{"id":5483,"date":"2024-02-15T14:27:50","date_gmt":"2024-02-15T17:27:50","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.uel.br\/sustentabilidade\/?p=5483"},"modified":"2024-09-25T11:12:56","modified_gmt":"2024-09-25T14:12:56","slug":"inteligenciaartificial-acuraria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.uel.br\/sustentabilidade\/inteligenciaartificial-acuraria\/","title":{"rendered":"Avalia\u00e7\u00e3o da acur\u00e1cia, sistema baseado em intelig\u00eancia artificial, para rastreamento autom\u00e1tico de atletas"},"content":{"rendered":"\n

Tecnologias de rastreamento est\u00e3o se tornando comuns em organiza\u00e7\u00f5es de esportes coletivos, pois estas permitem an\u00e1lises profundas das caracter\u00edsticas f\u00edsicas e t\u00e1ticas do treinamento e da competi\u00e7\u00e3o. Os sistemas de rastreamento mais utilizados por organiza\u00e7\u00f5es profissionais s\u00e3o sensores acoplados ao corpo dos atletas (sistemas de posicionamento global ou local, por exemplo), e em rastreamento baseado em v\u00eddeo, estes usam processos de recupera\u00e7\u00e3o de plano de fundo e segmenta\u00e7\u00e3o para extrair os \u2018blobs\u2019 de pixels que representam os atletas ao longo da sequ\u00eancia de imagens. As limita\u00e7\u00f5es desse m\u00e9todo podem ser superadas utilizando uma abordagem baseada em algoritmos de estimativa de pose com deep learning. Um desses m\u00e9todos \u00e9 o deeplabcut (dlc), um pacote aberto de ferramentas que combina redes neurais pr\u00e9-treinadas e detec\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas customiz\u00e1veis para predizer pontos-chave em novos v\u00eddeos.<\/p>\n\n\n

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Dessa forma, o presente estudo tem como objetivo avaliar a acur\u00e1cia do dlc para rastreamento autom\u00e1tico da trajet\u00f3ria de atletas de diferentes modalidades esportivas. Participar\u00e3o deste estudo 100 atletas recreacionais, entre 18 e 35 anos de idade, de sete modalidades esportivas: futebol, futsal, handebol, basquetebol, t\u00eanis e badminton. Para cada modalidade, ser\u00e3o realizados os mesmos procedimentos: coleta de dados e calibra\u00e7\u00e3o, treinamento da rede neural, testes de acur\u00e1cia de rastreamento (est\u00e1tico e din\u00e2mico), processamento de dados, e aplica\u00e7\u00e3o do m\u00e9todo em jogos oficiais ou extraoficiais.<\/p>\n\n\n\n

Coordenador:<\/strong> Prof. Dr. Felipe Arruda Moura <\/p>\n\n\n\n

Contato:<\/strong>  felipemoura@uel.br<\/a><\/p>\n\n\n\n

Divulga\u00e7\u00e3o:<\/strong> Instagram<\/p>\n\n\n\n

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Uma publica\u00e7\u00e3o compartilhada por Lab. Biomec\u00e2nica Aplicada (@lab.biomecanica)<\/a><\/p><\/div><\/blockquote> \n<\/div>\n\n\n\n

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