Automatizzare l'arbitraggio del calcio: Il sistema VARS

Il sistema del Video Assistant Referee (VAR) ha cambiato il modo in cui si gioca a calcio, permettendo agli arbitri di rivedere momenti chiave nelle partite. Questa tecnologia mira ad aiutare gli arbitri a prendere decisioni migliori e a garantire equità nelle partite. Tuttavia, molti paesi non possono permettersi la tecnologia VAR, lasciando solo le leghe professionistiche a beneficiarne.

Per affrontare questo problema, proponiamo il Video Assistant Referee System (VaRs), che può automatizzare il processo decisionale nel calcio. VARS utilizza tecniche avanzate di analisi video per fornire agli arbitri feedback in tempo reale, aiutandoli a prendere decisioni migliori che possono influenzare l'esito della partita.

#La Sfida con i Sistemi Arbitrali Attuali

Anche se il VAR ha buone intenzioni, è diventato una fonte di frustrazione per i tifosi. Diversi arbitri in varie partite possono prendere decisioni incoerenti anche in situazioni simili. I costi elevati della tecnologia e la mancanza di arbitri nel mondo rendono difficile utilizzare il VAR nelle leghe minori. Il nostro obiettivo è sviluppare VARS, che riconoscerà automaticamente i Falli e suggerirà azioni appropriate per gli arbitri.

#Creazione di un Nuovo Dataset

Per convalidare VARS, abbiamo creato un nuovo dataset chiamato SoccerNet-MVFoul, che include video di falli nel calcio da più angolazioni. Questo dataset contiene informazioni dettagliate su ogni fallo, incluso il tipo e la gravità, annotate da un Arbitro esperto. Usando questo dataset, possiamo confrontare VARS per vedere quanto bene riesce a riconoscere i falli.

#Il Sistema VARS

VARS utilizza più angolazioni della telecamera per analizzare le azioni in campo. Classifica se un'azione è un fallo e determina il tipo di fallo, come un tackle o una spinta, oltre al giusto provvedimento, come un cartellino giallo o rosso.

Il sistema funziona elaborando vari clip video per estrarre caratteristiche dal gioco. Analizza queste caratteristiche per riconoscere i diversi tipi di falli e valutarne la gravità.

#L'Evoluzione della Tecnologia Arbitrale

Negli ultimi anni, la tecnologia nell'arbitraggio calcistico è migliorata notevolmente. In passato, gli arbitri si affidavano al proprio giudizio e la comunicazione avveniva tramite linguaggio del corpo e contatto visivo. L'introduzione di cuffie wireless ha aiutato gli arbitri a comunicare meglio durante le partite.

Sono stati introdotti sistemi più avanzati come la tecnologia della linea di porta per garantire che i gol siano validi. Questo sistema utilizza una combinazione di sensori e telecamere per determinare se la palla ha completamente oltrepassato la linea di porta.

L'International Football Association Board (IFAB) ha anche approvato l'uso di arbitri extra, come i video assistant referees (VAR), per ridurre gli errori durante i momenti importanti della partita. Recentemente, nella Coppa del Mondo 2022, è stata utilizzata la tecnologia di offside semi-automatica per aiutare gli arbitri a fare chiamate di offside più rapide e accurate, mostrando un cambiamento verso sistemi più automatizzati nell'arbitraggio calcistico.

#Perché VARS è Necessario

Nonostante i progressi nella tecnologia, ci sono ancora problemi significativi con il VAR. Ogni partita ha un VAR diverso, portando a decisioni incoerenti. Inoltre, il peso finanziario per implementare il VAR limita il suo utilizzo alle leghe di alto livello, lasciando le leghe amatoriali senza questo supporto.

Inoltre, c'è carenza di arbitri nel mondo, rendendo difficile avere il VAR nelle leghe minori. VARS potrebbe fornire una soluzione a questi problemi automatizzando il processo decisionale, garantendo risultati più equi nelle partite di calcio.

#Raccolta e Annotazione dei Dati

Abbiamo raccolto un nuovo dataset chiamato SoccerNet-MVFoul da varie partite di calcio in tre stagioni. Questo dataset include più angolazioni video delle azioni di fallo. Ogni azione è accompagnata da descrizioni delle sue caratteristiche basate sulla prospettiva di un arbitro.

Abbiamo seguito un processo specifico per raccogliere i dati. Abbiamo estratto clip rilevanti da video trasmessi, allineati temporaneamente e annotati con proprietà dettagliate, assicurando una panoramica completa di ogni azione di fallo.

