Este documento describe un sistema de seguimiento de acción en eventos deportivos que produce resúmenes automáticos de partidos de baloncesto. El sistema analiza video para localizar el balón y jugadores, calcula el centroide de la acción, y estabiliza el encuadre resultante para imitar el seguimiento de una cámara humana de forma no robótica. El sistema puede procesar video en tiempo real logrando fluidez en el video resumido final.

1. SISTEMA DE SEGUIMIENTO
DE LA ACCIÓN EN EVENTOS
DEPORTIVOS
Javier Cortés Conde
Grado en Ingeniería de las Tecnologías de
Telecomunicación

2. Motivación y alcance
Estado del arte
Sistema de seguimiento de la
acción
Conclusiones
CONTENIDO

3. 1.
Motivación y
alcance

4. ▸Matlab®
Realizar una grabación sin operario de
cámara
Análisis del video in situ
Otros usos del análisis del video
Objetivos y forma
• Seguridad, presentaciones, atletismo…

5. 2.
Estado del
arte

6. Localización de personas, equipos,
uso en ganadería …
RTLS
Ejemplos: SoloShot3, AIMe, Pixio
Soluciones comerciales
Elementos de un sistema RTLS

7. Imitar operador de cámara
Parte de cámara cenital
Realiza procesado para un paneo no
robótico
Análisis del video

8. 3.
Sistema de
seguimiento de
la acción

9. Inicio
Partimos de una grabación que abarque todo el
campo
El producto pretenderemos que sea un
encuadre
El programa está orientado a la grabación
autónoma de un partido de Baloncesto

10. Lectura de la
imagen desde un
archivo de video
• 30 cuadros por
segundo
• Bucle for para
cada iteración
• Duración
prestablecida

11. Proceso de
transformación
de la imagen
Unit8 Color
Uint8 Blanco y negro
Double (imagen diferencia)
Imagen binaria
Método de otsu

12. Operaciones
morfológicas
Otsu
Tratamiento de la imagen
Completo Parcial
Eliminar ruidos y realzar movimientos
útiles
Encontrar una imagen Binaria
adecuada
Obtención
del centroide
Dos procedimientos para el cálculo
del centroide de la imagen

13. Imagen diferencia originalErosión y limpiadoErosión y limpiado 2Dilatación y limpiado Imagen Final Operaciones
morfológicas
Función bwmorph

14. Centroide de la imagen
Una vez tenemos la imagen procesada
utilizamos la función regionprops
Obtención
del centroide
El centroide guardará relación con el
movimiento de la escena
2 métodos

15. CASO COMPLETO - Características
Realiza el cálculo del centroide a la totalidad de la
imagen y lo estabiliza.
Completo
• Mayor coste computacional
• Solo posible con una imagen que
abarque todo el campo
• Resistente ante el movimiento residual

16. En general curvas más suaves generan un
retraso mayor.
La estabilización se puede llevar a cabo
de 2 formas distintas:
Completo
• Filtro Alpha-Beta
• Filtro de medias
CASO COMPLETO - Estabilización
▸𝑒𝑗𝑒𝑥 = 𝑖=0
𝑛
𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑠𝑥 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛−𝑖
𝑛
𝑒𝑗𝑒𝑥 = 𝑒𝑗𝑒𝑥 × α + 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑥 ×

17. Completo
CASO COMPLETO - Ejemplo
Estabilizador Alpha-Beta:
α=0.9 β=0.1
Estabilizador de medias:
n=24
Estabilizador Alpha-Beta:
α=0.95 β=0.05

18. Parcial
CASO PARCIAL - Características
Realiza el cálculo del centroide a la totalidad del
cuadro y lo estabiliza.
• Menor coste computacional
• Se adapta mejor a la idea original en la que no
disponemos de una imagen de todo el campo
• Es un proceso más complejo
• Depende en gran medida del tamaño del cuadro

19. La estabilización se lleva a cabo por medio
de los dos mismos métodos
Parcial
CASO PARCIAL - Estabilización
Además se añaden las siguientes mejoras:
• Límite superior e inferior
• El eje𝑦 se mantiene inmóvil

20. Parcial
CASO PARCIAL - Ejemplo
Estabilizador Alpha-Beta:
Θ=85º d=7,5 m
α=0.95 β=0.05
Estabilizador Alpha-Beta:
Θ=85º d=7,5 m
α=0.9 β=0.1
Estabilizador medias:
Θ=85º d=7,5 m
n=16

21. TIEMPO
Es de los aspectos más importantes
Necesidad
Completo
0.0379 s
Parcial
0.0333 s
→ 𝑡 𝑐𝑢𝑎𝑑𝑟𝑜 < 0.03 𝑠
El objetivo es conseguir fluidez en el video

22. 4.
Conclusiones

23. • Umbral
Apartados de mayor interés
• Operaciones morfológicas
• Estabilidad del centroide
Ejecución y viabilidad

24. Gracias
¿Alguna pregunta?