Reconocimiento y seguimiento de objetos mediante redes neuronales para el entrenamiento individual en el baloncesto

Abstract

Este documento tiene como objetivo el estudio de un campo en pleno desarrollo y de investigación creciente como es el de reconocimiento de imágenes. Son numerosos los trabajos que se centran en esta rama de la informática para investigar y desarrollar nuevas herramientas que ayuden a la sociedad en problemas más o menos complejos. En el mundo del deporte también ocurre esto y es aquí donde desarrollaremos este trabajo. Cómo puede ayudar la tecnología más avanzada al deportista, de cualquier nivel, para mejorar sus habilidades y tener un impacto positivo en su equipo. Así, este trabajo se centrará en el apoyo que las nuevas tecnologías pueden darle a los jugadores de baloncesto en el desarrollo de su técnica individual. El bote, el pase y el tiro son los pilares fundamentales del juego y a los que el jugador de baloncesto más tiempo dedica a mejorar. En concreto el bote es uno de los recursos técnicos que no requiere, por norma general, más de un jugador para entrenar. Se busca así que el jugador pueda entrenar y mejorar en cualquier lugar usando un balón y una cámara de vídeo. Con esto el jugador podrá ver la ejecución de distintos ejercicios y recibir una valoración sobre esta. El trabajo comienza con el estudio de las Redes Neuronales Convolucionales que se encargarán de analizar las imágenes de un jugador de baloncesto, con un balón y frente a una cámara. Los resultados de este proceso de detección de objetos servirán para el posterior proceso de seguimiento de objetos durante un vídeo. Para ello se hará uso de la red neuronal YOLO y del algoritmo de Deep Sort para poder hacer el seguimiento.