way to answer demands brought up during the games. In general, the volume of displacements can be characterized by the distance covered and the intensity by the velocities reached. The occurrence of successive effort periods alternated with resting intervals makes obtaining and manipulating variables such as the length of efforts, the number of repetitions, time and type of recovery is very important in the physical conditioning of this modality, characterized as intermittent. This study addresses an analysis of the players' displacements during an official basketball match, ranking them by velocity range, describing, for each band, the frequency of these actions, length, the time intervals between them and the covered distance, and verifying significant differences between guards, shooting guards, forwards, shooting forwards and centers. Thirteen basketball players (age: 29.9 ± 6.8 years, body mass: 93.0 ± 9.2 kg, height: 193 ± 6 cm) participants from the same team, was filmed during three games, authorized by the National Basketball League, using four video cameras JVC (30Hz). After, the image of total players was tracked and 2D reconstructed, through the Dvideo system, and, with these data, the average speed of each players was calculated. In the statistical analysis, we used the Matlab® to apply the Lillietest test (p < 0.05) to check the normality of data, and the Friedman test and ANOVA (p <0.05) was used for statistical differences. Means and standard deviations of the frequencies of movements made (Fa), duration (t), intervals between them (?t) and covered distances (d), for each player in each speed range are shown. The results were organized into data gathered during working game clock (vw), total time (vg) and stopped game clock (ts) and indicated significant differences for vw and vg across positions and working game clock (46.7 ± 5.2 %).Differences in velocities (vw) are clear between guards (p = 0.12) and shooting guards (p = 0.02), and between guards and small forwards (p = 0.04). The permanence time in the team time clocked active 46.7 ± 5.2%. Guards move more than other positions (6592.2 ± 422.3 m) and stay longer in the category of 0 - 3m / s, range (1111.5 ± 79.0s), average duration of every effort (3.9± 0s) and have smaller ranges above 7.0 m / s, while centers had higheraverages in the frequencies of efforts (284.0 ± 32.7) has the lowest averages were found in wards (158.3 ± 69), time duration (1.0 ± 0.1s), and distance in this speed range (721.2 ± 36.1m). In the second category, from 3.0 to 6.9 m / s, shooting forwards had higher averages in the frequencies of effort (133.3 ± 2.0), (?t = 1578.3 ± 75s), t = 5.3 ± 0, 3s. Above 7.0 m/s, centers obtained the highest average on all variables; frequency of efforts; (1.6 ± 1.5) time duration of each strain (6.9 ± 6.7s) and distance traveled within the speed range (20.4 ± 15.1m.). Guards obtained the lower average frequency shift, (1.0 ± 1.0), duration of each movement, (5.2 ± 4.81s), interval between efforts; (1450.6 ± 931.6) and distance traveled in each velocity range (721.2 ± 36.1m).The application of two-dimensional reconstruction and tracking by using the manual Dvideo was possible in our experimental model, it is clear that there is difference in the profile of the velocity in different positions when observed averages of three games analyzed. Such information is useful for training plans with variables obtained according to the specific role of each player on the court