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Avanzando la experiencia de ver deportes con VR y AR

Un nuevo sistema transforma el análisis deportivo y las experiencias de visualización a través de tecnologías de VR y AR.

― 9 minilectura


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Tabla de contenidos

El análisis y la Visualización de deportes se han vuelto cada vez más importantes en el mundo deportivo de hoy. Ofrecen información valiosa no solo para entrenadores y atletas, sino también para fanáticos y medios. Con los avances en Realidad Virtual (VR) y Realidad Aumentada (AR), han surgido nuevas formas de ver los partidos. Esta tecnología brinda a los espectadores una experiencia más inmersiva al ver competiciones deportivas. A pesar del crecimiento en este campo, la investigación relacionada con VR/AR en la visualización de deportes todavía es limitada.

En este artículo, presentamos un sistema integral que permite el análisis y la visualización de competiciones deportivas en tiempo real en VR y AR. Nuestro enfoque utiliza varios sensores para recopilar datos del juego, rastrea los movimientos de los jugadores, estima sus posturas y crea modelos 3D de los jugadores. Este sistema eleva la experiencia de ver deportes, haciéndola más atractiva para los fans.

La Importancia del Análisis y la Visualización Deportiva

El análisis deportivo implica recopilar y examinar grandes cantidades de datos de los partidos. Esta práctica ayuda a los equipos de entrenamiento y a los fans a entender momentos críticos y el rendimiento de los atletas, lo que lleva a mejores estrategias de entrenamiento y competencia. Además, los entrenadores pueden usar este análisis para mejorar los patrones de movimiento de los atletas y prevenir lesiones.

Además, la integración de tecnologías VR y AR en la visualización de deportes mejora la experiencia del espectador. Los fans pueden sentir que están en el estadio, viendo el partido desde varios ángulos y distancias o siguiendo la perspectiva de un atleta en particular. Esta experiencia inmersiva es especialmente beneficiosa para los fans que no pueden asistir a los partidos en persona.

A pesar de las ventajas de VR y AR, los métodos actuales generalmente requieren numerosas cámaras para la Recolección de datos, lo que puede ser costoso. Estos métodos también exigen una gran capacidad de procesamiento, lo que hace que la transmisión en tiempo real sea un desafío. Por lo tanto, hay una necesidad de marcos rentables y eficientes en la visualización VR/AR.

Visión General de Nuestro Sistema Propuesto

Nuestro sistema tiene como objetivo abordar los desafíos de la visualización deportiva en dispositivos VR y AR mientras analiza simultáneamente los datos del juego. Comenzamos recopilando datos de sensores multimodales, incluidos LiDAR y cámaras. A continuación, empleamos algoritmos para rastrear a múltiples jugadores y estimar sus posturas. También creamos modelos 3D de los jugadores utilizando un algoritmo de modelado de avatares. Finalmente, visualizamos estos modelos 3D de jugadores en un entorno virtual, permitiendo a las audiencias ver el juego a través de sus dispositivos VR o AR.

Recolección de Datos

Nuestro proceso de recolección de datos implica el uso de varios sensores para capturar datos del juego. Se configuran múltiples cámaras y LiDAR alrededor del campo para obtener una vista completa de la acción. Los datos recopilados incluyen información sobre las posiciones de los jugadores, movimientos y otras métricas relevantes necesarias para el análisis.

Seguimiento de Múltiples Jugadores y Estimación de Posturas

Para rastrear a los jugadores en tiempo real, utilizamos algoritmos que analizan los datos recopilados. Estos algoritmos detectan la posición y los movimientos de cada jugador, extrayendo características específicas de los datos para un seguimiento preciso. La estimación de posturas es el siguiente paso, donde determinamos la postura y los movimientos de los jugadores utilizando técnicas avanzadas que consideran una cantidad limitada de datos supervisados.

Modelado de Avatares

Una vez que tenemos los datos 3D de los jugadores, creamos avatares digitales que imitan sus movimientos durante el juego. Este proceso de modelado de avatares tiene como objetivo hacer que la representación virtual de los jugadores sea lo más realista posible, incorporando detalles como la ropa y las expresiones.

Visualización en Tiempo Real

Utilizando los datos de jugadores en 3D, creamos un entorno virtual donde los espectadores pueden experimentar el juego. Este entorno permite a las audiencias ver partidos en vivo a través de dispositivos VR y AR, proporcionando una forma única e inmersiva de interactuar con los deportes.

Desafíos en los Métodos de Seguimiento Actuales

Muchos sistemas de seguimiento de deportes existentes dependen de cámaras RGB tradicionales para monitorear los movimientos de los jugadores. Sin embargo, estos sistemas a menudo tienen problemas debido a la mala iluminación y dificultades para identificar a jugadores con apariencias similares. Además, las limitaciones en la estimación de profundidad pueden dificultar el rendimiento de estos métodos.

Recientemente, los sistemas LiDAR han mejorado en términos de asequibilidad y precisión. Permiten una mejor detección y seguimiento en 3D, pero pueden enfrentar desafíos en escenarios donde los jugadores están muy juntos, lo cual es común en los deportes.

Para mejorar estos métodos existentes, proponemos un enfoque híbrido que combina las fortalezas de los sistemas de cámara y LiDAR. Al fusionar datos de múltiples fuentes, buscamos mejorar la precisión y confiabilidad general del seguimiento de jugadores.

Entendiendo la Estimación de Postura Humana

La estimación de postura humana es un aspecto crítico de nuestro sistema. Nos permite determinar la posición exacta de varias partes del cuerpo durante los juegos. Este proceso es esencial para crear avatares precisos.

