Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol

Autores
Cadaval, Matías Ezequiel; Noli Villar, Juan Ignacio
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Acevedo, Daniel Germán
Descripción
La detección de offside es uno de los problemas de decisión más recurrentes y controversiales en el fútbol. Un jugador está en offside cuando su cabeza, tronco o pierna (pie incluido) se encuentran, total o parcialmente, en la mitad del terreno de juego adversario (excluyendo la línea central) y más cerca de la línea de meta contraria que el balón y el penúltimo adversario. De acuerdo a una investigación realizada por la Professional Game Match Officials (PGMO) en el a ̃no 2017, sobre datos de la Premier League (primera división del fútbol inglés), los ́árbitros asistentes toman en promedio 45 decisiones por partido exclusivamente sobre acciones de offside. El ojo humano ha demostrado no ser un medio preciso para juzgar dichas situaciones, e históricamente se ha convivido con fallos arbitrales, que en muchos casos cambian drásticamente el resultado de los partidos. Es por ello que en los últimos años se ha comenzado a incorporar tecnología para asistir a los árbitros y evitar fallos incorrectos. Sin embargo, como se puede ver en las transmisiones de la actualidad, el uso del VAR (Video Assistant Referee) resulta lento y requiere en gran medida intervención manual, afectando la dinámica del juego. Resulta interesante poder hallar métodos automatizados que permitan resolver la detección de offside de manera más rápida y precisa. En este trabajo se presenta un algoritmo semiautomático que utiliza técnicas de visión en computadora y procesamiento de imágenes para trazar la línea de offside y determinar si hay uno o más jugadores en posición fuera de juego. Se utilizan diversas técnicas como la transformada de Hough, la detección de bordes de Canny, operaciones morfológicas, algoritmos de agrupamiento, segmentación mediante grafo de componentes conexas, sustracción de fondo, entre otras. Los resultados de los experimentos realizados permiten comprender la complejidad de problema y todas las variables a considerar para su correcto análisis, como así también la efectividad de las soluciones propuestas.
Fil: Cadaval, Matías Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: Noli Villar, Juan Ignacio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
FUTBOL
DETECCION DE OFFISDE
TIEMPO REAL
VISION EN COMPUTADORA
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
OPERACIONES MORFOLOGICAS
OPTICAS CANNY
HOUGH
SUSTRACCION DE FONDO
K-MEANS
BSAS
OTSU
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
OAI Identificador
seminario:seminario_nCOM000538_CadavalNoliVillar
Acceder
id BDUBAFCEN_eed3d003d6f8135af76aa33ef64c5c8f
oai_identifier_str seminario:seminario_nCOM000538_CadavalNoliVillar
network_acronym_str BDUBAFCEN
repository_id_str 1896
network_name_str Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
spelling Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbolCadaval, Matías EzequielNoli Villar, Juan IgnacioFUTBOLDETECCION DE OFFISDETIEMPO REALVISION EN COMPUTADORAPROCESAMIENTO DE IMAGENESOPERACIONES MORFOLOGICASOPTICAS CANNYHOUGHSUSTRACCION DE FONDOK-MEANSBSASOTSULa detección de offside es uno de los problemas de decisión más recurrentes y controversiales en el fútbol. Un jugador está en offside cuando su cabeza, tronco o pierna (pie incluido) se encuentran, total o parcialmente, en la mitad del terreno de juego adversario (excluyendo la línea central) y más cerca de la línea de meta contraria que el balón y el penúltimo adversario. De acuerdo a una investigación realizada por la Professional Game Match Officials (PGMO) en el a ̃no 2017, sobre datos de la Premier League (primera división del fútbol inglés), los ́árbitros asistentes toman en promedio 45 decisiones por partido exclusivamente sobre acciones de offside. El ojo humano ha demostrado no ser un medio preciso para juzgar dichas situaciones, e históricamente se ha convivido con fallos arbitrales, que en muchos casos cambian drásticamente el resultado de los partidos. Es por ello que en los últimos años se ha comenzado a incorporar tecnología para asistir a los árbitros y evitar fallos incorrectos. Sin embargo, como se puede ver en las transmisiones de la actualidad, el uso del VAR (Video Assistant Referee) resulta lento y requiere en gran medida intervención manual, afectando la dinámica del juego. Resulta interesante poder hallar métodos automatizados que permitan resolver la detección de offside de manera más rápida y precisa. En este trabajo se presenta un algoritmo semiautomático que utiliza técnicas de visión en computadora y procesamiento de imágenes para trazar la línea de offside y determinar si hay uno o más jugadores en posición fuera de juego. Se utilizan diversas técnicas como la transformada de Hough, la detección de bordes de Canny, operaciones morfológicas, algoritmos de agrupamiento, segmentación mediante grafo de componentes conexas, sustracción de fondo, entre otras. Los resultados de los experimentos realizados permiten comprender la complejidad de problema y todas las variables a considerar para su correcto análisis, como así también la efectividad de las soluciones propuestas.Fil: Cadaval, Matías Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Noli Villar, Juan Ignacio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y NaturalesAcevedo, Daniel Germán2023info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000538_CadavalNoliVillarspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/arreponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesinstacron:UBA-FCEN2025-10-16T09:31:14Zseminario:seminario_nCOM000538_CadavalNoliVillarInstitucionalhttps://digital.bl.fcen.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://digital.bl.fcen.uba.ar/cgi-bin/oaiserver.cgiana@bl.fcen.uba.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:18962025-10-16 09:31:15.289Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse
dc.title.none.fl_str_mv Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
title Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
spellingShingle Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
