PRTreID: Un Nuovo Approccio al Tracciamento dei Giocatori Sportivi

Tenere traccia dei giocatori nei video sportivi è fondamentale per analizzare le partite. Però può essere un casino perché i giocatori si muovono in modo imprevedibile, sembrano uguali ai compagni di squadra e spesso si bloccano a vicenda dalla vista. Per questo è importante creare metodi utili per rappresentare l'aspetto dei giocatori e seguirli e identificarli in modo efficace.

In questa discussione, presentiamo un nuovo metodo, chiamato PRTreID, che può classificare i ruoli dei giocatori (tipo giocatore, arbitro o staff), determinare a quale squadra appartengono e ri-identificarli nei video. Il nostro approccio combina tutte e tre le attività in una sola rete, che rende il processo più veloce e migliora l'accuratezza.

#Perché il tracciamento è importante nello sport

Il tracciamento è fondamentale per vari motivi:

1. Identificazione dei giocatori: Sapere chi è ogni giocatore ci permette di avere informazioni personalizzate sulle loro performance.
2. Comprendere il flusso del gioco: Il tracciamento aiuta a mappare i movimenti del gioco, rivelando schemi e momenti chiave.
3. Ridurre il lavoro manuale: Il tracciamento automatico riduce l'impegno necessario per analizzare le strategie di gioco, permettendo agli analisti di concentrarsi su compiti più complessi.

#Sfide nel tracciamento

Il movimento dei giocatori è spesso complesso e dinamico. I giocatori possono bloccarsi a vicenda, e quelli della stessa squadra possono sembrare simili. Per questo, tenere traccia di chi è chi può diventare complicato. La ri-identificazione aiuta nei casi in cui i giocatori escono dall'inquadratura della telecamera o quando sono momentaneamente coperti.

Inoltre, i metodi di tracciamento devono fornire informazioni dettagliate sui giocatori, come i loro ruoli e le affiliazioni con le squadre. La maggior parte dei metodi si concentra solo su una o due di queste attività, il che non è ideale.

#Introducendo PRTreID

PRTreID è progettato per affrontare le tre attività critiche di classificazione del ruolo, affiliazione alla squadra e ri-identificazione in un colpo solo. Questo sistema crea rappresentazioni migliori dei giocatori utilizzando caratteristiche basate sulle parti. Usando una sola rete per gestire tutte e tre le attività, l'efficienza computazionale migliora.

#Apprendimento multi-task

Nel nostro approccio, formiamo il modello per apprendere tutte e tre le attività contemporaneamente. Questo metodo rende le rappresentazioni più ricche e più efficaci. Per mostrare quanto bene funzioni PRTreID, l'abbiamo integrato con un sistema di tracciamento all'avanguardia che utilizza una tecnica speciale per seguire i giocatori per periodi più lunghi.

#Come funziona PRTreID

PRTreID si basa su un modello che divide le informazioni concentrandosi su diverse parti del corpo. Analizzando varie parti, il modello genera rappresentazioni uniche per ogni giocatore, portando a una migliore identificazione. Il modello è costruito con i seguenti componenti:

1. Caratteristiche basate sulle parti: L'approccio si concentra su diverse parti del corpo, come le gambe o la testa, invece di guardare il giocatore nel suo complesso.
2. Formazione congiunta: Addestrare il modello a conoscere i ruoli, le affiliazioni con le squadre e la ri-identificazione insieme porta a risultati complessivi migliori.
3. Post-elaborazione: Dopo aver tracciato i giocatori, il modello analizza ulteriormente i dati per unire le parti in tracce complete dei giocatori, riducendo gli errori e migliorando i risultati.

#Risultati

Testando il modello PRTreID abbiamo visto che supera i metodi esistenti su un dataset noto. Il sistema non solo tiene traccia ma identifica anche i giocatori con precisione.

#Prestazione di ri-identificazione

Il metodo è stato valutato rispetto ad altri modelli di ri-identificazione. PRTreID ha performato meglio, anche in situazioni in cui i giocatori erano coperti o sembravano simili. Il modello è riuscito anche a ottenere buoni risultati nella classificazione dei ruoli e nell'affiliazione della squadra.

#Prestazione di tracciamento

Confrontando le prestazioni di tracciamento, PRT-Track ha superato molti altri metodi utilizzando sia dati di verità a terra precisi che metodi tipici di rilevamento degli oggetti. Il sistema è stato particolarmente impressionante nel tenere traccia dei giocatori nonostante le sfide come apparenze sovrapposte e distanza dalla telecamera.

#Contributi chiave

I punti principali di questo lavoro includono:

• Un nuovo modello di rappresentazione delle persone nello sport multi-task che esegue tre attività contemporaneamente.
• Dimostrare l'efficacia di addestrare il modello per più attività, portando a rappresentazioni migliorate.
• Introdurre un nuovo metodo di tracciamento che utilizza rappresentazioni basate sulle parti per migliorare i risultati del tracciamento a lungo termine.

#Prossimi passi

• Pianifichiamo di incorporare una funzionalità di riconoscimento del numero di maglia per distinguere ulteriormente i giocatori, in particolare negli sport in cui i giocatori indossano abbigliamenti simili.
• Questa fase successiva intende affrontare le sfide dell'identificazione dei giocatori in giochi come l'hockey su ghiaccio, dove le divise possono nascondere molte informazioni identificative.

#Conclusione

In sintesi, sviluppare un nuovo metodo per tracciare e identificare i giocatori nei video sportivi può migliorare significativamente l'analisi delle partite. PRTreID offre un approccio integrato, affrontando tre attività critiche contemporaneamente, portando a rappresentazioni più ricche e a una migliore performance generale di tracciamento.

Man mano che andiamo avanti, puntiamo a perfezionare ulteriormente il sistema e adattarlo a una gamma più ampia di sport e scenari. Le intuizioni ottenute da questo lavoro possono contribuire ai progressi nell'analisi automatizzata degli sport, migliorando la comprensione delle partite e delle performance dei giocatori.