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Entrenador-Ayudante Digital en Tenis
dc.contributor.author | Molina-Márquez, Gonzalo | |
dc.date | 2019-09-19 | |
dc.date.accessioned | 2019-11-26T08:23:10Z | |
dc.date.available | 2019-11-26T08:23:10Z | |
dc.identifier.uri | https://reunir.unir.net/handle/123456789/9580 | |
dc.description | How could we build an automatic annotation system for tennis using low quality videos? Some tools as Hawk-Eye that rules if a ball is in or out, beyond the judges, but it required a big infraestructure. This TFM has code a proof of concept, base on videos filmed behind the player. The code gets total amount meters covered by the player, court´s lines, ball position and her trajectory. Besides, It is possible to get what frames contains strokes, even detecting the type of stroke, with a 70% of accuracy. It is demostrated that apps can be build to solve annotation problems from a low reflex cam, and this system helps to amateur players and tenis academies. | es_ES |
dc.description.abstract | ¿Cómo crear un sistema de anotación automática en tenis a partir de videos de baja calidad? Existen herramientas como el “Ojo de Halcón” que dictaminan si una bola ha entrado o no, decidiendo por encima de los jueces, pero requiere de una gran infraestructura. Este Trabajo de Fin de Máster ha creado un piloto que, a partir de vídeos grabados a pie de pista, consigue información sobre los metros recorridos por el jugador cercano a la cámara, las líneas de la pista, la posición y trayectoria de la pelota. Además, gracias a los datos anteriores se dictamina en que frames se produce un golpe, y de qué tipo es, con un acierto del 70%. Los resultados obtenidos demuestran que se pueden crear aplicaciones a partir de imágenes de una cámara de gama media, y montar un sistema de ayuda a jugadores amateurs y escuelas de tenis. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | anotación automática | es_ES |
dc.subject | tenis | es_ES |
dc.subject | visión artificial | es_ES |
dc.subject | machine learning | es_ES |
dc.subject | automatic annotation | es_ES |
dc.subject | tennis | es_ES |
dc.subject | artificial vision | es_ES |
dc.subject | Máster Universitario en Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.title | Entrenador-Ayudante Digital en Tenis | es_ES |
dc.type | masterThesis | es_ES |
reunir.tag | ~MIA | es_ES |