Sistema para Detecção da Trajetória do Movimento de Golf Swing a Partir de Vídeos Gravados de um Smartphone

  • Jordan Lyrio Instituto Federal do Espı́rito Santo
  • Karin Komati Instituto Federal do Espı́rito Santo
  • Daniel Trindade Instituto Federal do Espı́rito Santo

Resumo


No golfe, os movimentos realizados pelo jogador são muito importantes. Dentre esses, um que se destaca é o movimento de golf swing. Existem diversas aplicações no mercado que auxiliam os jogadores a melhorarem seu movimento. Entretanto, essas aplicações são pagas ou exigem que o golfista utilize equipamentos acessórios ou configurações complexas de câmera para rastrear seu movimento. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de rastreio do movimento de golf swing de um golfista. O sistema exibe a trajetória do taco a partir de vídeos gravados da câmera de um smartphone, usando técnicas de processamento de imagens. Para aferir a eficácia do sistema, é comparada a trajetória detectada pelo algoritmo com a trajetória real, essa última definida manualmente. Para os experimentos, foram utilizados sete vídeos de diferentes estilos de tacadas e com diferentes tipos de cenários de fundo. Os resultados obtidos foram satisfatórios para a maioria dos casos.

Referências

Brito, A. P., Henriques-Neto, D., Macedo, A., and Ferreira, T. (2012). Critérios de utilização dos tacos entre jogadores séniores e não séniores na modalidade de golfe. Revista Digital EFDeportes.com, 15(166).

Canny, J. (1986). A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, (6):679–698.

Chun, S., Kang, D., Choi, H.-R., Park, A., Lee, K.-K., and Kim, J. (2014). A sensor-aided self coaching model for uncocking improvement in golf swing. Multimedia tools and applications, 72(1):253–279.

Couceiro, M. S., Portugal, D., Gonçalves, N., Rocha, R., Luz, J. M. A., Figueiredo, C. M., and Dias, G. (aug. 2013). A methodology for detection and estimation in the analysis of golf putting. Pattern Analysis and Applications, 16(3):459–474.

Duda, R. and Hart, P. (1972). Use of the hough transformation to detect lines and curves in pictures. Commun. ACM, 15:11–15.

Fung, S. K., Sundaraj, K., Ahamed, N. U., Kiang, L. C., Nadarajah, S., Sahayadhas, A., Ali, M. A., Islam, M. A., and Palaniappan, R. (apr. 2014). Hybrid markerless tracking of complex articulated motion in golf swings. Journal of bodywork and movement therapies, 18(2):220–227.

Gehrig, N., Lepetit, V., and Fua, P. (2003). Golf club visual tracking for enhanced swing analysis tools. In Proceedings..., pages 1–10. BRITISH MACHINE VISION CONFERENCE.

Gonzalez, R. C. and Woods, R. E. (2002). Digital Image Processing. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, 2 edition.

Karliga, I. and Hwang, J.-N. (2006). Analyzing human body 3-d motion of golf swing from single-camera video sequences. In Proceedings..., volume 5, pages v493–v496. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE.

Karliga, I. and Hwang, J.-N. (2007). Extraction and integration of human body parts for 3-d motion analysis of golf swing from single-camera video sequences. In Proceedings..., pages 3960–3963. IEEE International Symposium on Circuits and Systems, IEEE.

McHardy, A. and Pollard, H. (2005). Muscle activity during the golf swing. British journal of sports medicine, 39(11):799–804.

Pedott, A. H. and Fogliatto, F. S. (2013). Estudos de repetitividade e reprodutividade para dados funcionais. Production, 23(3):548–560.

Riveiro, M., Dahlbom, A., König, R., Johansson, U., and Brattberg, P. (2015). Supporting golf coaching and swing instruction with computer-based training systems. In International Conference on Learning and Collaboration Technologies, pages 279–290. Springer.

Urtasun, R., Fleet, D. J., and Fua, P. (2005). Monocular 3d tracking of the golf swing. In Proceedings..., volume 2, pages 932–938. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE.

Wheeler, K. and Nauright, J. (2006). A global perspective on the environmental impact of golf. Sport in society, 9(3):427–443.
Publicado
11/11/2020
LYRIO, Jordan; KOMATI, Karin; TRINDADE, Daniel. Sistema para Detecção da Trajetória do Movimento de Golf Swing a Partir de Vídeos Gravados de um Smartphone. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 8. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 181-190. DOI: https://doi.org/10.5753/erigo.2020.13872.