Services de Computer Vision pour le Sport
TRACKING ET ÉVÈNEMENTS DE MATCH POUR LE SPORT
Nous implémentons un workflow de collecte, de gestion et de préparation des vidéos sportives pour leur traitement par des modèles de tracking automatique. Ce processus assure l'efficacité et la scalabilité des traitements, mais également la conformité aux normes légales et techniques requises.
TÉLÉCHARGEMENT DES VIDÉOS (broadcast TV ou plan tactique)
> Sélection des sources et automatisation du téléchargement :
Définition des besoins : Identification des types de sports, des ligues, et des niveaux de compétition pertinents pour les besoins d'analyse.
Choix des plateformes : Sélection des plateformes de diffusion ou des services en ligne qui offrent des accès aux vidéos de match en haute définition, comme des chaînes de télévision sportives ou des services de streaming sportifs.
Outils de téléchargement : Utilisation d’outils automatisés de téléchargement des vidéos.
Planification : Configuration des tâches automatisées utilisant par exemple cron jobs pour exécuter ces téléchargements à des fréquences régulières, notamment juste après la diffusion des matchs pour capturer les replays.
> Respect des droits d'auteur :
Licences et permissions : Contrôle des droits nécessaires pour télécharger et utiliser les vidéos pour des analyses, surtout si les résultats doivent être partagés publiquement ou utilisés commercialement.
GESTION ET PRÉPARATION DES DATASETS VIDÉO
> Organisation des fichiers :
Système de fichiers : Création d’une structure de dossiers cohérente par date, type de sport, et événement.
Métadonnées : Stockage des informations pertinentes comme les dates de match, les équipes ou le score final dans un fichier de métadonnées associé à chaque vidéo.
> Prétraitement des vidéos :
Conversion de format : Conversion des vidéos dans un format uniforme et compatible avec les outils de tracking.
Résolution et Cadence : Conversion des vidéos aux exigences spécifiques de résolution et de frame rate des modèles de tracking.
Nettoyage des données : Utilisation d’outils de montage vidéo pour couper les segments inutiles, éliminer les publicités, et préparer des clips centrés uniquement sur le jeu.
> Indexation et accès :
Base de données : Intégration des fichiers vidéo et leurs métadonnées associées dans une base de données pour permettre des recherches rapides et des accès efficaces.
Backup et sécurité : Mise en place des systèmes de sauvegarde réguliers pour protéger vos vidéos et métadonnées contre les pertes de données.
> Préparation pour le tracking :
Annotations préliminaires : Pour certains modèles de tracking, Annotation manuelle de portion de vidéos pour entraîner les modèles initiaux en apprentissage supervisé.
Tests de validation : Tests ponctuels de validité des vidéos prétraitées dans les systèmes de tracking.
Nous maximisons l'efficacité des modèles de tracking automatique en assurant que toutes les données nécessaires sont collectées de manière exhaustive et que le modèle est précisément configuré pour le contexte spécifique du match. Cela garantit la précision du tracking des mouvements.
COLLECTE DES DONNÉES SPÉCIFIQUES DU MATCH
> Identification des informations nécessaires :
Éléments de base : Date, heure, lieu, compétition (par exemple, ligue, tournoi).
Détails des équipes : Noms des équipes, composition des équipes, formations, changements de joueur.
Conditions du match : Conditions météorologiques, état du terrain, éclairage.
Événements du match : Moments clés comme les buts, les fautes, les cartons, les substitutions.
> Moyens de collecte :
Sources de données officielles : Utilisation des sites web des ligues, des clubs, ou des organisations sportives pour obtenir des informations officielles.
Broadcasts et commentaires : Écoute les commentaires des matches pour capter des détails non écrits disponibles dans les statistiques officielles.
Outils de collecte de données en direct : Utilisation des applications de notation des événements en temps réel.
> Stockage des informations :
Base de données : Organisation et stockage des informations dans une base de données structurée pour faciliter les analyses futures et l'accès rapide.
Association avec les vidéos : Liaison des ensembles de données au fichier vidéo correspondant pour simplifier le processus de tracking et d'analyse.
