Hang-Time HAR : Un nouveau jeu de données pour la reconnaissance d'activité basketball

Le basket, c'est un sport super rapide avec plein d'Activités physiques. Reconnaître ces activités avec précision peut aider les joueurs à améliorer leurs compétences et les coachs à analyser la performance des matchs. Pour ça, on a créé un nouveau dataset appelé Hang-Time HAR, qui se concentre sur les activités de basket capturées avec des capteurs portés au poignet.

#But du Dataset

Hang-Time HAR a pour but de fournir aux chercheurs et développeurs un benchmark pour tester les méthodes de reconnaissance des différentes activités de basket. En utilisant des capteurs au poignet, on peut collecter des Données directement des joueurs, ce qui aide à analyser leurs mouvements pendant les entraînements et les matchs. Le dataset peut être utilisé dans plusieurs applications, comme le coaching, l'analyse de performance, et le suivi de fitness personnel.

#Collecte de Données

On a enregistré des données de deux équipes de basket situées aux USA et en Allemagne. Au total, 24 joueurs ont participé, portant des capteurs à leurs poignets pendant les exercices et les vrais matchs. Les enregistrements ont eu lieu dans différents environnements, y compris des sessions d'entraînement contrôlées et des scénarios de jeu plus dynamiques. Cette variété offre une tonne d'infos sur la façon dont les joueurs bougent dans différentes situations.

#Différences de Styles de Jeu

Il est à noter que les règles du basket peuvent changer selon les organisations, et notre dataset le reflète bien. Les joueurs venaient de régions où différentes règles s'appliquent (FIBA et NBA), ce qui a mené à des styles de jeu et des stratégies variés. En incluant cette diversité, on peut s'assurer que le dataset capture un large éventail d'activités de basket.

#Structure du Dataset

Le dataset comprend plusieurs couches d'étiquettes pour les activités :

1. Couche grossière : Identifie le type de session, comme échauffement, exercices ou match.
2. Couche basket : Spécifie les activités liées au basket, comme dribbler, passer ou tirer.
3. Couche locomotion : Indique les mouvements comme courir ou marcher.
4. Couche In/Out : Montre si un joueur est actuellement dans le jeu.

Cette approche multi-couche permet aux chercheurs d'analyser des activités spécifiques ou des catégories plus larges selon les besoins.

#Principales Activités Ciblées

Le dataset Hang-Time HAR capture plusieurs activités clés du basket, y compris :

• Dribbler : Faire bouger le ballon en le faisant rebondir sur le terrain.
• Passer : Partager le ballon avec ses coéquipiers.
• Tirer : Essayer de marquer en lançant le ballon dans le panier.
• Layup : Un tir de près effectué en se dirigeant vers le panier.
• Rebondir : Récupérer le ballon après un tir raté.

Ces activités peuvent se produire rapidement et peuvent se mélanger, ce qui rend important de collecter les données en temps réel.

#Défis de la Reconnaissance d'Activités

Reconnaître les activités au basket peut être difficile pour plusieurs raisons :

• Variabilité des Mouvements : Chaque joueur a un style unique, influencé par ses compétences et ses attributs physiques.
• Changements Environnementaux : Le rythme rapide d'un match signifie que les joueurs doivent ajuster constamment leurs mouvements selon leurs adversaires et le flow du jeu.
• Déséquilibre des Données : Certaines activités peuvent se produire plus souvent que d'autres, ce qui peut entraîner des biais dans les modèles d'apprentissage.

Pour faire face à ces problèmes, on a rassemblé une grosse quantité de données à travers différents contextes et joueurs.

#Méthode de Collecte de Données

On a utilisé une montre connectée portée au poignet pour collecter des données de mouvement, spécifiquement des données d'accélération. Ce dispositif a enregistré avec une haute sensibilité pour garantir des mesures précises. Chaque joueur a suivi une séquence d'activités, ce qui nous a permis de rassembler des exemples divers de schémas de mouvement.

