Hang-Time HAR: Um Novo Conjunto de Dados para Reconhecimento de Atividades no Basquete

Basquete é um esporte rápido com várias Atividades físicas. Reconhecer essas atividades direitinho pode ajudar os jogadores a melhorar suas habilidades e os treinadores a analisar o desempenho no jogo. Para isso, criamos um novo conjunto de Dados chamado Hang-Time HAR, focando nas atividades do basquete capturadas com sensores usados no pulso.

#Propósito do Conjunto de Dados

O Hang-Time HAR tem como objetivo fornecer a pesquisadores e desenvolvedores um referencial para testar métodos de reconhecimento de diferentes atividades de basquete. Usando sensores de pulso, conseguimos coletar dados diretamente dos jogadores, o que ajuda a analisar seus movimentos durante treinos e jogos. O conjunto de dados pode ser usado em várias aplicações, como treinamento, análise de desempenho e acompanhamento de fitness pessoal.

#Coleta de Dados

Registramos dados de duas equipes de basquete localizadas nos EUA e na Alemanha. Um total de 24 jogadores participou, usando sensores no pulso durante os treinos e jogos reais. As gravações aconteceram em diferentes ambientes, incluindo sessões de treino controladas e cenários de jogo mais dinâmicos. Essa variedade oferece uma tonelada de informações sobre como os jogadores se movem em diferentes situações.

#Diferenças nos Estilos de Jogo

É importante notar que as regras do basquete podem mudar entre organizações, e nosso conjunto de dados reflete isso. Os jogadores vieram de regiões onde diferentes regras se aplicam (FIBA e NBA), levando a estilos e estratégias de jogo variados. Ao incluir essa diversidade, garantimos que o conjunto de dados capture uma ampla gama de atividades no basquete.

#Estrutura do Conjunto de Dados

O conjunto de dados inclui várias camadas de rótulos para as atividades:

1. Camada grossa: Identifica o tipo de sessão, como aquecimento, treino ou jogo.
2. Camada de basquete: Especifica atividades relacionadas ao basquete, como dribles, passes ou arremessos.
3. Camada de locomoção: Indica movimentos como correr ou andar.
4. Camada de dentro/fora: Mostra se um jogador está atualmente no jogo.

Essa abordagem em várias camadas permite que os pesquisadores analisem atividades específicas ou categorias mais amplas conforme necessário.

#Principais Atividades Abrangidas

O conjunto de dados Hang-Time HAR captura várias atividades principais do basquete, incluindo:

• Drible: Movimentar a bola enquanto a bate no chão.
• Passe: Passar a bola para os colegas de time.
• Arremesso: Tentar marcar pontos jogando a bola na cesta.
• Layup: Um arremesso de perto feito enquanto se move em direção à cesta.
• Rebote: Recuperar a bola após um arremesso perdido.

Essas atividades podem acontecer rápido e podem se misturar, tornando importante coletar dados em tempo real.

#Desafios no Reconhecimento de Atividades

Reconhecer atividades no basquete pode ser complicado devido a vários fatores:

• Variabilidade no Movimento: Cada jogador tem um estilo único, influenciado por suas habilidades e atributos físicos.
• Mudanças Ambientais: A velocidade do jogo significa que os jogadores precisam constantemente ajustar seus movimentos com base nos adversários e no fluxo do jogo.
• Desequilíbrio de Dados: Algumas atividades podem ocorrer com mais frequência do que outras, levando a potenciais vieses nos modelos de treinamento.

Para resolver esses problemas, coletamos uma quantidade substancial de dados em diferentes contextos e jogadores.

#Método de Coleta de Dados

Usamos um smartwatch de pulso para coletar dados de movimento, especificamente dados de aceleração. Esse dispositivo registrou com alta sensibilidade para garantir leituras precisas. Cada jogador passou por uma sequência de atividades, permitindo que coletássemos exemplos diversos de padrões de movimento.

#Sincronização com Vídeo

Para rotular os dados coletados com precisão, gravamos imagens das sessões. Essas imagens servirão como referência para ajudar a anotar quando atividades específicas ocorreram, garantindo que nossos rótulos sejam precisos.

#Resultados da Análise Inicial

Ao analisar o conjunto de dados, encontramos diferenças significativas em como jogadores de diferentes níveis de habilidade realizam atividades. Jogadores mais experientes apresentam movimentos mais controlados e eficientes em comparação com novatos.

#Variabilidade Intraclass

O conjunto de dados também demonstra variabilidade intraclass, o que significa que até mesmo a mesma atividade pode parecer diferente dependendo do estilo único de um jogador. Por exemplo, dribles podem variar bastante de um jogador para outro, influenciados por fatores como velocidade ou técnica.

#Semelhança Interclass

Por outro lado, algumas atividades mostraram semelhança interclass, onde ações diferentes podem parecer um pouco semelhantes. Por exemplo, um layup pode compartilhar movimentos semelhantes a um arremesso, levando a desafios em distingui-los durante a análise.

#Análise de Deep Learning

Aplicamos métodos de deep learning para avaliar a eficiência do conjunto de dados em reconhecer atividades de basquete. Isso envolveu treinar modelos usando os dados gravados para determinar quão bem eles podiam classificar várias atividades.

#Técnicas de Validação Cruzada

Para garantir avaliações robustas, usamos diferentes técnicas de validação cruzada. Especificamente, empregamos a validação Leave-One-Subject-Out (LOSO), onde os dados de um jogador servem como conjunto de teste enquanto todos os outros são usados para treinamento. Essa abordagem é útil porque ajuda a prevenir overfitting e garante que o modelo generalize bem entre diferentes jogadores.

#Métricas de Desempenho

Nossa análise forneceu insights sobre o desempenho de diferentes modelos quando aplicados ao conjunto de dados. Observamos quão bem os modelos poderiam reconhecer atividades durante treinos e jogos. Os resultados indicaram que reconhecer atividades em situações de jogo era mais desafiador devido à natureza dinâmica do jogo em tempo real.

#Direções Futuras

O conjunto de dados Hang-Time HAR abre muitas portas para pesquisas futuras. Ao fornecer uma fonte rica de dados, incentiva o desenvolvimento de modelos mais avançados capazes de reconhecer atividades complexas em esportes.

#Melhorando Modelos de Reconhecimento de Atividades

Para melhorar as taxas de reconhecimento, pesquisadores podem explorar novas maneiras de processar dados ou implementar modelos de machine learning mais sofisticados. Técnicas como aumento de dados também podem ser úteis para equilibrar distribuições de classes, tornando o processo de treinamento mais eficaz.

#Explorando Transfer Learning

O transfer learning pode também ser benéfico enquanto pesquisadores experimentam aplicar conhecimentos adquiridos com nosso conjunto de dados de basquete para reconhecer atividades em outros esportes ou atividades físicas. Essa abordagem poderia ampliar a utilidade do conjunto de dados além do basquete.

#Conclusão

Resumindo, o conjunto de dados Hang-Time HAR representa um avanço significativo na área de reconhecimento de atividades de basquete. Seu design acomoda uma variedade de atividades, níveis de habilidade dos jogadores e ambientes de gravação. À medida que pesquisadores e desenvolvedores continuam a analisar e utilizar esse conjunto de dados, podem esperar melhorar métodos para reconhecer e entender movimentos relacionados a esportes, aprimorando, assim, o treinamento e a análise de desempenho.

Com essa exploração contínua, esperamos ajudar no crescimento da ciência do esporte e tecnologias de reconhecimento de atividades, contribuindo para um melhor treinamento, desempenho dos jogadores e, claro, mais diversão no jogo.