Cadaval, Matías Ezequiel
FUTBOL
DETECCION DE OFFISDE
TIEMPO REAL
VISION EN COMPUTADORA
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
OPERACIONES MORFOLOGICAS
OPTICAS CANNY
HOUGH
SUSTRACCION DE FONDO
K-MEANS
BSAS
OTSU
title_short Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
title_full Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
title_fullStr Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
title_full_unstemmed Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
title_sort Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
dc.creator.none.fl_str_mv Cadaval, Matías Ezequiel
Noli Villar, Juan Ignacio
author Cadaval, Matías Ezequiel
author_facet Cadaval, Matías Ezequiel
Noli Villar, Juan Ignacio
author_role author
author2 Noli Villar, Juan Ignacio
author2_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Acevedo, Daniel Germán
dc.subject.none.fl_str_mv FUTBOL
DETECCION DE OFFISDE
TIEMPO REAL
VISION EN COMPUTADORA
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
OPERACIONES MORFOLOGICAS
OPTICAS CANNY
HOUGH
SUSTRACCION DE FONDO
K-MEANS
BSAS
OTSU
topic FUTBOL
DETECCION DE OFFISDE
TIEMPO REAL
VISION EN COMPUTADORA
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
OPERACIONES MORFOLOGICAS
OPTICAS CANNY
HOUGH
SUSTRACCION DE FONDO
K-MEANS
BSAS
OTSU
dc.description.none.fl_txt_mv La detección de offside es uno de los problemas de decisión más recurrentes y controversiales en el fútbol. Un jugador está en offside cuando su cabeza, tronco o pierna (pie incluido) se encuentran, total o parcialmente, en la mitad del terreno de juego adversario (excluyendo la línea central) y más cerca de la línea de meta contraria que el balón y el penúltimo adversario. De acuerdo a una investigación realizada por la Professional Game Match Officials (PGMO) en el a ̃no 2017, sobre datos de la Premier League (primera división del fútbol inglés), los ́árbitros asistentes toman en promedio 45 decisiones por partido exclusivamente sobre acciones de offside. El ojo humano ha demostrado no ser un medio preciso para juzgar dichas situaciones, e históricamente se ha convivido con fallos arbitrales, que en muchos casos cambian drásticamente el resultado de los partidos. Es por ello que en los últimos años se ha comenzado a incorporar tecnología para asistir a los árbitros y evitar fallos incorrectos. Sin embargo, como se puede ver en las transmisiones de la actualidad, el uso del VAR (Video Assistant Referee) resulta lento y requiere en gran medida intervención manual, afectando la dinámica del juego. Resulta interesante poder hallar métodos automatizados que permitan resolver la detección de offside de manera más rápida y precisa. En este trabajo se presenta un algoritmo semiautomático que utiliza técnicas de visión en computadora y procesamiento de imágenes para trazar la línea de offside y determinar si hay uno o más jugadores en posición fuera de juego. Se utilizan diversas técnicas como la transformada de Hough, la detección de bordes de Canny, operaciones morfológicas, algoritmos de agrupamiento, segmentación mediante grafo de componentes conexas, sustracción de fondo, entre otras. Los resultados de los experimentos realizados permiten comprender la complejidad de problema y todas las variables a considerar para su correcto análisis, como así también la efectividad de las soluciones propuestas.
Fil: Cadaval, Matías Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: Noli Villar, Juan Ignacio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
description La detección de offside es uno de los problemas de decisión más recurrentes y controversiales en el fútbol. Un jugador está en offside cuando su cabeza, tronco o pierna (pie incluido) se encuentran, total o parcialmente, en la mitad del terreno de juego adversario (excluyendo la línea central) y más cerca de la línea de meta contraria que el balón y el penúltimo adversario. De acuerdo a una investigación realizada por la Professional Game Match Officials (PGMO) en el a ̃no 2017, sobre datos de la Premier League (primera división del fútbol inglés), los ́árbitros asistentes toman en promedio 45 decisiones por partido exclusivamente sobre acciones de offside. El ojo humano ha demostrado no ser un medio preciso para juzgar dichas situaciones, e históricamente se ha convivido con fallos arbitrales, que en muchos casos cambian drásticamente el resultado de los partidos. Es por ello que en los últimos años se ha comenzado a incorporar tecnología para asistir a los árbitros y evitar fallos incorrectos. Sin embargo, como se puede ver en las transmisiones de la actualidad, el uso del VAR (Video Assistant Referee) resulta lento y requiere en gran medida intervención manual, afectando la dinámica del juego. Resulta interesante poder hallar métodos automatizados que permitan resolver la detección de offside de manera más rápida y precisa. En este trabajo se presenta un algoritmo semiautomático que utiliza técnicas de visión en computadora y procesamiento de imágenes para trazar la línea de offside y determinar si hay uno o más jugadores en posición fuera de juego. Se utilizan diversas técnicas como la transformada de Hough, la detección de bordes de Canny, operaciones morfológicas, algoritmos de agrupamiento, segmentación mediante grafo de componentes conexas, sustracción de fondo, entre otras. Los resultados de los experimentos realizados permiten comprender la complejidad de problema y todas las variables a considerar para su correcto análisis, como así también la efectividad de las soluciones propuestas.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000538_CadavalNoliVillar
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000538_CadavalNoliVillar
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
instacron:UBA-FCEN
reponame_str Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
collection Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
instname_str Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
instacron_str UBA-FCEN
institution UBA-FCEN
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
repository.mail.fl_str_mv ana@bl.fcen.uba.ar
_version_ 1846142866005426176
score 12.712165

Publicaciones similares