L’obiettivo generale e` quello di sviluppare un sistema di analisi video capace di riconoscere e tracciare i giocatori, il campo, la palla e rilevare i rimbalzi da una semplice ripresa video. A partire da questi elementi sara` possibile estrarre vari dati e metriche (e.g. spazio percorso, numero di cambi di direzione effettuati, tipologia di colpi giocati, etc.), utili agli allenatori per la valutazione delle performance di tennisti professionisti all’inizio della loro carriera, lontani dalle prime posizioni della classifica ATP. In questa tesi e` stata data enfasi al riconoscimento del campo focalizzandosi sullo studio di una rete neurale esistente e sull’accrescimento del suo dataset, il cui modello risultante viene impiegato per rilevare efficacemente il campo da gioco indipendentemente dall’angolazione e dalla tipologia dello stesso.

Tecniche di computer vision per l’analisi automatica delle partite di tennis / Barresi G., (candidato); Carboni, A.; Turchi, T.. - ELETTRONICO. - (2024 Jul 14).

Tecniche di computer vision per l’analisi automatica delle partite di tennis

Carboni A.
Relatore interno
;
2024

Abstract

L’obiettivo generale e` quello di sviluppare un sistema di analisi video capace di riconoscere e tracciare i giocatori, il campo, la palla e rilevare i rimbalzi da una semplice ripresa video. A partire da questi elementi sara` possibile estrarre vari dati e metriche (e.g. spazio percorso, numero di cambi di direzione effettuati, tipologia di colpi giocati, etc.), utili agli allenatori per la valutazione delle performance di tennisti professionisti all’inizio della loro carriera, lontani dalle prime posizioni della classifica ATP. In questa tesi e` stata data enfasi al riconoscimento del campo focalizzandosi sullo studio di una rete neurale esistente e sull’accrescimento del suo dataset, il cui modello risultante viene impiegato per rilevare efficacemente il campo da gioco indipendentemente dall’angolazione e dalla tipologia dello stesso.
14-lug-2024
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" - ISTI
Object Detection
Dataset
Barresi, Gaetano
CARBONI, ANDREA
Turchi, Tommaso
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Descrizione: Tesi di Laurea triennale in Informatica
Tipologia: Versione Editoriale (PDF)
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/523023
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