Original title:
Automatická detekce událostí ve fotbalových zápasech
Translated title:
An automatic football match event detection
Authors:
Dvonč, Tomáš ; Říha, Kamil (referee) ; Přinosil, Jiří (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2020
Language:
slo Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[slo][eng]
Táto diplomová práca popisuje metódy vhodné na automatickú detekciu udalostí z video sekvencií zameraných na futbalové zápasy. Prvá časť práce je zameraná na analýzu a vytvorenie postupov na extrakciu informácií z dostupných dát. Druhá časť práce sa zaoberá implementáciou vybraných metód a algoritmu neurónovej siete pre detekciu rohového kopu. V práci boli realizované dva experimenty. Prvý zachytáva statickú informáciu z jednej snímky a druhý je zameraný na detekciu z časopriestorových dát. Výstupom tejto práce je program na automatickú detekciu udalostí, pomocou ktorého je možné interpretovať výsledky z vytvorených experimentov. Táto práca môže figurovať ako základ k získaniu nových poznatkov o problematike a takisto k ďalšiemu vývoju detekcie udalosti z futbalu.
This diploma thesis describes methods suitable for automatic detection of events from video sequences focused on football matches. The first part of the work is focused on the analysis and creation of procedures for extracting informations from available data. The second part deals with the implementation of selected methods and neural network algorithm for corner kick detection. Two experiments were performed in this work. The first captures static information from one image and the second is focused on detection from spatio-temporal data. The output of this work is a program for automatic event detection, which can be used to interpret the results of the experiments. This work may figure as a basis to gain new knowledge about the issue and also to the further development of detection events from football.
Keywords:
2D; 3D; action recognition; CNN; deep learning; football; RNN; tensorflow
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/189125