Thesis:

Sistema de visión por computador para detección y seguimiento de balón de futbol en casos complejos utilizando cámaras estáticas

Este trabajo forma parte de un proyecto el cual busca implementar un sistema de video análisis en partidos competitivos, con el propósito de entregar información estadística a cuerpos técnicos para dar soporte a la toma de decisiones. Estos sistemas utilizan cámaras estáticas alrededor del estadio para extraer información relacionada al desempeño de los jugadores y sus interacciones. En particular, esta tesis se centra en el caso del balón de fútbol, el cual es un elemento crucial para el desarrollo del juego, ya que este permite obtener información relevante para el entendimiento de los distintos acontecimientos del partido. El seguimiento automático de balón presenta varios problemas, principalmente debido a su pequeño tamaño en el video, lo cual dificulta la extracción de sus características y lo hace más sensible a distorsionarse cuando presenta una alta velocidad. Además, existen problemas cuando el balón interactúa con los jugadores, porque este presenta ocultaciones totales o parciales, o su dinámica se vuelve impredecible. En este trabajo se incorporan soluciones del estado del arte, agregando a estas una representación elíptica del balón, la cual hace más rápido y certero su reconocimiento. Por otro lado, también se incorpora un robusto sistema de seguimiento de balón para casos de ocultación.

This work is part of a project which implements a video-analysis system, with the purpose of bringing statistical information to support technical staff in decision making for competitive matches in collective sports; these systems use static cameras installed around the stadium and utilise their captures to extract relevant information relative to the performance of players and their interactions. In particular, this thesis focuses on the soccer ball, a crucial element in the game, because it presents relevant information for the understanding of the dynamics of gameplay; automatic ball tracking presents several challenges, mainly because of the small size of the ball in the video, which makes the extraction of its features difficult and makes it more sensitive to distortion when the ball is at high speed, and moreover, problems arise when the ball interacts with players because it presents partial or total occlusion or its dynamics become unpredictable. This work utilises state-of-the-art algorithms, incorporating an elliptical representation into the ball model, which makes its detection more reliable and fast, and besides, a robust tracking system is incorporated to deal with occlusion situations.