{"id":12175,"date":"2022-10-21T11:41:55","date_gmt":"2022-10-21T11:41:55","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12175"},"modified":"2023-12-07T16:58:43","modified_gmt":"2023-12-07T16:58:43","slug":"computer-vision-in-sports","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/es\/blog\/computer-vision-in-sports\/","title":{"rendered":"Aplicaciones de visi\u00f3n por computadora en deportes"},"content":{"rendered":"

La tecnolog\u00eda de visi\u00f3n por computadora (CV) ha mejorado dram\u00e1ticamente en las \u00faltimas d\u00e9cadas. Seg\u00fan la firma de inteligencia de mercado Tractica, se espera que el mercado mundial de hardware y visi\u00f3n por computadora alcance los $48,6 mil millones de d\u00f3lares en 2022, desde solo $6,6 mil millones de d\u00f3lares en 2015. La tecnolog\u00eda se est\u00e1 utilizando en diversas industrias, desde la construcci\u00f3n hasta la atenci\u00f3n m\u00e9dica y, cada vez m\u00e1s, el deporte.<\/p>\n

En este art\u00edculo, analizaremos qu\u00e9 es la visi\u00f3n por computadora y c\u00f3mo los avances en este sector han brindado a los entrenadores y atletas importantes beneficios, incluido el an\u00e1lisis de estrategia y desempe\u00f1o.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la visi\u00f3n por computadora?<\/strong><\/span><\/h3>\n

La visi\u00f3n por computadora es un subconjunto de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico (AI\/ML) que ense\u00f1a a las computadoras a identificar y clasificar im\u00e1genes con precisi\u00f3n como lo hacen los humanos. Utilizando el aprendizaje profundo, un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que utiliza varias capas de redes neuronales, CV puede detectar y organizar la relaci\u00f3n entre los objetos y sus entornos. Existen varios modelos de CV, pero los m\u00e1s populares son la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, la detecci\u00f3n de objetos, la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes (dividir im\u00e1genes en partes) y el reconocimiento facial.<\/p>\n

Los macrodatos han ayudado a que este sector crezca, ya que los algoritmos aprenden de m\u00e1s de 3 mil millones de im\u00e1genes compartidas en l\u00ednea. Como resultado, los sistemas CV actuales han alcanzado una precisi\u00f3n del 99 por ciento. Es por eso que su tel\u00e9fono inteligente es capaz de identificar cu\u00e1ndo tomar fotograf\u00edas en modo nocturno o cu\u00e1ndo cambiar a fotograf\u00eda de alimentos en funci\u00f3n de lo que ven las c\u00e1maras.<\/p>\n

Aplicaciones de la visi\u00f3n por ordenador en el deporte<\/h3>\n

Rendimiento deportivo mejorado basado en el seguimiento del movimiento<\/h3>\n

En 2019, el gigante tecnol\u00f3gico IBM cre\u00f3 un sistema de entrenamiento cognitivo para la selecci\u00f3n nacional femenina de f\u00fatbol de EE. UU. El sistema utiliza secuencias de v\u00eddeo de las actuaciones de los jugadores para proporcionar comentarios oportunos. Al analizar los movimientos del atleta, los entrenadores pueden identificar \u00e1reas de mejora y los atletas pueden concentrarse en entrenar para estas \u00e1reas destacadas.<\/p>\n

La visi\u00f3n 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 c\u00f3mo el entrenamiento afecta su rendimiento. Adem\u00e1s, CV puede analizar los movimientos de un jugador para identificar posibles factores de riesgo de lesiones (por ejemplo, lesiones de tobillo y mu\u00f1eca debido a una postura inadecuada).<\/p>\n

