Tecnología del deporte: el rol de la generación de imágenes

Cuando la tecnología empieza a adentrarse en un nuevo sector, suelen surgir especulaciones sobre las utilidades futuras, así como en el perfil de las personas involucradas. Y la industria del deporte no es una excepción: el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial implican un cambio en los retos en el ámbito deportivo. El uso de sensores, cámaras, IA conforman una nueva disciplina conocida como tecnología del deporte.

“El ojo humano en el fútbol siempre está antes, los datos no reemplazan el proceso humano”. El análisis y procesamiento de imágenes o datos siempre necesitó (y necesitará) del factor humano. Sin embargo, el complemento de los sistemas de visión en el mundo deportivo impacta desde el deportista hasta al espectador.

A continuación, comentaremos cuáles son las tecnologías más utilizadas en el ámbito del deporte y cómo influyen a nivel táctico, empresarial y en el espectáculo.

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Cada deporte tiene sus propias características, por lo que requieren soluciones únicas. Desde allí surge la necesidad de conocer la variedad de tecnologías y cómo encajan con las exigencias del deportista, club o especialistas en medicina deportiva. Por eso, desde Infaimon, contamos con profesionales con experiencia aplicada al sector deportivo, que fusiona el know-how con la práctica para aportar una solución precisa.

La inteligencia artificial es un mundo de información, imágenes y datos que resulta infinito. La posibilidad de recopilar millones de datos en tiempo real, analizarlos, clasificarlos y relacionar patrones, hace que sea aplicable a cualquier industria.

En el sector deportivo resulta particularmente interesante, dado que el análisis táctico es utilizado desde hace muchísimos años para generar mejores deportistas. La diferencia, en la actualidad, es que el espectro de información es aún más amplio, detallado y la información más precisa a la hora de realizar análisis.

Lo que aporta la inteligencia artificial al deporte, entre otras cosas, es la capacidad de predecir. Predecir comportamientos, situaciones (de juego, por ejemplo), la prevención de lesiones o corregir posiciones o movimientos en deportistas. Por otra parte, nos permite analizar ocupaciones de instalaciones deportivas, detección de comportamientos de riesgos en espacios o la medición personalizada de los tiempos de cada deportista.

Un ejemplo de esto es la aplicación de inteligencia artificial en biomecánica. Los profesionales estudian movimientos de los deportistas, qué musculatura está implicada en ese movimiento, los ángulos, las posiciones. Sin embargo, por mucho que pueda analizarse, cada deportista es diferente. La combinación de sensores nos permite obtener una firma correspondiente al deportista en cuestión para la toma de decisiones.

En este sentido, la generación de imágenes cumple un rol clave, ya que es el punto de partida. Con la información que se recoge se realizan programas de entrenamiento a partir de esos datos (desgastes, oxigenación, fuerza, velocidad) se crean métodos de prevención de lesiones, se crean estrategias personalizadas y se brindan soluciones únicas.

Las transmisiones en directo de partidos o eventos deportivos no tienen como destinatarios únicamente espectadores. Las grabaciones multimedia tienen un altísimo valor para deportistas, que pueden acceder a repeticiones de juegos o performances y obtener datos propios y de competidores.

Incluso, cada vez más establecimientos deportivos para amateurs ofrecen la posibilidad de acceder a las grabaciones de sus clientes durante una práctica. De esta forma, se ofrece un valor diferencial y el deportista obtiene información que le permitirá mejorar su juego.

Además de ser un activo necesario para los deportistas, es una realidad que los espectadores demandan la posibilidad de acceder al contenido una y otra vez, además de una inmediatez que solo tecnologías de Video Streaming puede ofrecer.

La forma en la que se consume el deporte no es la misma de hace algunos (pocos) años. Un ejemplo de esto es la incorporación de famosos streamers de Twitch como comentaristas en partidos profesionales de futbol.

LaLiga ha anunciado una alianza con esta red social para que streamers españoles destacados puedan opinar en directo partidos de la temporada, desde una cabina en diferentes estadios.

Las aplicaciones a este tipo de tecnologías son cada vez más amplias, mientras surgen necesidades, aparecen nuevas tecnologías que las cubren. Con la necesidad de aplicar inteligencia artificial en el deporte, ante la falta de estándares particulares, el video comprimido utilizado en la visualización en Streaming, realiza estas funciones. Así, la inteligencia artificial se alimenta de esos datos.

Con el fin de utilizar las características de las distintas cámaras del mercado, sobre todo las utilizadas en el Machine Vision, Stemmer Imaging ha desarrollado una board embebida que contempla los distintos formatos de salida (IP, USB3, MIPI, Gige, 5Gige), generando un formato estándar de video (h264, H265) de alta calidad.

Un sistema multicámara es, tal como indica su nombre, un conjunto de dispositivos de adquisición de imágenes, compuesto por cámaras que deben tomar esas imágenes de la forma más sincronizada posible, teniendo en cuenta aspectos como: las características propias de cada cámara, la posición, rotación, la conexión.

En este sentido, el reto para el profesional de la visión artificial será, no solo buscar la solución que se adapte al cliente sino también obtener una calibración perfecta del sistema.

Un ejemplo de esta tecnología, que se utiliza mucho en áreas tan dinámicas como el deporte, es el fuera de juego en el futbol.

Para abarcar la totalidad del espectro del campo de juego, es necesario aplicar un sistema multicámara que permita “dividir” el sector en varias partes, pero obteniendo imágenes de forma simultánea, sin que ninguna se repita o se solape con otra. El fuera de juego semiautomático es una tecnología que se basa en la detección de extremidades, llamada 'limb-tracking' en inglés. Con ella, la imagen permite crear en tiempo real representaciones visuales tridimensionales del esqueleto de los futbolistas durante las jugadas, y se compone por un sistema de cámaras instaladas bajo la cubierta del estadio, que captan los movimientos de todos los jugadores y del balón.

Así, los sistemas ofrecen hasta 29 puntos monitorizados en cada futbolista gracias a unas 12 cámaras alrededor del terreno de juego, que sirven para crear esqueletos animados, y podría funcionar, por ejemplo, para ver un partido entero como animación virtual con apenas unos segundos de retraso. Eso permitiría, a las diferentes entidades del fútbol, poder analizar jugadas desde la perspectiva de un futbolista concreto, observar un momento decisivo del partido desde el ángulo de cámara deseado o sobrevolar el terreno a vista de pájaro.

Todo ello se podrá usar para tener hasta 50 tomas por segundo de cada futbolista, y se espera que su uso determine la posición de fuera de juego o no en unos 20-25 segundos desde la sala VAR.

Otro ejemplo de aplicación del sistema multicámaras en el deporte, es en la Fórmula 1. En el área de llegada se instalan cámaras de alta velocidad que logran identificar milimétricamente mediante la toma de imágenes, cual es el coche ganador. Podemos añadir en control del trabajo a BOXES (contaje de tiempos, presencia de mecánicos o incluso respeto de tiempos de salida).

Si te ha interesado esta temática, te sugerimos leer más sobre usos de la visión artificial en el deporte en este artículo de nuestro blog >> https://infaimon.com/blog/vision-2d-3d/vision-artificial-deporte/