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Título
Understanding Badminton with computer vision
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2019
Titulación
Máster en Ingeniería Informática
Abstract
El análisis automático de retransmisiones deportivas usando visión computacional es
un área muy interesante con multitud de aplicaciones cómo el estudio del rival, la mejora
deportiva o la simulación de partidos por ordenador.
En este trabajo se propone un mecanismo o pipeline fácilmente extensible para la
extracción automática de información de partidos de bádminton usando visión computacional
y redes neuronales convolucionales (CNNs). Se aportan implementaciones y su
correspondiente evaluación para algunos de los pasos de ese pipeline, como son la detección
de las líneas la pista, la detección de los postes, la detección y el seguimiento del volante,
y la detección de los jugadores. Además se presentan datasets para el entrenamiento y
validación de cada una de esas etapas.
Para la implementación de esos pasos se utilizan algunas de las arquitecturas deep
learning que son o han sido estado del arte para la clasificación de imágenes y para la
detección de objetos en imágenes como son ResNet, Faster R-CNN o Mask R-CNN.
Finalmente, se enumeran los siguientes pasos para desplegar un sistema como el propuesto
en producción a gran escala.
Palabras Clave
Computer vision
Deep learning
Video segmentation
Departamento
Departamento de Algebra, Geometría y Topología
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Máster UVa [6334]
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