Seguimiento de jugadores para an\u00e1lisis de rendimiento.<\/h3>\n

Si bien detectar jugadores y \u00e1rbitros a trav\u00e9s de las c\u00e1maras es bastante f\u00e1cil, identificarlos con precisi\u00f3n es mucho m\u00e1s dif\u00edcil. Para aumentar la precisi\u00f3n del seguimiento de los jugadores, los sistemas CV suelen utilizar muchos \u00e1ngulos de c\u00e1mara diferentes espec\u00edficamente para ese prop\u00f3sito. A trav\u00e9s de esta t\u00e9cnica, CV puede etiquetar a cada jugador y analizar sus poses, brindando informaci\u00f3n valiosa sobre el rendimiento del juego en vivo y en tiempo real.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el periodismo deportivo se beneficia de un seguimiento preciso de los jugadores. Los datos se pueden utilizar para proporcionar estrategias m\u00e1s profundas y an\u00e1lisis 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 qu\u00e9 ciertos atletas se desempe\u00f1an mejor que otros.<\/p>\n

Seguimiento de pelota<\/h3>\n

Una de las tecnolog\u00edas CV m\u00e1s utilizadas para el seguimiento de la pelota es HawkEye del tenis. Este sistema ayuda a los \u00e1rbitros a identificar con precisi\u00f3n d\u00f3nde 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 b\u00e1dminton, el b\u00e9isbol, el baloncesto y el f\u00fatbol a registrar el movimiento en 3D, mostrando d\u00f3nde golpea la pelota con precisi\u00f3n e incluso prediciendo hacia d\u00f3nde ir\u00e1 seg\u00fan la postura del jugador.<\/p>\n

En f\u00fatbol, la FIFA colabor\u00f3 con HawkEye para instalar tecnolog\u00eda de l\u00ednea de gol en los principales estadios a trav\u00e9s de un sistema CV de 7 c\u00e1maras. El sistema utiliza c\u00e1maras de alta velocidad que cubren cada \u00e1rea de porter\u00eda y pueden detectar objetos en movimiento seg\u00fan el \u00e1rea, el color y la forma. La herramienta CV tiene una tasa de error de 1,5 cent\u00edmetros y una velocidad de detecci\u00f3n de 1 segundo, lo que permite a los \u00e1rbitros tomar decisiones en tiempo real.
\nDesaf\u00edos y limitaciones de la visi\u00f3n por computadora<\/span>
\nSi bien la tecnolog\u00eda CV ha avanzado mucho, todav\u00eda no puede competir con el ojo humano. Si bien puede detectar movimientos, todav\u00eda tiene problemas para analizar algunas posturas complejas o determinar qu\u00e9 jugador es qui\u00e9n durante las colisiones y ciertas interacciones. A veces, los equipos (especialmente los nuevos) confunden estas c\u00e1maras y sensores.<\/p>\n

No obstante, las empresas de tecnolog\u00eda modifican constantemente sus tecnolog\u00edas CV para abordar estas limitaciones. Por ejemplo, se est\u00e1 mejorando el procesamiento de im\u00e1genes para distinguir mejor a los jugadores de los objetos en primer plano. A medida que los deportes profesionales se vuelven m\u00e1s competitivos, se perfeccionar\u00e1n y ampliar\u00e1n m\u00e1s soluciones CV para proporcionar mejores an\u00e1lisis de rendimiento.<\/p>\n

C\u00f3mo puede ayudar AI Superior<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u00bfSu empresa necesita soluciones de visi\u00f3n por computadora para mejorar su rendimiento? En AI Superior, podemos ayudarlo a identificar qu\u00e9 procesos puede automatizar a trav\u00e9s de herramientas y sistemas CV, incluido el procesamiento y segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes, el reconocimiento \u00f3ptico y facial de caracteres y la detecci\u00f3n de objetos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Computer vision (CV) technology has improved dramatically over the past decades. According to market intelligence firm Tractica, the global computer vision and hardware market is expected to reach USD $48.6 billion by 2022 from just USD $6.6 billion in 2015. The technology is being used in various industries \u2013 from construction to healthcare and, increasingly, […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12176,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[16],"class_list":["post-12175","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-computer-vision","blog_category-computer-vision"],"acf":[],"yoast_head":"\nComputer Vision Applications in Sports - 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