Desenvolvimento de técnicas para identificação automática de melhores momentos de futebol society - fut7

• Processo: 16/15497-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Pascual Jovino Figueroa Rivero
• Beneficiário: Pascual Jovino Figueroa Rivero
• Empresa: Emanuel Thales Lara Piza
• Município: Campinas
• Pesquisadores associados: Pablo Alejandro Fonseca Arroyo
• Bolsa(s) vinculada(s): 17/21679-2 - Desenvolvimento de técnicas para identificação automática de melhores momentos de futebol society - fut7, BP.TT; 17/17938-2 - Desenvolvimento de técnicas para identificação automática de melhores momentos de futebol society - fut7, BP.TT; 17/15442-0 - Desenvolvimento de técnicas para identificação automática de melhores momentos de futebol society - fut7, BP.TT
• Assunto(s): Inteligência artificial Processamento de imagens Aprendizado computacional Esportes por equipe Futebol de salão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | Detecção Automática | Futebol | identificação de objetos | melhores momentos | Processamento de imagens | Processamento de Imagens

Resumo

A tecnologia tem um papel essencial ao desenvolvimento de qualquer sociedade: a popularização de recursos. Essa tendência tem feito com que dispositivos de captura de imagens estejam cada vez mais abundantes e abrangentes. Isso, por sua vez, faz com que aumente a demanda por tecnologias que sejam capazes de lidar com esse grande volume de imagens e vídeos. A mesma tendência deve impactar o mundo dos esportes nos próximos anos: equipamentos de monitoramento, análises estatísticas e aplicativos estão fazendo com que seja cada vez mais fácil ter acesso à recursos que no passado eram destinados apenas à profissionais do esporte. Nesse aspecto, muito tem se avançado em esportes individuais, como corrida. Porém, esportes coletivos não acompanharam as evoluções recentes, principalmente pela dificuldade em lidar com a grande quantidade de variáveis envolvidas. A pesquisa em questão foca no futebol society como um mercado inicial, dado o seu tamanho no Brasil. Buscando melhorar a experiência e o envolvimento dos jogadores com esse esporte, são instaladas câmeras fixas que gravam automaticamente as partidas. A partir dessas gravações, serão empregadas técnicas de processamento de imagens para a criação automática do conteúdo que será apresentado de volta aos jogadores. O serviço proposto, de extração e disponibilização de melhores momentos a jogadores de futebol society, tem sido feito há mais de um ano de maneira manual, como pode ser visto no vídeo publicado pelo canal Esportes Company no Youtube como Gols de Setembro disponível em http://tiny.cc/xroh8x. O nível de engajamento dos jogadores indica o potencial para uma rede social esportiva, alimentada automaticamente por meio das imagens capturadas nos campos. Com o tempo, novas funcionalidades serão adicionadas à camada que interpreta os jogos, como a extração de estatísticas, por exemplo. Para atingir isso, técnicas de processamento de imagens e aprendizagem de máquinas serão utilizadas em complementaridade. Com esse par de funcionalidades, considerando a literatura disponível e artigos científicos com resultados relevantes, é possível oferecer uma inteligência que gere automaticamente conteúdo aos jogadores e que seja flexível o suficiente para ganho de escala. (AU)