Aplicaciones de visión por computadora en deportes

La tecnología de visión por computadora (CV) ha mejorado dramáticamente en las últimas décadas. Según la firma de inteligencia de mercado Tractica, se espera que el mercado mundial de hardware y visión por computadora alcance los $48,6 mil millones de dólares en 2022, desde solo $6,6 mil millones de dólares en 2015. La tecnología se está utilizando en diversas industrias, desde la construcción hasta la atención médica y, cada vez más, el deporte.

En este artículo, analizaremos qué es la visión por computadora y cómo los avances en este sector han brindado a los entrenadores y atletas importantes beneficios, incluido el análisis de estrategia y desempeño.

¿Qué es la visión por computadora?

La visión por computadora es un subconjunto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML) que enseña a las computadoras a identificar y clasificar imágenes con precisión como lo hacen los humanos. Utilizando el aprendizaje profundo, un modelo de aprendizaje automático que utiliza varias capas de redes neuronales, CV puede detectar y organizar la relación entre los objetos y sus entornos. Existen varios modelos de CV, pero los más populares son la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la segmentación de imágenes (dividir imágenes en partes) y el reconocimiento facial.

Los macrodatos han ayudado a que este sector crezca, ya que los algoritmos aprenden de más de 3 mil millones de imágenes compartidas en línea. Como resultado, los sistemas CV actuales han alcanzado una precisión del 99 por ciento. Es por eso que su teléfono inteligente es capaz de identificar cuándo tomar fotografías en modo nocturno o cuándo cambiar a fotografía de alimentos en función de lo que ven las cámaras.

Aplicaciones de la visión por ordenador en el deporte

Rendimiento deportivo mejorado basado en el seguimiento del movimiento

En 2019, el gigante tecnológico IBM creó un sistema de entrenamiento cognitivo para la selección nacional femenina de fútbol de EE. UU. El sistema utiliza secuencias de vídeo de las actuaciones de los jugadores para proporcionar comentarios oportunos. Al analizar los movimientos del atleta, los entrenadores pueden identificar áreas de mejora y los atletas pueden concentrarse en entrenar para estas áreas destacadas.

La visión por computadora ha mejorado considerablemente desde entonces para rastrear los movimientos de las articulaciones y las extremidades, lo que ayuda a los entrenadores y atletas a comprender cómo el entrenamiento afecta su rendimiento. Además, CV puede analizar los movimientos de un jugador para identificar posibles factores de riesgo de lesiones (por ejemplo, lesiones de tobillo y muñeca debido a una postura inadecuada).

Seguimiento de jugadores para análisis de rendimiento.

Si bien detectar jugadores y árbitros a través de las cámaras es bastante fácil, identificarlos con precisión es mucho más difícil. Para aumentar la precisión del seguimiento de los jugadores, los sistemas CV suelen utilizar muchos ángulos de cámara diferentes específicamente para ese propósito. A través de esta técnica, CV puede etiquetar a cada jugador y analizar sus poses, brindando información valiosa sobre el rendimiento del juego en vivo y en tiempo real.

Además, el periodismo deportivo se beneficia de un seguimiento preciso de los jugadores. Los datos se pueden utilizar para proporcionar estrategias más profundas y análisis posteriores al juego, brindando a los espectadores contenido educativo pero entretenido. Debido a que CV tiene la capacidad de diferenciar a los jugadores, los periodistas deportivos pueden resaltar por qué ciertos atletas se desempeñan mejor que otros.

Seguimiento de pelota

Una de las tecnologías CV más utilizadas para el seguimiento de la pelota es HawkEye del tenis. Este sistema ayuda a los árbitros a identificar con precisión dónde ha aterrizado la pelota, lo que les permite tomar decisiones basadas en evidencia. Las herramientas de seguimiento de la pelota pueden ayudar a deportes como el cricket, el bádminton, el béisbol, el baloncesto y el fútbol a registrar el movimiento en 3D, mostrando dónde golpea la pelota con precisión e incluso prediciendo hacia dónde irá según la postura del jugador.

En fútbol, la FIFA colaboró con HawkEye para instalar tecnología de línea de gol en los principales estadios a través de un sistema CV de 7 cámaras. El sistema utiliza cámaras de alta velocidad que cubren cada área de portería y pueden detectar objetos en movimiento según el área, el color y la forma. La herramienta CV tiene una tasa de error de 1,5 centímetros y una velocidad de detección de 1 segundo, lo que permite a los árbitros tomar decisiones en tiempo real.
Desafíos y limitaciones de la visión por computadora
Si bien la tecnología CV ha avanzado mucho, todavía no puede competir con el ojo humano. Si bien puede detectar movimientos, todavía tiene problemas para analizar algunas posturas complejas o determinar qué jugador es quién durante las colisiones y ciertas interacciones. A veces, los equipos (especialmente los nuevos) confunden estas cámaras y sensores.

No obstante, las empresas de tecnología modifican constantemente sus tecnologías CV para abordar estas limitaciones. Por ejemplo, se está mejorando el procesamiento de imágenes para distinguir mejor a los jugadores de los objetos en primer plano. A medida que los deportes profesionales se vuelven más competitivos, se perfeccionarán y ampliarán más soluciones CV para proporcionar mejores análisis de rendimiento.

Cómo puede ayudar AI Superior

¿Su empresa necesita soluciones de visión por computadora para mejorar su rendimiento? En AI Superior, podemos ayudarlo a identificar qué procesos puede automatizar a través de herramientas y sistemas CV, incluido el procesamiento y segmentación de imágenes, el reconocimiento óptico y facial de caracteres y la detección de objetos.