La analítica deportiva - rastrear qué tan rápido se mueve la pelota o cómo se mueven los jugadores en el campo - se está convirtiendo en un componente clave de cómo los entrenadores toman decisiones y los fanáticos ven los juegos. Los datos para estas analíticas se obtienen actualmente a través de cámaras en estadios y canchasy es increíblemente costoso de adquirir.
En un esfuerzo por hacer que el análisis de big data sea más accesible para la industria del deporte, los investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign han utilizado dispositivos IoT, sensores y radios de bajo costo, que pueden integrarse en equipos deportivos p. Ej., pelotas, raquetas y zapatos, así como en dispositivos portátiles.
"Hay mucho interés en analizar datos deportivos a través de cámaras de alta velocidad, pero un sistema puede costar hasta $ 1 millón para implementarlo y mantenerlo. Solo es accesible para los grandes clubes", dijo Mahanth Gowda, candidato a doctorado en ciencias de la computacióny autor principal del estudio, "Trayendo IoT a Sports Analytics". "Queremos reducir el gasto significativamente al reemplazar las cámaras con dispositivos de Internet de bajo costo que cuestan menos de $ 100 en total para que sea posible para muchos otrosorganizaciones para utilizar la tecnología "
El equipo, dirigido por Romit Roy Choudhury, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática y ciencias de la computación en Illinois, junto con Sharon Yang de Intel, ha desarrollado algoritmos avanzados de seguimiento de movimiento a partir de varias mediciones incompletas y ruidosas de medición inercialsensores de la unidad IMU y radios inalámbricas, instalados dentro de una pelota y zapatos de los jugadores. Si la tecnología gana tracción, la analítica en tiempo real debería ser posible en cualquier momento y en cualquier lugar.
Los pequeños sensores, que están envueltos en una caja protectora y distribuidos uniformemente en el equipo, emplean algoritmos de inferencia que pueden rastrear el movimiento en unos pocos centímetros. Pueden caracterizar con precisión el movimiento de la bola 3D, como la trayectoria, la orientación y las revoluciones por segundo.
"Este nivel de precisión y accesibilidad podría ayudar a los jugadores en los clubes locales a leer su propio desempeño desde sus teléfonos inteligentes a través de Bluetooth, o los entrenadores de la escuela podrían ofrecer comentarios cuantificables a sus estudiantes", dijo Roy Choudhury, quien también es profesor de investigación en Illinois 'Coordination Science Lab. La retroalimentación también podría ayudar a detectar y analizar las lesiones de los jugadores, como las conmociones cerebrales. El sensor dentro de una pelota de fútbol, por ejemplo, puede medir qué tan fuerte golpea la cabeza de un jugador, dando a los entrenadores una indicación sobre si tratar al jugadorpor lesión en la cabeza.
"Realmente hemos arañado la superficie para aplicaciones con estos sensores. Los algoritmos proporcionan detalles extremadamente precisos y precisión en las mediciones, pero utilizan herramientas de medición comunes que se pueden encontrar en cualquier teléfono inteligente", dijo Gowda.
El documento, que se publicará en USENIX NSDI 2017, explora el seguimiento de la trayectoria 3D y los parámetros de giro de una pelota de cricket; sin embargo, las técnicas principales de seguimiento del movimiento se pueden generalizar a muchos análisis deportivos diferentes.
El equipo, compuesto por los estudiantes Ashutosh Dhekne, Sheng Shen, junto con otros colaboradores de Intel, también han estado desarrollando métodos para cargar los sensores, incluida la recolección de energía del giro de la pelota.
"Estamos motivados para desarrollar esta tecnología para ayudar a los entrenadores a tomar mejores decisiones dentro y fuera del campo y proporcionar un entretenimiento mejorado a los espectadores", dijo Roy Choudhury. "Queremos ofrecer análisis deportivos avanzados pero asequibles para todos, en cualquier lugar, en cualquier momento"
Encuentre el informe en: http://synrg.csl.illinois.edu/papers/cricket-nsdi-2017.pdf
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Facultad de Ingeniería de la Universidad de Illinois . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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