Detección de participantes en pruebas deportivas

Abstract

En las competiciones de carrera a pie, hoy en día, es muy necesario llevar un control de identificación de los participantes para así poder determinar si están siguiendo el transcurso de la vía marcada y su posición correspondiente. Una solución propuesta a este tipo de problema es la utilización de métodos de detección y re-identificación, para detectar y reconocer a un mismo participante. Este proyecto nace con el objetivo de validar si las trayectorias de las personas que aparecen en una escena de exterior, correspondiente a una prueba deportiva de carrera, permiten diferenciar entre espectadores y corredores. Comparando sus comportamientos, los espectadores suelen tener un comportamiento más estático o errático, a diferencia de los participantes, que suelen tener un comportamiento más homogéneo, ya que deben seguir el itinerario de la carrera definido por los organizadores. Para ello partimos de una serie de vídeos de carreras deportivas celebradas en las islas y realizamos una detección de las personas que hay en cada fotograma, conformando al final cada trayectoria. Posteriormente, calculamos una serie de descriptores a partir de dichas trayectorias y alimentamos con ellos a una red neuronal recurrente artificial. Todo esto con el objetivo de comprobar si podemos catalogar a las personas de dichos vídeos mediante la red y con que fiabilidad.

In sport competitions such as running races, nowadays, is very important to keep track of the participants in order to determine if they are following the course of the marked track and their corresponding position.A proposed solution to this type of problem is the use of detection and re-identification methods to detect and recognise the same user. This project was born with the aim of validating whether the trajectories of people appearing in an outdoor scene, corresponding to a sporting race event, make it possible to differentiate between spectators and runners.Comparing their behaviour, spectators tend to behave in a more static or erratic way, unlike participants, who tend to behave in a more homogeneous way, as they have to follow the itinerary of the race defined by the organisers. To do this, we start from a series of videos of sport races held on the islands and we detect the people in each frame, making up each trajectory. Subsequently, we calculate a series of descriptors from these trajectories and feed them to an artificial recurrent neural network. All this with the aim of testing whether we can catalogue the people in these videos using the network and how reliably.