En boxe, plusieurs études ont démontré que l’efficience des coups d’un athlète, c’est-à-dire le ratio entre les coups atteignant leur cible sur le total des coups lancés, est un indicateur clé d’une victoire lors d’un combat. Les mouvements des boxeurs et leur contrôle du ring sont également importants puisqu’il s’agit d’éléments considérés dans le système de pointage de la boxe. Il est donc essentiel de faire le suivi de telles métriques afin de mesurer les performances des athlètes ou encore, obtenir de l’information stratégique sur le profil des adversaires. Toutefois, le visionnement des vidéos de combat ainsi que l’annotation des divers événements est une tâche chronophage, principalement effectuée par un expert analyste des performances. Des tentatives d’automatisation de ce processus requièrent de l’équipement spécialisé tel que des caméras à temps de vol, des systèmes de capture de mouvement ou des capteurs inertiels. De plus, il n’est pas pratique pour les athlètes d’être munis de marqueurs réfléchissants ou de capteurs pendant des combats, puisqu’ils peuvent entraver leurs mouvements, être endommagés ou même blesser les boxeurs. Dans le cadre de cette maîtrise, une méthode d’extraction automatique de métriques de performance en boxe basée sur la vision par ordinateur a été développée. Celle-ci permet d’extraire le nombre et le type de coups de poing donnés par un boxeur à partir d’une vidéo de shadow boxing (méthode d’entraînement où l’athlète boxe dans le vide en imaginant un adversaire), en plus de générer des courbes et des cartes de chaleur permettant de quantifier le contrôle du ring par les athlètes. En utilisant uniquement des images enregistrées par une seule caméra vidéo, la méthode est donc accessible puisqu’elle est abordable et ne requiert pas d’équipement spécialisé. Elle permet d’obtenir une exactitude de classification moyenne pondérée de 77 % sur les positions et techniques offensives suivantes : garde ouverte, garde, direct avant, direct arrière, crochet avant, crochet arrière, uppercut avant et uppercut arrière. La méthode d’extraction automatique de métriques de performance permet également de faire le suivi des boxeurs sur l’aire de combat à 12,2 cm près.
| Date | 14 sept. 2022 |
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| langue originale | Français |
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| Établissement diplômant | - École de technologie supérieure
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| Superviseur | David Labbé (Directeur(-trice)), Sheldon Andrews (Codirecteur(-trice)) & Jocelyn Faubert (Codirecteur(-trice)) |
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- boxe
- vision par ordinateur
- apprentissage machine
- analyse des performances
Seminaro, J. (Auteur(e)),
Labbé (Directeur(-trice)),
Andrews (Codirecteur(-trice)) & Faubert (Codirecteur(-trice)),
14 sept. 2022Thèses et mémoires: Mémoire de maîtrise › Maîtrise en ingénierie: Génie