CONFIGURATION DU MODÈLE DE TRACKING
> Calibration des caméras et dimensionnement du terrain :
Identification du type de caméra : Caméra fixe, pan-tilt-zoom (PTZ), ou drone pour adapter les paramètres de tracking.
Paramètres de caméra : Collecte des spécifications techniques comme l'angle de vue, la résolution, et les métadonnées de zoom pour calibrer le modèle.
Reconnaissance des limites : Algorithmes de détection de formes ou annotation manuelle des limites du terrain dans les premières images pour définir la zone de jeu.
Taille du terrain : Identification des dimensions réelles du terrain pour estimer correctement les distances et les positions.
> Pré-traitement des vidéos et configuration du tracking :
Normalisation : Gestion de la luminosité, du contraste, et d'autres aspects visuels des vidéos pour que les images soient uniformes pour les modèles basés sur l'apprentissage profond.
Masquage : Application de masques pour exclure les zones hors-jeu et réduire les distractions pour le modèle de tracking.
Initialisation des paramètres : Réglage des paramètres de tracking tels que la taille des objets à suivre (joueurs, ballon), la sensibilité du détecteur, et les algorithmes de suivi (comme Kalman Filter, Hungarian Algorithm, etc.).
Entraînement préliminaire : Pour les modèles d'apprentissage supervisé, entraînement du modèle sur un ensemble de données annoté pour améliorer sa précision.
Essais sur des clips test : Avant de déployer le modèle en situation réelle, tests sur des clips vidéo du même sport pour vérifier l'exactitude du tracking.
Ajustements et optimisation : Effectuer les ajustements nécessaires sur la base des résultats des tests pour optimiser la précision du modèle.
Ces étapes mettent en œuvre un système de tracking et d'analyse de performance sportive qui capture et suit les mouvements des joueurs avec précision, mais aussi fournit des analyses tactiques et stratégiques approfondies.
DÉTECTION DES OBJETS (joueurs, ballon, arbitres...)
> Sélection du modèle de détection :
Choix de l'algorithme : Utilisation de modèles de détection d'objets robustes comme YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot Multibox Detector), ou Faster R-CNN, selon les besoins de précision et de vitesse.
Personnalisation : Adaptation du modèle sélectionné pour reconnaître spécifiquement les joueurs, le ballon, et d'autres éléments pertinents (comme les arbitres) en fonction des spécificités du sport.
> Entraînement du modèle :
Préparation des données : Collecte et annotation des datasets d'entrainement comprenant des images de matchs qui montrent clairement les objets à détecter.
Processus d'entraînement : Plateforme de Machine Learning comme TensorFlow ou PyTorch pour entraîner le modèle sur les données annotées. Ajustez les hyperparamètres pour optimiser les performances du modèle.
> Validation et optimisation :
Tests de performance : Évaluation du modèle sur un dataset de test pour vérifier sa précision et sa capacité à détecter.
Ajustements : Optimisation le modèle en ajustant les paramètres ou en ré-entraînant avec des données supplémentaires pour améliorer les taux de détection et réduire les faux positifs.
TRACKING DES OBJETS
> Initialisation et exécution du tracking :
Association des détecteurs : Intégration des sorties du modèle de détection comme point de départ pour le tracking.
Choix de la technique de tracking : Sélection d'une méthode de tracking adaptée, comme le tracking basé sur le filtre de Kalman, le suivi par corrélation, ou le SORT (Simple Online and Realtime Tracking).
Continuité des trajectoires : Utilisation des algorithmes choisis pour maintenir l'identité des objets d'une frame à l'autre, même en cas d'occlusions temporaires ou de mouvements rapides.
Gestion des occlusions : Implémentation de mécanismes pour gérer les occlusions, où un joueur peut être temporairement caché derrière un autre objet.
> Optimisation des trajectoires :
Correction des erreurs : Contrôle des trajectoires générées pour corriger les erreurs potentielles dues à des identifications incorrectes ou des pertes de suivi.
Fusion des données : Combinaison de plusieurs sources de données ou angles de caméra si disponible pour une trajectoire plus robuste et précise.
