Hang-Time HAR: Un Nuovo Dataset per il Riconoscimento delle Attività nel Basket

Il basket è uno sport frenetico con una varietà di Attività fisiche. Riconoscere accuratamente queste attività può aiutare i giocatori a migliorare le loro abilità e i coach ad analizzare le performance durante le partite. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo creato un nuovo dataset chiamato Hang-Time HAR, che si concentra sulle attività di basket catturate usando sensori indossati al polso.

#Scopo del Dataset

Hang-Time HAR vuole fornire ai ricercatori e sviluppatori un benchmark per testare metodi di riconoscimento delle diverse attività di basket. Usando sensori indossati al polso, possiamo raccogliere Dati direttamente dai giocatori, il che aiuta ad analizzare i loro movimenti durante gli allenamenti e le partite. Il dataset può essere utilizzato in varie applicazioni, come coaching, analisi delle performance e monitoraggio della forma fisica personale.

#Raccolta Dati

Abbiamo registrato dati da due squadre di basket situate negli USA e in Germania. Un totale di 24 giocatori ha partecipato, indossando sensori ai polsi durante esercizi di pratica e partite vere. Le registrazioni sono state effettuate in diversi ambienti, comprese sessioni di allenamento controllate e scenari di gioco più dinamici. Questa varietà offre una grande quantità di informazioni su come i giocatori si muovono in diverse situazioni.

#Differenze negli Stili di Gioco

È importante notare che le regole del basket possono cambiare tra le organizzazioni, e il nostro dataset lo riflette. I giocatori provenivano da regioni in cui si applicano regole diverse (FIBA e NBA), portando a stili e strategie di gioco variati. Includendo questa diversità, possiamo assicurarci che il dataset catturi un'ampia gamma di attività di basket.

#Struttura del Dataset

Il dataset include vari livelli di etichette per le attività:

1. Livello Coarse: Identifica il tipo di sessione, come riscaldamento, esercizio o partita.
2. Livello Basket: Specifica attività legate al basket, come palleggio, passaggio o tiro.
3. Livello Locomozione: Indica movimenti come corsa o camminata.
4. Livello In/Out: Mostra se un giocatore è attualmente in gioco.

Questo approccio multilivello consente ai ricercatori di analizzare attività specifiche o categorie più ampie secondo necessità.

#Attività Principali Coperte

Il dataset Hang-Time HAR cattura diverse attività chiave del basket, tra cui:

• Palleggio: Muovere la palla mentre rimbalza sul campo.
• Passaggio: Condividere la palla con i compagni di squadra.
• Tiro: Tentare di segnare lanciando la palla nel canestro.
• Layup: Un tiro a breve distanza eseguito mentre ci si muove verso il canestro.
• Rimbalzo: Recuperare la palla dopo un tiro sbagliato.

Queste attività possono avvenire rapidamente e potrebbero mescolarsi tra loro, rendendo importante raccogliere dati in tempo reale.

#Sfide nel Riconoscimento delle Attività

Riconoscere le attività nel basket può essere difficile a causa di diversi fattori:

• Variabilità nel Movimento: Ogni giocatore ha uno stile unico, influenzato dalle proprie abilità e caratteristiche fisiche.
• Cambiamenti Ambientali: Il ritmo frenetico di una partita significa che i giocatori devono costantemente adattare i loro movimenti in base agli avversari e al flusso di gioco.
• Sbilanciamento dei Dati: Alcune attività possono verificarsi più frequentemente di altre, portando a potenziali bias nei modelli di addestramento.

Per affrontare queste problematiche, abbiamo raccolto una notevole quantità di dati in contesti e giocatori diversi.

#Metodo di Raccolta Dati

Abbiamo usato un smartwatch indossato al polso per raccogliere dati sui movimenti, in particolare dati di accelerazione. Questo dispositivo ha registrato con alta sensibilità per garantire letture accurate. Ogni giocatore ha svolto una sequenza di attività, permettendoci di raccogliere esempi diversificati di schemi di movimento.

