Un nuovo approccio per analizzare i colpi di badminton

Questo articolo si concentra su un nuovo modo per rilevare quando un giocatore colpisce un volano nel badminton. Invece di utilizzare tecniche comuni, guardiamo all'azione del colpo analizzando una serie di immagini da un video. Per riconoscere gli eventi di colpo, usiamo un modello di deep learning speciale chiamato SwingNet. Questo modello è addestrato per trovare schemi legati ai colpi nei giochi di badminton. Utilizzando SwingNet su clip video, puntiamo ad aiutare il modello a identificare quando il volano viene colpito in base alle sue caratteristiche uniche. Inoltre, usiamo un metodo specifico di elaborazione video per raccogliere dettagli importanti dal video, facilitando l'apprendimento del modello e migliorando la sua precisione.

In questo compito, abbiamo l'obiettivo di sviluppare un sistema che possa raccogliere automaticamente dati importanti dai video delle partite di badminton. Queste informazioni includono il momento esatto di ogni colpo, dove si trovano i giocatori sul campo, le loro posture e il loro livello di abilità quando colpiscono il volano. Copre molti aspetti come il momento del colpo, dove atterra la palla, quale giocatore ha effettuato il colpo, le posizioni dei loro swing, i luoghi in cui si trovano, il tipo di volano utilizzato e chi vince il punto. Questi set di dati dettagliati possono essere utilizzati per analizzare le strategie e le abilità nelle partite di badminton. Il punteggio si basa su singoli scambi, e i giocatori guadagnano punti in base a quanto accuratamente contano i colpi e prevedono diversi attributi. I punti totali determinano il ranking finale nella competizione.

#Lavori Correlati

Nelle competizioni di badminton, è comune utilizzare CoachAI, che aiuta gli allenatori fornendo consigli personali e informazioni utili analizzando i dati e i video degli atleti. Questo sistema utilizza machine learning e deep learning per raccogliere dettagli importanti dai dati, portando a migliori analisi e valutazioni dei giocatori.

Un modello utilizzato in questo sistema è TrackNetV2, progettato per tracciare oggetti nei video in modo efficace. Utilizza deep learning, in particolare reti neurali convoluzionali, per apprendere schemi di movimento e prevedere la posizione e il percorso di un oggetto nei frame futuri di un video. Dopo aver ottenuto i percorsi previsti del volano, effettuai ulteriori elaborazioni per sistemare i dati e identificare eventi specifici all'interno del video.

La rilevazione del campo è fondamentale per migliorare l'accuratezza e l'utilità di CoachAI. MoveNet è un altro modello di deep learning che traccia i movimenti umani in tempo reale da input video. Questo sarà utilizzato anche per analizzare le azioni dei giocatori. OpenPose è un programma che rileva le posizioni delle articolazioni del corpo per molte persone contemporaneamente, fornendo dettagli più accurati sui movimenti dei giocatori.

I metodi che utilizziamo includono elaborazione video e modelli di deep learning come SwingNet, ViT, YOLOv5 e TrackNetV2.

#Elaborazione Video

L'elaborazione video è un passaggio importante per migliorare il nostro sistema di punteggio. Iniziamo calcolando le immagini che mostrano il movimento tra i frame per catturare le caratteristiche del video. Poi rimuoviamo le informazioni di sfondo, permettendo al modello di concentrarsi su ciò che conta, che chiamiamo "video di flusso ottico senza sfondo." Dopo aver elaborato i video, li inseriamo in SwingNet per trovare quando il volano viene colpito.

SwingNet è fondamentale per analizzare l'evento di colpire il volano. Combina aspetti di MobileNetV2 e una struttura LSTM bidirezionale per rilevare eventi di colpo mentre raccoglie anche caratteristiche chiave per i nostri file di dati.