Nous collectons les événements de match de manière systématique pour assurer la précision et la fiabilité des informations pour l'analyse post-match et les décisions tactiques futures. Cela implique une combinaison de méthodes manuelles et automatisées, en utilisant à la fois des compétences humaines et la technologie IA pour capturer et analyser les données sportives.
COLLECTE DES TYPES DE PASSES ET D'ACTIONS DE JEUX
> Définition des catégories de passes et d'actions :
Types de passes : Passe décisive, centre ou d'autres types de passes (courtes, longues, en profondeur, etc.).
Types d'actions : Actions décisives, action dans la surface de réparation...
> Méthodes d'annotation et de labeling :
Annotation manuelle de la vidéo : Analyse des vidéos des matchs par des annotateurs experts avec des applications spécifiques de tracking qui identifient et classifient les types de passes et d'actions de jeux.
Logiciels spécifiques : Des outils comme Hudl ou Wyscout permettent de segmenter et de catégoriser les actions de jeu.
Revue manuelle par des experts : Les vidéos annotées sont vérifiées par des experts ou des analystes pour garantir leur exactitude.
Contrôle automatique par l'IA : Des procédures de contrôle automatique des passes et des actions de jeux peuvent être mises en place.
COLLECTE DU SCORE
> Suivi en temps réel ou en différé :
Score automatisé : Utilisation d'applications de mise à jour des scores en temps réel basés sur les flux de données officiels ou les entrées manuelles pendant le match.
Annotation manuelle : Annotations manuelle des scores sur vidéo.
Vérification par sources multiples : Comparaison des scores obtenus à partir de différentes sources (par exemple, données de ligue, broadcasts télévisés) pour assurer l'exactitude.
COLLECTE DES FAUTES, CARTONS ET INTERVENTIONS DE L'ARBITRE
> Identification des fautes de jeux et interprétation des règles :
Catalogue des fautes : Définition des différents types de fautes selon les règles du jeu concerné et formation des analystes.
Interprétation des règles : Annotations spécifiques de certaines règles de jeux en fonction des besoins de l'analyse statistique.
> Technologies de suivi :
Annotation vidéo manuelle : Utilisation de systèmes d'annotation vidéo pour marquer chaque faute, carton jaune, carton rouge, et intervention arbitrale.
Systèmes intégrés : Certains modèles permettent de détecter automatiquement ces incidents en synchronisation avec la vidéo.
Base de données centralisée : Intégration des informations dans une base de données pour faciliter l'analyse et le reporting.
COLLECTE DES CHOIX TACTIQUES ET DES CHANGEMENTS DE JOUEURS
> Analyse tactique et suivi des changements :
Observations directes : Enregistrement des formations initiales et des changements tactiques observés durant le match, souvent identifiés par des changements dans les positions des joueurs ou les styles de jeu.
Entretiens avec les coachs : Annotation des arrêts de jeux, des entretiens avec le coach et les choix tactiques consécutifs.
Marquage temporel : Annotation temporelle des événements tactiques et des substitutions.
La révision manuelle des frames après le tracking automatique est une étape critique pour assurer l'exactitude et la fiabilité des données de tracking vidéo de sport. Nous corrigeons les erreurs et comblons les lacunes laissées par les systèmes automatisés, particulièrement dans les situations complexes comme les occlusions ou les détails fins difficiles à capter automatiquement.
PRÉPARATION À LA RÉVISION MANUELLE
> Sélection des séquences à réviser :
Analyse automatique : Identifiez les segments où le modèle de tracking a signalé des incertitudes élevées, des pertes de track, ou des anomalies dans les données comme des changements brusques et non plausibles dans les mouvements des joueurs.
Feedback des analystes : Intégrez les retours des analystes qui utilisent les données, souvent capables de repérer des erreurs que les algorithmes ne détectent pas.
Application vidéo : Utilisation d'outils spécifiques d'annotation vidéo comme Anvil ou ELAN, qui permettent de manipuler et d'annoter précisément les vidéos frame par frame.
RÉVISION MANUELLE DES FRAMES
> Correction des numéros de maillots :
Identification visuelle : Contrôler que tous les numéros de maillot sont bien identifiés et reliés au nom des joueurs.