#Tipi di Falli e la Loro Gravità

Il sistema VARS categorizza i falli in diverse classi. Alcuni esempi includono:

• Tackle: Un giocatore scivola verso un avversario per portargli via la palla.
• Tackle in Piedi: Un giocatore si avvicina a un avversario senza scivolare.
• Trattenere: Un giocatore limita il movimento di un avversario.
• Spingere: Un giocatore usa il proprio corpo per spingere un avversario.
• Sfida: Una sfida fisica contro un avversario.

Insieme alla classificazione dei falli, VARS determina anche la gravità del fallo, se giustifica un cartellino o meno. Questo include la valutazione di azioni come imprudenti, temerarie o violente.

#Progettazione e Funzionamento del Sistema

VARS analizza più flussi video che mostrano la stessa azione da angolazioni diverse. Il sistema utilizza un encoder video per estrarre caratteristiche significative da questi video. Aggrega queste caratteristiche per creare una rappresentazione unica che informa la classificazione del fallo.

Il sistema è progettato per eseguire due compiti principali simultaneamente: identificare il tipo di fallo e valutarne la gravità. L'addestramento del modello assicura che possa sfruttare le caratteristiche condivise di entrambi i compiti per migliorare le prestazioni complessive.

#Impostazione Sperimentale

VARS viene testato utilizzando clip di lunghezze predefinite, che includono fotogrammi prima e dopo il fallo. Sono stati utilizzati vari encoder per estrarre le caratteristiche da queste clip, ognuno addestrato per catturare sia le dinamiche spaziali che temporali. I classificatori sono addestrati per ridurre al minimo eventuali discrepanze tra le previsioni e i risultati effettivi.

La valutazione delle prestazioni di VARS si basa su metriche di accuratezza, che misurano quanto bene il sistema classifica correttamente le azioni.

#Risultati Principali

I risultati mostrano che VARS si comporta bene nel riconoscere diversi tipi di falli. Il sistema ha dimostrato miglioramenti significativi nell'uso di encoder di caratteristiche avanzati rispetto ai metodi più vecchi.

L'abilità del modello di classificare più angolazioni della stessa azione migliora le sue prestazioni, indicando che l'utilizzo di diverse prospettive può fornire risultati più accurati.

#I Vantaggi dell'Analisi Multi-Vista

L'uso di più angolazioni è un aspetto critico di VARS. Permette al sistema di raccogliere più informazioni sull'azione, portando a classificazioni migliori dei falli e delle loro gravità.

Combinare le viste dell'azione dal vivo con i replay può portare a un'accuratezza migliorata rispetto a fare affidamento su viste singole. Anche le viste di qualità inferiore possono contribuire positivamente, poiché potrebbero fornire angoli diversi che migliorano la comprensione.

#Contesto Temporale e la Sua Importanza

Il momento dei fotogrammi utilizzati nell'analisi è cruciale. VARS esamina i fotogrammi intorno al momento del fallo per catturare le informazioni più rilevanti. I test hanno dimostrato che includere troppi fotogrammi non essenziali può ridurre le prestazioni, poiché possono diluire i dati importanti necessari per una classificazione accurata.

Bilanciando la quantità di contesto temporale, VARS può operare in modo efficace e migliorare le sue previsioni.

#Analisi delle Prestazioni per Classe

Le prestazioni di VARS variano tra le diverse classi di falli. Alcune classi, come "Tackle," sono ben classificate, mentre altre, come "Sfida," presentano più sfide a causa delle loro somiglianze con altre classi.

Per la classificazione dell'Offesa e della gravità, c'è confusione tra le classi vicine. Il modello può scambiare un fallo come "Offesa + Cartellino giallo" quando dovrebbe essere "Offesa + Nessun cartellino," evidenziando le somiglianze visive che possono portare a questi errori.

Nonostante queste sfide, VARS mostra risultati promettenti. Può classificare le azioni con buona accuratezza mentre continua a imparare dai dati.

#Conclusione

VARS rappresenta un passo significativo avanti per l'arbitraggio calcistico introducendo un sistema automatizzato che assicura equità e migliori decisioni a tutti i livelli del gioco. Con il supporto del dataset SoccerNet-MVFoul, VARS può riconoscere le caratteristiche dei falli in modo efficiente elaborando più angolazioni video.

Man mano che il calcio continua ad avanzare, sistemi come VARS giocheranno un ruolo essenziale nel migliorare l'integrità dello sport, rendendolo più affidabile per giocatori e tifosi. Lo sviluppo di tale tecnologia promette di elevare il gioco a nuovi standard di equità e accuratezza, facendo una vera differenza nel modo in cui viene arbitrato il calcio.