BIHUB PATH

6 juliol, 2020

COM S’UTILITZA LA TECNOLOGIA IA DE PIXELLOT PER OPTIMITZAR ELS FLUXOS DE TREBALL AL FC BARCELONA

Anàlisi i Tecnologia Esportiva

APUNTA’T AL CERTIFICAT EN TECNOLOGIA I CIÈNCIA APLICADES A L’ESPORT

unirse-ara
318K

Barça Innovation Hub (BIHUB) comptarà amb la col·laboració de Pixellot en el desenvolupament de nous sistemes per a la gravació automatitzada d’entrenaments i partits. Aquesta nova aliança contribuirà a millorar l’anàlisi tècnica i tàctica per part dels entrenadors dels diferents esports professionals que es practiquen a la Ciutat Esportiva.

La tecnologia d’aquesta empresa permet gravar, produir i distribuir trobades esportives de manera automàtica i eficient, tant per ser vist pels aficionats com pel cos tècnic. Mitjançant l’ús de la IA (Intel·ligència Artificial), simularà un operador de càmera amb una imatge panoràmica del terreny de joc en alta resolució.

 

Com funciona?

La captura panoràmica utilitza una càmera gran angular, o bé diverses càmeres i després enllaça les diferents imatges. La tecnologia utilitza algoritmes avançats de seguiment automàtic (auto-tracking) per seguir el flux del joc dins de la captura panoràmica d’alta resolució. Aquestes decisions intel·ligents s’han de prendre amb la latència mínima perquè la captura sigui tan precisa com la humana. En essència, la memòria intermèdia de latència actua com a operador de càmera, ja que mira cap al futur per pronosticar el flux del joc i després decideix de manera conscient quina seria la millor manera de gravar-ho.

 

És humà o un robot? 

Per oferir a l’espectador l’experiència correcta, la tecnologia ha de simular la captura realitzada per un operador humà mitjançant moviments suaus i preferiblement simulant el moviment d’un trípode de vídeo amb un capçal fluid.

Un altre aspecte en què l’automatització resulta molt eficaç és el fet de poder gravar el mateix partit de manera diferent per als aficionats i per al cos tècnic. Per al cos tècnic és més important centrar-se en els aspectes tàctics del joc. L’analista vol observar la distribució de l’equip sencer, és a dir, tots els jugadors de camp, a part dels porters. Però per als teleespectadors que veuen el partit des de casa seva, aquesta vista podria resultar massa àmplia per gaudir del partit.

 

Els algoritmes són la clau  

La majoria de les tecnologies de captura automàtica comparteixen els següents principis. No obstant això, com que cada esport té la seva pròpia lògica de joc, tots requereixen algoritmes completament diferents.

 

  • Detecció automàtica de la pilota – en els esports amb pilota (per exemple, futbol, bàsquet, etc.), la pilota generalment es troba al centre de l’acció. Per capturar l’acció, l’algoritme intenta detectar-la i seguir-la.
  • Detecció de jugadors – en tecnologies més avançades, la detecció automàtica de la pilota es complementa amb la detecció de jugadors. Això permet una millor comprensió de l’acció i serveix com a base per a la detecció de l’estat del joc. Tant la detecció de la pilota com la dels jugadors es basen en la capacitat d’analitzar les imatges i distingir entre el fons i els objectes d’interès (és a dir, la pilota i els jugadors).

 

Què hi fa, aturat allà?

Un dels grans reptes en la detecció de jugadors passa quan un jugador es queda aturat durant diversos segons. Per exemple, en el futbol, abans d’un tir lliure, alguns jugadors no es mouen durant un període d’aproximadament 30 segons. Quan això passa, l’algoritme ha de garantir que no es confongui el jugador amb el fons.

A més, l’algoritme ha de poder distingir els jugadors que no estan actius (per exemple, escalfant a la banda) dels que sí que ho estan, fins i tot quan alguns dels jugadors actius es troben lluny de la pilota. L’algoritme també ha de poder identificar l’àrbitre, que no forma part del joc.