Annotations consistantes : Marquez manuellement le numéro sur les frames où le tracking automatique a échoué ou généré des erreurs en utilisant des couleurs ou des marqueurs distincts.
> Gestion des occlusions :
Détection des occlusions : Repérage des frames où un joueur est occulté par un autre joueur, un élément du terrain, ou sort temporairement du champ de la caméra.
Reconstruction des trajectoires : Utilisation d'inférences logiques basées sur les mouvements précédents et postérieurs du joueur pour reconstruire les positions probables pendant l'occlusion.
VALIDATION ET RAPPORT DES CORRECTIONS
> Relecture et intégration des modifications :
Double vérification : Révision des corrections par un second analyste pour éviter les erreurs de subjectivité ou de surcorrection.
Consistance temporelle : Vérifier que les annotations corrigées sont cohérentes sur toute la durée de la vidéo.
Synchronisation : Intégration des corrections manuelles dans le dataset global de tracking pour que toutes les données reflètent les changements apportés.
Mise à jour des modèles : Le cas échéant, utilisation les données corrigées pour entraîner de nouveau les modèles de tracking afin d'améliorer leur précision.
> Documentation des interventions :
Rapports de correction : Création des documents détaillant quelles corrections ont été apportées, à quelles frames, et pour quels joueurs, incluant les raisons des ajustements.
Feedback pour améliorations : Utilisation des insights de révision manuelle pour proposer des améliorations des processus de tracking automatique.
Backup des données corrigées : Archivage des versions corrigées des vidéos et des datasets dans un format organisé et sécurisé pour référence future et conformité réglementaire.
Ce processus offre une analyse complète de la performance individuelle et tactique, aussi qu'une comparaison des performances aux données historiques pour permettre aux entraineurs sportifs de prendre de meilleurs décisions.
ANALYSE DE LA PERFORMANCE INDIVIDUELLE DES JOUEURS
> Analyse statistique :
Création de métriques : Indices de performance tels que le pourcentage de passes réussies, le ratio tirs/buts, etc.
Visualisation : Graphiques et des tableaux pour représenter les performances individuelles (ex: heatmaps de positionnement, graphiques de vitesse).
> Évaluation :
Benchmarking : Comparaison des performances des joueurs avec des normes établies ou des moyennes de l'équipe.
Insights pratiques : Recommandations spécifiques d'améliorations basées sur les analyses.
ANALYSE DE LA PERFORMANCE TACTIQUE DE L'ÉQUIPE
> Configuration de l'analyse :
Formation et stratégie : Documentation des formations tactiques utilisées et des stratégies de jeu planifiées par l'équipe.
Collecte de données de match : Suivi des joueurs, des mouvements collectifs, des zones de pression et les transitions.
> Visualisation tactique et analyse des interactions :
Cartes de chaleur : Génération des heatmaps pour mettre en évidence les zones où l'activité de jeu est la plus dense.
Graphiques de mouvement : Visualisations de la fluidité et des motifs de passe entre les joueurs.
Réseaux de passes : Étude de l'interaction entre les joueurs sur le terrain.
Efficacité tactique : Évaluation des stratégies de jeu vs les performances de l'adversaire.
Suggestions de modification : Proposition d'ajustements tactiques basés sur les résultats de l'analyse.
COMPARAISON DE PERFORMANCE AVEC LES DONNÉES HISTORIQUES
> Analyse comparative :
Compilation des données : Base de données des statistiques de performances passées.
Tendances temporelles : Identification des tendances sur les performances des joueurs et de l'équipe au fil du temps.
Benchmarks sectoriels : Comparaison des performances actuelles avec les meilleures pratiques ou les leaders du domaine sportif.
> Visualisation, rapport et insights :
Tableaux de bord dynamiques : Dashboards interactifs pour visualiser les comparaisons et les tendances.
Rapports détaillés : Rapport de synthèse des découvertes, des comparaisons, et des recommandations.
Planification à long terme : Utilisation les insights tirés de l'analyse historique pour guider les stratégies de développement à long terme de l'équipe.
Adaptation aux évolutions du sport : Ajustement des tactiques et des entraînements en fonction des évolutions des normes et des performances dans le sport.