#Sincronizzazione con Video

Per etichettare accuratamente i dati raccolti, abbiamo registrato video delle sessioni. Questi filmati hanno servito come riferimento per annotare quando si sono verificate attività specifiche, garantendo che le nostre etichette fossero precise.

#Risultati dall'Analisi Iniziale

Analizzando il dataset, abbiamo trovato differenze significative in come i giocatori di diversi livelli di abilità eseguono le attività. I giocatori più esperti mostrano movimenti più controllati ed efficienti rispetto ai principianti.

#Variabilità Intra-classe

Il dataset dimostra anche variabilità intra-classe, il che significa che anche la stessa attività può apparire diversa a seconda dello stile unico di un giocatore. Ad esempio, il palleggio potrebbe variare significativamente da un giocatore all'altro, influenzato da fattori come velocità o tecnica.

#Somiglianza Inter-classe

D'altro canto, alcune attività mostrano somiglianza inter-classe, dove azioni diverse potrebbero apparire simili. Ad esempio, un layup potrebbe condividere movimenti simili con un tiro, portando a sfide nel distinguere accuratamente tra di essi durante l'analisi.

#Analisi di Deep Learning

Abbiamo applicato metodi di deep learning per valutare l'efficacia del dataset nel riconoscere le attività di basket. Questo ha comportato l'addestramento di modelli utilizzando i dati registrati per determinare quanto bene potessero classificare le varie attività.

#Tecniche di Cross-Validation

Per garantire valutazioni robuste, abbiamo utilizzato diverse tecniche di cross-validation. In particolare, abbiamo impiegato la validazione Leave-One-Subject-Out (LOSO), dove i dati di un giocatore servono come set di test mentre tutti gli altri vengono utilizzati per l'addestramento. Questo approccio è vantaggioso perché aiuta a prevenire l'overfitting e assicura che il modello generalizzi bene tra i diversi giocatori.

#Metriche di Performance

La nostra analisi ha fornito informazioni sulle performance di diversi modelli applicati al dataset. Abbiamo esaminato quanto bene i modelli potessero riconoscere attività sia durante gli esercizi che nelle partite. I risultati hanno indicato che riconoscere le attività in situazioni di gioco era più difficile a causa della natura dinamica del gioco in tempo reale.

#Direzioni Future

Il dataset Hang-Time HAR apre molte porte per la ricerca futura. Fornendo una fonte ricca di dati, incoraggia lo sviluppo di modelli più avanzati capaci di riconoscere attività complesse negli sport.

#Migliorare i Modelli di Riconoscimento delle Attività

Per migliorare i tassi di riconoscimento, i ricercatori possono esplorare nuovi modi di elaborare i dati o implementare modelli di machine learning più sofisticati. Tecniche come l'augmented data potrebbero rivelarsi utili per bilanciare le distribuzioni delle classi, rendendo il processo di addestramento più efficace.

#Esplorare il Transfer Learning

Il transfer learning potrebbe anche rivelarsi benefico mentre i ricercatori sperimentano l'applicazione delle conoscenze acquisite dal nostro dataset di basket per riconoscere attività in altri sport o attività fisiche. Questo approccio potrebbe ampliare l'utilità del dataset oltre il basket.

#Conclusione

In sintesi, il dataset Hang-Time HAR rappresenta un significativo avanzamento nell'area del riconoscimento delle attività di basket. Il suo design accoglie una varietà di attività, livelli di abilità dei giocatori e ambienti di registrazione. Man mano che ricercatori e sviluppatori continuano ad analizzare e utilizzare questo dataset, possono aspettarsi di migliorare i metodi per riconoscere e comprendere i movimenti legati agli sport, migliorando infine l'allenamento e l'analisi delle performance.

Attraverso questa esplorazione continua, speriamo di contribuire alla crescita della scienza dello sport e delle tecnologie di riconoscimento delle attività, contribuendo a un coaching migliore, a performance dei giocatori più elevate e a un godimento complessivo maggiore del gioco.