Applications de vision par ordinateur dans le sport

La technologie de vision par ordinateur (CV) s’est considérablement améliorée au cours des dernières décennies. Selon la société d'analyse de marché Tractica, le marché mondial du matériel et de la vision par ordinateur devrait atteindre $48,6 milliards de dollars d'ici 2022, contre seulement $6,6 milliards de dollars en 2015. La technologie est utilisée dans diverses industries – de la construction aux soins de santé et, de plus en plus, le sport.

Dans cet article, nous discuterons de ce qu'est la vision par ordinateur et de la manière dont les progrès dans ce secteur ont apporté des avantages majeurs aux entraîneurs et aux athlètes, notamment en matière d'analyse des performances et de stratégie.

Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique (IA/ML) qui apprend aux ordinateurs à identifier et classer avec précision les images comme le font les humains. Grâce au deep learning, un modèle de ML qui utilise plusieurs couches de réseaux de neurones, CV est capable de détecter et d'organiser la relation entre les objets et leurs environnements. Il existe plusieurs modèles de CV, mais les plus populaires sont la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation d'images (divisant les images en parties) et la reconnaissance faciale.

Le Big Data a contribué à la croissance de ce secteur, car les algorithmes apprennent de plus de 3 milliards d’images partagées en ligne. En conséquence, les systèmes CV actuels ont atteint une précision de 99 %. C'est pourquoi votre smartphone est capable d'identifier quand prendre des photos en mode nuit ou quand passer à la photographie culinaire en fonction de ce que voient les caméras.

Applications de la vision par ordinateur dans le sport

Performances sportives améliorées basées sur le suivi des mouvements

En 2019, le géant de la technologie IBM a créé un système de coaching cognitif pour l'équipe nationale féminine de football des États-Unis. Le système utilise des séquences vidéo des performances des joueurs pour fournir des commentaires en temps opportun. En analysant les mouvements de l'athlète, les entraîneurs peuvent identifier les domaines à améliorer et les athlètes peuvent se concentrer sur l'entraînement dans ces domaines mis en évidence.

La vision par ordinateur s'est considérablement améliorée depuis lors pour suivre les mouvements des articulations et des membres, aidant ainsi les entraîneurs et les athlètes à comprendre l'impact de l'entraînement sur leurs performances. De plus, CV peut analyser les mouvements d'un joueur pour identifier les facteurs de risque potentiels de blessures (par exemple, blessures à la cheville et au poignet dues à une mauvaise posture).

Suivi des joueurs pour l'analyse des performances

S’il est assez simple de détecter les joueurs et les arbitres à partir des flux de caméras, les identifier avec précision est beaucoup plus difficile. Pour augmenter la précision du suivi des joueurs, les systèmes CV utilisent souvent de nombreux angles de caméra différents spécifiquement à cet effet. Grâce à cette technique, CV peut identifier chaque joueur et analyser ses poses, fournissant ainsi des informations précieuses sur les performances du jeu en direct et en temps réel.

De plus, le journalisme sportif bénéficie d’un suivi précis des joueurs. Les données peuvent être utilisées pour fournir des stratégies plus approfondies et des analyses post-match, offrant ainsi aux téléspectateurs un contenu éducatif mais divertissant. Parce que le CV a la capacité de différencier les joueurs, les journalistes sportifs peuvent souligner pourquoi certains athlètes sont plus performants que d’autres.

Suivi de balle

L'une des technologies CV les plus utilisées pour le suivi des balles est le HawkEye du tennis. Ce système aide les arbitres à identifier avec précision où la balle a atterri, leur permettant ainsi de prendre des décisions fondées sur des preuves. Les outils de suivi de balle peuvent aider des sports tels que le cricket, le badminton, le baseball, le basket-ball et le football à enregistrer les mouvements en 3D, montrant où la balle frappe avec précision et même prédire où elle ira en fonction de la position du joueur.

Dans le football, la FIFA a collaboré avec HawkEye pour installer une technologie sur la ligne de but dans les grands stades grâce à un système CV à 7 caméras. Le système utilise des caméras à grande vitesse couvrant chaque zone d'objectif et capables de détecter les objets en mouvement en fonction de la zone, de la couleur et de la forme. L'outil CV a un taux d'erreur de 1,5 centimètre et une vitesse de détection de 1 seconde, permettant aux arbitres de prendre des décisions en temps réel.
Défis et limites de la vision par ordinateur
Même si la technologie CV a parcouru un long chemin, elle ne peut toujours pas rivaliser avec l'œil humain. S’il peut détecter les mouvements, il a encore du mal à analyser certaines postures complexes ou à déterminer quel joueur est tel lors des collisions et de certaines interactions. Parfois, les équipements (notamment les nouveaux) confondent ces caméras et capteurs.

Néanmoins, les entreprises technologiques peaufinent constamment leurs technologies de CV pour remédier à ces limitations. Par exemple, le traitement des images est amélioré pour mieux distinguer les joueurs des objets au premier plan. À mesure que le sport professionnel devient plus compétitif, les solutions de CV seront affinées et étendues pour fournir de meilleures analyses de performances.

Comment AI Superior peut vous aider

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