#Vision Transformer

ViT, o Vision Transformer, è un modello che utilizza tecniche di transformer per compiti di visione computerizzata. A differenza di altri modelli che si basano su metodi di apprendimento diversi, ViT adotta un approccio unico applicando i suoi meccanismi di attenzione. Utilizziamo ViT-B/16 per raccogliere informazioni come il battitore, il tipo di colpo e altri attributi dai nostri video.

YOLOv5 è una famiglia di modelli di rilevazione degli oggetti ben nota che può identificare rapidamente e con precisione oggetti nei dati video. Usando YOLOv5m, individuiamo luoghi importanti legati al gioco. Abbiamo scelto YOLOv5m perché è efficace e affidabile, anche se esistono modelli più recenti come YOLOv7. Dopo aver rilevato i giocatori e il volano, combiniamo queste informazioni con ciò che abbiamo appreso da ViT.

#Risultati e Discussione

In questa sezione, discuteremo i criteri di valutazione, i risultati ottenuti e ulteriori approfondimenti sui nostri metodi.

#Criteri di Valutazione

Il sistema di punteggio si basa su ogni clip video, con un punteggio massimo possibile per ciascuna. Iniziamo controllando quanti colpi sono stati effettuati nel video. Se la nostra previsione non corrisponde al conteggio reale, otteniamo un punteggio più basso. Se indoviniamo il conteggio dei colpi, otteniamo un punteggio più alto e poi procediamo a valutare altri dettagli.

Ogni colpo viene valutato singolarmente, e il punteggio dipende dalle sue caratteristiche. Per ciascuna caratteristica, c'è un sistema per assegnare punti in base a quanto le nostre previsioni siano vicine ai fatti reali.

#Risultati Sperimentali

Per prima cosa, parliamo delle performance di SwingNet, poiché determina gran parte del nostro punteggio possibile. Errori nella cattura di frame chiave specifici diminuirebbero l'accuratezza delle nostre altre caratteristiche. Successivamente, discuteremo delle performance dei modelli ViT-B/16 e YOLOv5m e di come contribuiscono al nostro punteggio finale.

#Iperparametri e Performance di SwingNet

Le performance di SwingNet possono essere migliorate regolando varie impostazioni durante l'addestramento, come la dimensione delle immagini e la dimensione dei batch. Dopo molti tentativi, abbiamo identificato impostazioni ottimizzate che hanno portato a previsioni migliori. Abbiamo anche esplorato gli effetti di diversi tipi di input video, scoprendo che l'uso di video di flusso ottico senza sfondo forniva i migliori risultati.

Nei nostri esperimenti, abbiamo testato varie architetture di modelli per vedere se potessero superare il nostro originale. Tuttavia, abbiamo scoperto che il design iniziale ha comunque performato meglio. Di conseguenza, ci siamo concentrati sull'utilizzo del flusso ottico senza sfondo per i nostri compiti di rilevazione.

#Considerazioni Finali

In sintesi, questo articolo introduce un nuovo modo per rilevare quando i giocatori colpiscono un volano utilizzando il deep learning. I metodi di elaborazione video consentono una migliore accuratezza, e miriamo a raffinare continuamente il nostro approccio. I nostri metodi e modelli combinati aprono opportunità per un'analisi più profonda nelle partite di badminton.

Riconosciamo anche le significative risorse necessarie per eseguire il nostro modello in modo efficiente. Richiede molta memoria GPU, limitando la nostra capacità di utilizzare immagini ad alta risoluzione. Notiamo inoltre che prevedere il primo giocatore a colpire il volano è fondamentale per determinare l'ordine di gioco in uno scambio.

Concentrandoci sul giocatore che colpisce durante i compiti di classificazione, possiamo migliorare i risultati della classificazione. Vediamo anche potenziale nell'utilizzare informazioni che non abbiamo ancora sfruttato completamente, come le posizioni dei giocatori.

Questo lavoro continuo mira a creare metodi ancora più efficaci per rilevare eventi di colpi di volano e analizzare le performance dei giocatori nelle partite di badminton.