Detector de eventos clave en eventos deportivos basados en análisis de vídeos

Abstract

Este trabajo de fin de máster aborda el desarrollo de un sistema inteligente capaz de identificar y contextualizar los momentos más trascendentales en partidos de fútbol. La detección manual de estos sucesos es un desafío significativo por su naturaleza laboriosa, inherente subjetividad humana y altos costos. Este proyecto propone una herramienta innovadora que busca democratizar el acceso a tecnologías avanzadas de análisis deportivo. El sistema integra avanzadas técnicas de visión por computador e inteligencia artificial para procesar vídeos de fútbol. El corazón del proyecto reside en la detección de eventos claves (goles, tarjetas amarillas, sustituciones y saques de esquina), una tarea que demanda comprender secuencias de acciones en el tiempo. Se emplean modelos de aprendizaje profundo para el análisis espacio-temporal de vídeos, entrenados con el dataset SoccerNet. La vista isométrica de este dataset es fundamental para que el modelo aprenda patrones visuales estables y entienda el contexto de cada evento. La inferencia del modelo se realiza mediante un proceso de ventana deslizante sobre vídeos de partidos, generando probabilidades de ocurrencia para cada evento. Estas predicciones son sometidas a una rigurosa fase de post-procesamiento, aplicando umbrales de confianza y técnicas de filtrado para destilar los eventos más significativos y obtener sus marcas temporales precisas. Finalmente, el sistema culmina con la generación automática de un vídeo resumen dinámico, combinando los clips detectados con efectos visuales y textuales para una experiencia de usuario atractiva. Los resultados demuestran la efectividad del enfoque para detectar automáticamente eventos clave de alto impacto narrativo y clara firma visual. Este sistema contribuye a la creación eficiente de contenido destacado y ofrece una potente herramienta para el análisis táctico asistido por ordenador, superando las limitaciones de los métodos tradicionales y estableciendo una base sólida para futuras investigaciones en el análisis deportivo inteligente.