#Synchronisation avec Vidéo

Pour étiqueter les données collectées avec précision, on a enregistré des vidéos des sessions. Ces vidéos ont servi de référence pour annoter quand des activités spécifiques se produisaient, ce qui a permis d'assurer la précision de nos étiquettes.

#Résultats de l'Analyse Initiale

En analysant le dataset, on a trouvé des différences significatives dans la façon dont les joueurs de différents niveaux de compétences effectuent les activités. Les joueurs plus expérimentés montrent des mouvements plus contrôlés et efficaces par rapport aux novices.

#Variabilité Intraclasse

Le dataset montre aussi une variabilité intraclasse, ce qui signifie que même la même activité peut avoir l'air différente selon le style unique d'un joueur. Par exemple, dribbler peut varier considérablement d'un joueur à l'autre, influencé par des facteurs comme la vitesse ou la technique.

#Similarité Interclasse

À l'inverse, certaines activités montrent une similarité interclasse, où différentes actions peuvent avoir un aspect similaire. Par exemple, un layup peut avoir des mouvements similaires à un tir, ce qui rend difficile de les distinguer avec précision lors de l'analyse.

#Analyse avec Deep Learning

On a appliqué des méthodes de deep learning pour évaluer l'efficacité du dataset dans la reconnaissance des activités de basket. Ça a impliqué de former des modèles avec les données enregistrées pour déterminer à quel point ils pouvaient classer les différentes activités.

#Techniques de Cross-Validation

Pour garantir des évaluations robustes, on a utilisé différentes techniques de cross-validation. Plus précisément, on a employé la validation Leave-One-Subject-Out (LOSO), où les données d'un joueur servent de jeu de test pendant que toutes les autres sont utilisées pour l'entraînement. Cette approche est bénéfique car elle aide à prévenir le surapprentissage et assure que le modèle se généralise bien entre différents joueurs.

#Métriques de Performance

Notre analyse a donné des aperçus sur la performance de différents modèles appliqués au dataset. On a regardé à quel point les modèles pouvaient reconnaître les activités pendant les exercices et les matchs. Les résultats ont montré que reconnaître les activités dans des situations de jeu était plus difficile à cause de la nature dynamique du jeu en temps réel.

#Directions Futures

Le dataset Hang-Time HAR ouvre plein de portes pour de futures recherches. En fournissant une source de données riche, il encourage le développement de modèles plus avancés capables de reconnaître des activités complexes dans le sport.

#Amélioration des Modèles de Reconnaissance d'Activités

Pour améliorer les taux de reconnaissance, les chercheurs peuvent explorer de nouvelles façons de traiter les données ou d'implémenter des modèles d'apprentissage machine plus sophistiqués. Des techniques comme l'augmentation de données pourraient aussi être utiles pour équilibrer les distributions de classes, rendant le processus d'entraînement plus efficace.

#Exploration du Transfert d'Apprentissage

Le transfert d'apprentissage pourrait aussi s'avérer bénéfique alors que les chercheurs expérimentent avec l'application des connaissances acquises de notre dataset de basket pour reconnaître des activités dans d'autres sports ou activités physiques. Cette approche pourrait élargir l'utilité du dataset au-delà du basket.

#Conclusion

En résumé, le dataset Hang-Time HAR représente un avancée significative dans le domaine de la reconnaissance d'activités de basket. Son design prend en compte une variété d'activités, de niveaux de compétences des joueurs, et d'environnements d'enregistrement. Alors que les chercheurs et développeurs continuent d'analyser et d'utiliser ce dataset, ils peuvent s'attendre à améliorer les méthodes de reconnaissance et de compréhension des mouvements liés au sport, améliorant ainsi le coaching et l'analyse de performance.

À travers cette exploration continue, on espère aider à la croissance de la science du sport et des technologies de reconnaissance d'activités, contribuant à un meilleur coaching, à la performance des joueurs, et au plaisir global du jeu.