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Publicação
Enhancing Racket Sports Video Analysis through Object Detection and Object Tracking
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 6.68 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
With the technological advancements in recent years, such as cameras and videos with
higher resolution, more computational resources, portable devices, and the growth of
Artificial Intelligence (AI), our everyday life has become increasingly integrated with
technology. Thus, one of the possible applications for these technologies is sports, which
could benefit from such developments in many distinct use cases, such as enhancing
player analysis, training, and performance.
Video, in particular, represents a transversal element used across a wide range of
sports, enabling athletes, coaches, and spectators to visualize content. Therefore, the main
objective of this thesis is to enhance sports analysis through intelligent video techniques.
This work focuses on padel as a use case. This racket sport has rapidly increased in
popularity worldwide and thereby has potential in several implementation routes. Even
though this project could target other sports, padel presents several favorable traits, such
as well-defined sports rules, consistent court sizes, and controlled occlusion scenarios,
making it a compelling and suitable developmental option.
A web application that automatically detects and analyzes the main elements in racket
sports videos, such as the net, ball, and players was developed. By using object detection
and tracking models, the system identifies these elements in each video frame, providing a
more detailed view of the game. The system provides a customizable experience, enabling
users to focus on specific game elements and providing novel functionalities related to
court coverage, such as players’ heatmaps and trajectories.
Two series of user studies were conducted to evaluate the usefulness and usability of
the system: a preliminary user test where the prototype was assessed, and a final user
test where participants evaluated the fully developed system. Overall, the feedback from
users was positive in both phases.
Com os avanços tecnológicos nos últimos anos, como câmeras e vídeos com maior resolu- ção, mais recursos computacionais, dispositivos portáteis e o crescimento da Inteligência Artificial (IA), a nossa vida quotidiana tornou-se cada vez mais integrada com tecnologia. Deste modo, uma das possíveis aplicações dessas tecnologias é o desporto, que pode be- neficiar desses desenvolvimentos em muitos casos distintos, como na melhoria da análise, treino e performance de jogadores. O vídeo, em particular, representa um elemento transversal utilizado em vários des- portos, permitindo que atletas, treinadores e espetadores visualizem conteúdo. Assim, o principal objetivo desta tese é melhorar a análise desportiva através do uso de técnicas de vídeo inteligentes. Este trabalho tem o padel como caso de estudo. Este desporto tem ganho rapidamente popularidade mundial, apresentando potencial em várias rotas de implementação. Embora este projeto pudesse focar-se em outros desportos, o padel tem várias características favoráveis, como regras bem definidas, tamanhos de campo consistentes e cenários de oclusão controlados, tornando-o uma opção de desenvolvimento adequada. Foi desenvolvida uma aplicação web que deteta e analisa automaticamente os princi- pais elementos em vídeos de desportos de raquetes, como a rede, a bola e os jogadores. Através do uso de modelos de deteção e rastreamento de objetos, o sistema identifica estes elementos em cada frame de vídeo, oferecendo uma visão mais detalhada do jogo. O sistema proporciona uma experiência personalizável, permitindo aos utilizadores concentrar-se em elementos de jogo específicos e oferecendo funcionalidades inovadoras relacionadas com a cobertura do campo, como mapas de calor e trajetórias dos jogadores. Realizaram-se duas séries de estudos com utilizadores para avaliar a utilidade e a usabilidade do sistema: um teste preliminar em que o protótipo foi avaliado, e um teste final em que os participantes avaliaram o sistema totalmente desenvolvido. Em geral, as opiniões dos utilizadores foram positivas em ambas as fases.
Com os avanços tecnológicos nos últimos anos, como câmeras e vídeos com maior resolu- ção, mais recursos computacionais, dispositivos portáteis e o crescimento da Inteligência Artificial (IA), a nossa vida quotidiana tornou-se cada vez mais integrada com tecnologia. Deste modo, uma das possíveis aplicações dessas tecnologias é o desporto, que pode be- neficiar desses desenvolvimentos em muitos casos distintos, como na melhoria da análise, treino e performance de jogadores. O vídeo, em particular, representa um elemento transversal utilizado em vários des- portos, permitindo que atletas, treinadores e espetadores visualizem conteúdo. Assim, o principal objetivo desta tese é melhorar a análise desportiva através do uso de técnicas de vídeo inteligentes. Este trabalho tem o padel como caso de estudo. Este desporto tem ganho rapidamente popularidade mundial, apresentando potencial em várias rotas de implementação. Embora este projeto pudesse focar-se em outros desportos, o padel tem várias características favoráveis, como regras bem definidas, tamanhos de campo consistentes e cenários de oclusão controlados, tornando-o uma opção de desenvolvimento adequada. Foi desenvolvida uma aplicação web que deteta e analisa automaticamente os princi- pais elementos em vídeos de desportos de raquetes, como a rede, a bola e os jogadores. Através do uso de modelos de deteção e rastreamento de objetos, o sistema identifica estes elementos em cada frame de vídeo, oferecendo uma visão mais detalhada do jogo. O sistema proporciona uma experiência personalizável, permitindo aos utilizadores concentrar-se em elementos de jogo específicos e oferecendo funcionalidades inovadoras relacionadas com a cobertura do campo, como mapas de calor e trajetórias dos jogadores. Realizaram-se duas séries de estudos com utilizadores para avaliar a utilidade e a usabilidade do sistema: um teste preliminar em que o protótipo foi avaliado, e um teste final em que os participantes avaliaram o sistema totalmente desenvolvido. Em geral, as opiniões dos utilizadores foram positivas em ambas as fases.
Descrição
Palavras-chave
Object Detection Object Tracking Computer Vision Machine Learning Sports Analysis