Reconeixement d’accions en el futbol
| Autor: | Martínez Pla, Xavier |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Universitat de Barcelona, Mediapro Barcelona, Boada Farràs, Ricard |
| Jazyk: | Catalan; Valencian |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: |
Deep Learning
Statistical Mathematics -- Applications Machine learning Aprenentatge automàtic Clips de fútbol Matemàtiques i estadística [Àrees temàtiques de la UPC] 62 Statistics::62P Applications [Classificació AMS] Classificació d’Accions Sports Analytics Estadística matemàtica -- Aplicacions Producció automàtica |
| Popis: | Cada cop més, en la indústria del futbol, tant entrenadors, com clubs, com productores, etc. busquen l’automatització de diferents processos per tal de no malgastar recursos humans en aquestes tasques. Una tasca és la detecció d’accions en un partit, la qual busca evitar que un humà supervisi tot el partit complet i hagi d’anotar els diferents temps en què tenen lloc determinades accions. En aquest treball es presenta un mètode innovador per detectar diferents accions que tenen lloc en un partit de futbol a partir de la gravació del partit complet. El mètode que es presenta utilitza el vídeo per treure metadades, concretament la posició i l’equip dels jugadors, que posteriorment s’utilitzen de vector d’entrada a una xarxa neuronal que retorna la probabilitat associada a cada acció. Per tal de recollir aquestes metadades s’utilitza la tècnica de stitching per tal d’obtenir la panoràmica del camp i tot seguit amb el detector YOLO es detecta la posició que ocupa cada jugador dins del terreny de joc i es classifica en un dels dos equips. En aquest treball es presenta diferents tècniques per processar aquestes dades, algunes més tradicionals i altres innovadores, elaborades pròpiament en el desenvolupament del treball. També es presenten i es comparen diferents arquitectures per tal de classificar d’identificar correctament si les accions en qüestió succeeixen o no. L’arquitectura final que ofereix millors resultats està composta per una xarxa LSTM que s’alimenta de dades processades en forma de comptatge dividint el camp de futbol en 7x5 (35 quadrants). L’algorisme que es descriu en aquest treball presenta bons resultats a l’hora de classificar accions i a més computacionalment és molt eficient i la seva implementació/utilització no requereix de màquines sofisticades. A més a més, tal com es descriu en el treball la seva aplicació potser interessant en diferents camps de la indústria esportiva. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|