 

Detecció de les accions del joc

Basant-se en la detecció de la pilota i dels jugadors, l’algoritme necessita identificar les diferents accions que s’estan desenvolupant en cada moment del joc. Per exemple, en el futbol, un servei de córner o un penal. En bàsquet, un tir lliure o un contraatac, etc. Cada acció del joc té les seves pròpies característiques visuals i en comprendre-ho, l’algoritme pot pronosticar certs comportaments i prendre decisions més intel·ligents sobre la millor manera de capturar l’acció. Cada esport té una llarga llista de diferents accions de joc. Per tant, aquesta tasca és un gran desafiament per a un sistema automatitzat.

 

Aprenentatge profund

Per superar aquest desafiament, la detecció de les accions de joc pot basar-se en algoritmes d’aprenentatge profund, que són capaços d’aprendre de manera automàtica com identificar un servei de córner, basant-se en un conjunt de dades d’exemples. En el cas de l’aprenentatge profund, no cal que el programador de sistema proposi regles per a la identificació d’un servei de córner. El sistema generarà automàticament les seves pròpies regles i seleccionarà les seves pròpies característiques per identificar aquesta acció específica del joc. Com que té en compte tots aquests paràmetres, el sistema pot decidir quina seria la millor manera de capturar aquestes imatges.

 

Avançar-se al futur proper

Els extraordinaris avenços en la informàtica permeten el desplegament d’amples capacitats per a la intel·ligència artificial i l’aprenentatge profund. La combinació de la visió per ordinador, la IA i l’aprenentatge profund proporcionen, per primera vegada, una experiència visual que és comparable amb la que aconsegueix un operador de càmera humà i, en alguns aspectes, la supera. Aquests algoritmes continuaran millorant, per així poder cobrir més tipus d’esdeveniments esportius i aïllar diferents escenaris en els entrenaments.

Les seves capacitats centrals ja han estat provades i comprovades al camp. Amb l’ajuda dels entrenadors, tècnics i analistes professionals del FC Barcelona, la investigació i el desenvolupament dels elements de Pixellot en estreta col·laboració amb BIHUB generaran nous processos d’automatització que serviran per optimitzar els fluxos de treball actuals, a més de satisfer els requisits més exigents del Club.

 

 

L’equip Barça Innovation Hub

NOTES RELACIONADES

COM LES EXIGÈNCIES FÍSIQUES DELS FUTBOLISTES VARIEN SEGONS LA SEVA POSICIÓ

Tot i que hi ha diversos estudis sobre aquest tema, l’anàlisi que molts d’ells han fet d’aquestes demandes engloba només poques variables o utilitza finestres de temps molt àmplies. Un nou estudi elaborat per preparadors físics del FC Barcelona ha analitzat diversos d’aquests detalls amb més precisió.

Graus de llibertat o graus d’esclavitud?

Comprensió de les variables modificadores del joc, en funció dels graus de llibertat.

LA IMPORTÀNCIA DE LA BIOESTADÍSTICA EN LES CIÈNCIES DE L’ESPORT I MEDICINA ESPORTIVA

L’àrea d’anàlisi de l’esport ha crescut exponencialment gràcies a les ciències de la computació i engloba també altres subàrees (ex: ciències de l’esport, ciències del comportament, medicina o visualització de dades) a part de l’estadística amb un enfocament més tàctic i de rendiment de l’esport.

ESTABILITAT O INESTABILITAT, ÉS AQUESTA LA QÜESTIÓ?

La importància de construir un model de joc en el futbol.

¿VOLS SABER MÉS?

  • SUBSCRIU-TE
  • CONTACTE
  • APLICAR

ESTIGUES AL DÍA AMB LES NOSTRES NOVETATS

Tens preguntes sobre Barça Universitas?

  • Startup
  • Investigador
  • Corporatiu

Si us plau, completa els camps:

Si us plau, completa els camps:

Si us plau, completa els camps:

El Formulari ha estat enviat amb èxit.

Si us plau, completa els camps:

Si us plau, completa els camps:

Si us plau, completa els camps:

El Formulari ha estat enviat amb èxit.

Si us plau, completa els camps:

Si us plau, completa els camps:

Si us plau, completa els camps:

El Formulari ha estat enviat amb èxit.