Nuestro método utiliza imágenes multivistas, que capturan datos desde múltiples perspectivas, facilitando una estimación más precisa de las posturas. Cuando se combina con datos de LiDAR, podemos lograr incluso mejores resultados en la comprensión de los movimientos de los jugadores.

Pipeline para la Estimación de Postura

Presentamos un pipeline diseñado específicamente para la estimación de postura humana en 3D. Utiliza representación volumétrica, lo que nos permite procesar e integrar datos de diversas fuentes de manera efectiva. Este método se destaca por su capacidad de adaptarse a datos en tiempo real, proporcionando información sobre los movimientos de los jugadores durante el juego.

Técnicas de Modelado de Avatares y Visualización

En el ámbito de VR y AR, crear avatares realistas es crucial para una experiencia de visualización atractiva. El proceso de modelado de avatares consiste en múltiples etapas, incluyendo diseño, modelado en 3D y animación.

Creando Avatares Realistas

Nos enfocamos en utilizar modelos 3D realistas que representen con precisión a los jugadores. Esto implica usar datos detallados capturados durante los juegos para asegurarnos de que los avatares reflejen con exactitud las apariencias y movimientos de los jugadores.

Al aplicar técnicas y software estándar de la industria, logramos avatares de alta calidad capaces de simular acciones complejas en tiempo real. Este realismo mejora la experiencia del espectador, haciéndolos sentir más conectados a la acción.

Visualización en Realidad Virtual y Aumentada

Una vez que se crean los avatares, podemos llevarlos a un entorno virtual. Al emplear Unity, una plataforma de desarrollo de juegos popular, construimos una simulación interactiva y visualmente atractiva del lugar deportivo.

En este entorno, podemos manipular los movimientos de los avatares según los datos capturados, permitiendo una representación precisa del juego. Las audiencias pueden ver el partido a través de dispositivos VR o AR, obteniendo acceso a perspectivas y experiencias variadas.

El Impacto de las Tecnologías de Análisis y Visualización Deportiva

La integración de tecnologías de análisis y visualización deportiva cambia fundamentalmente la forma en que los fans interactúan con sus deportes favoritos. Al proporcionar datos e información mejorados, los fans pueden formar conexiones más profundas con los juegos y los jugadores que aman.

Análisis Estadístico para Entrenadores y Atletas

Con nuestro sistema, los equipos pueden recopilar métricas valiosas sobre el rendimiento de los jugadores, incluyendo tiempo de juego, distancia recorrida y velocidad. Estas estadísticas son esenciales para desarrollar programas de entrenamiento efectivos y estrategias para mejorar el rendimiento.

Experiencias Atractivas para los Fans

La naturaleza inmersiva de VR y AR transforma la forma en que las audiencias interactúan con los deportes. Los fans pueden participar activamente en el juego eligiendo sus perspectivas y ángulos de visión, acercándolos efectivamente a la acción. Este nivel de compromiso fomenta un sentido de comunidad entre los fans, sin importar su ubicación física.

Desarrollos Futuros

A pesar del progreso logrado en el análisis deportivo y la visualización VR/AR, todavía hay áreas para mejorar. Un aspecto significativo que aún no hemos abordado es la inclusión de props específicos del juego, como pelotas o raquetas. Estos elementos juegan un papel vital en la experiencia de visualización general.

A medida que avanzamos, nuestro enfoque incluirá el modelado y seguimiento de estos esenciales props del juego. Al hacerlo, buscamos crear un entorno virtual más completo y atractivo para los fans.

Conclusión

En resumen, nuestro trabajo presenta un nuevo enfoque para el análisis y la visualización deportiva en VR y AR. A través de técnicas innovadoras que utilizan datos multimodales, hemos desarrollado un sistema capaz de ofrecer información en tiempo real y experiencias inmersivas.

Las pruebas y experimentaciones extensivas destacan el potencial de nuestro enfoque para transformar la forma en que los fans experimentan los deportes y mejorar las capacidades de análisis de equipos y entrenadores. A medida que la tecnología continúa avanzando, estamos ansiosos por explorar nuevas posibilidades y mejorar aún más la experiencia del espectador en el ámbito deportivo.

Fuente original

Título: Sports Analysis and VR Viewing System Based on Player Tracking and Pose Estimation with Multimodal and Multiview Sensors

Resumen: Sports analysis and viewing play a pivotal role in the current sports domain, offering significant value not only to coaches and athletes but also to fans and the media. In recent years, the rapid development of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies have introduced a new platform for watching games. Visualization of sports competitions in VR/AR represents a revolutionary technology, providing audiences with a novel immersive viewing experience. However, there is still a lack of related research in this area. In this work, we present for the first time a comprehensive system for sports competition analysis and real-time visualization on VR/AR platforms. First, we utilize multiview LiDARs and cameras to collect multimodal game data. Subsequently, we propose a framework for multi-player tracking and pose estimation based on a limited amount of supervised data, which extracts precise player positions and movements from point clouds and images. Moreover, we perform avatar modeling of players to obtain their 3D models. Ultimately, using these 3D player data, we conduct competition analysis and real-time visualization on VR/AR. Extensive quantitative experiments demonstrate the accuracy and robustness of our multi-player tracking and pose estimation framework. The visualization results showcase the immense potential of our sports visualization system on the domain of watching games on VR/AR devices. The multimodal competition dataset we collected and all related code will be released soon.

Autores: Wenxuan Guo, Zhiyu Pan, Ziheng Xi, Alapati Tuerxun, Jianjiang Feng, Jie Zhou

Última actualización: 2024-05-02 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.01112

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.01112

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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