AI Basketball Referee
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Los deportes evolucionan día a día y la tecnología que respalda estos deportes evoluciona a un ritmo exponencial. Muchos deportes han implementado la visión por computadora para mejorar las decisiones de los árbitros y la equidad general del juego. El tenis usa cámaras para detectar si una pelota está fuera, el atletismo usa cámaras para detectar quién ganó una carrera y muchos más. Sin embargo, un deporte que no lo ha logrado a una escala significativa es el baloncesto. Además de eso, el baloncesto es uno de los deportes conocidos por las atroces llamadas de los árbitros que cambian el campeonato. La implementación de visión por computadora para vigilar los juegos de baloncesto no solo puede hacer que el juego sea una experiencia mucho más justa para los jugadores y fanáticos, sino que también puede ser una forma de recopilar datos para utilizarlos en mayores modelos y estadísticas de aprendizaje automático.
AI Basketball Referee es un sistema basado en visión por computadora que utiliza un modelo de aprendizaje automático personalizado YOLO (Solo miras una vez) entrenado en 3000 imágenes anotadas para detectar pelotas de baloncesto en tiempo real. Además, utiliza la estimación de pose YOLO para detectar puntos clave en el cuerpo de los jugadores. Al combinar estas dos técnicas, el árbitro de baloncesto AI es capaz de identificar con precisión viajes y dobles regates en partidos de baloncesto.
El primer paso en el proceso del árbitro de baloncesto de IA es la detección del baloncesto. El modelo de aprendizaje automático YOLO está entrenado para reconocer pelotas de baloncesto dentro de los fotogramas del vídeo. Ha sido entrenado en un conjunto de datos diverso de 3000 imágenes comentadas que contienen varias poses de baloncesto, condiciones de iluminación y fondos. Durante el tiempo de ejecución, el modelo analiza cada cuadro en tiempo real y predice cuadros delimitadores alrededor de las pelotas de baloncesto detectadas.
Para permitir la detección de viajes y dobles regates, el árbitro de baloncesto AI también emplea la estimación de postura YOLO. Esta técnica permite al sistema identificar y rastrear puntos clave en el cuerpo de los jugadores. Las articulaciones clave del cuerpo, como los tobillos, las rodillas, las caderas, los codos y las muñecas, son cruciales para determinar con precisión los movimientos del jugador.
Una vez que se detectan las pelotas de baloncesto y los puntos clave de los jugadores, el árbitro de baloncesto de IA aplica un conjunto de reglas predefinidas para determinar si se ha producido una infracción de viaje. Al analizar la posición y el movimiento de los puntos clave del jugador en fotogramas consecutivos, el sistema puede detectar casos en los que un jugador ha dado pasos sin driblar el balón o se ha movido más de la distancia permitida sin driblar ni pasar.
De manera similar, el árbitro de baloncesto de IA aprovecha las pelotas de baloncesto detectadas y los puntos clave de los jugadores para identificar regates dobles. Al rastrear la posición y el movimiento de los puntos clave del jugador y analizar las interacciones con la pelota de baloncesto, el sistema puede detectar situaciones en las que un jugador dribla el balón, se detiene y luego comienza a driblar nuevamente sin que otro jugador toque o posea el balón mientras tanto.
El árbitro de baloncesto de IA proporciona información en tiempo real sobre los desplazamientos y las infracciones de doble regate durante los partidos de baloncesto. Destaca las infracciones detectadas en la transmisión de video, lo que facilita a los árbitros o usuarios identificar y evaluar la precisión de las decisiones del sistema. Además, el sistema puede generar registros o alertas para registrar las infracciones detectadas para su posterior análisis o revisión.
El árbitro de baloncesto AI ha sido diseñado para ser personalizable y ampliable. Los usuarios pueden ajustar los parámetros del sistema, como el umbral de detección de pelotas de baloncesto y la sensibilidad del recorrido y la detección de doble regate, para adaptarlos a sus necesidades específicas. Además, se pueden incorporar reglas adicionales y capacidades de detección al sistema para abordar otras infracciones de baloncesto o situaciones de juego.
En general, AI Basketball Referee combina técnicas de visión por computadora de última generación, incluida la detección de objetos YOLO y la estimación de pose, para detectar con precisión viajes y dobles regates en juegos de baloncesto en tiempo real. Proporciona una herramienta valiosa para que árbitros, entrenadores y jugadores analicen el juego, mejoren el rendimiento de los jugadores y mejoren la equidad general de los partidos de baloncesto.
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Abrir proyecto en VSCode
Cree un nuevo entorno de conda: conda create -n exercise-tracking python=3.11
Activar entorno conda: conda activate exercise-tracking
Instalar paquete de ultralíticos: pip install ultralytics
Ejecute cualquiera de los scripts de Python que desee probar. double_dribble.py y travel_detection.py son los que proporcionan llamadas de árbitro en tiempo real.
Cambie la entrada del video a su cámara web ( cv2.VideoCapture(0) ) o a un archivo de video con la ruta relativa ( cv2.VideoCapture('video.mp4') ).
Este archivo es el núcleo del modelo de detección de baloncesto. Desafortunadamente, el archivo es demasiado grande y excedió los límites de almacenamiento de GitHub. Descargue el archivo aquí: https://drive.google.com/file/d/1e6HLRuhh1IEmxOFaxHQMxfRqhzD92t3B/view?usp=sharing
https://news.gatech.edu/news/2023/07/25/tech-student-brings-artificial-intelligence-basketball-officiating
https://www.hackster.io/news/ai-basketball-referee-detects-traveling-ed1ed45f8ccd
https://aifinityhub.com/2023/06/03/hoops-and-algorithms-ais-role-in-nbas-refereeing/
https://www.fry-ai.com/p/ai-basketball-referee-days-yelling-human-officials-soon
Seminario web SingleStore https://www.singlestore.com/resources/webinar-how-to-build-an-openai-basketball-referee-system-with-computer-vision-2023-07/
Tiempo extra (7M+) https://www.instagram.com/reel/CtMd6LgAAMo/?igshid=ZmZiYTY5ZDNhOA%3D%3D
Barsee AI https://twitter.com/WGMImedia/status/1664205786644455424
