Algoritmo de Visão Computacional para Detecção de Bolas de Tênis
Oscar Schmitt Kremer | oscar.s.kremer@hotmail.com
Cláudio Luís D'elia Machado | claudiomachado@pelotas.ifsul.edu.br [ORIENTADOR]
Campus: Pelotas
Nível: Ensino Superior
Área: Ciências Agrárias
Resumo
Introdução: No drill, em treinamento de tenistas, o técnico lança bolas de tênis para o tenista rebater. Essa modalidade de treinamento exige repetição de movimentos do tenista e uma quantidade grande de bolas de tênis. Estima-se que, no final de um dia de treino, o movimento do técnico para catar a bola do chão seja repetido até 10.000 vezes. Quando um auxiliar faz o recolhimento, há risco de alguma bola de tênis atingi-lo com grande velocidade. Este projeto trabalha a hipótese de se implementar controladores de movimento em um protótipo de um veículo de baixo custo com arquitetura de um robô móvel com tração diferencial. Metodologia: Inicialmente foram estudadas e implementadas abordagens de processamento de imagem, sendo desenvolvidos códigos em linguagem python 3.6.4. Dentre as técnicas abordadas, foram implementados filtros de imagem dos tipos gaussiano e mediana, transformadas Canny e Hough e subtração de fundo. Dentre as técnicas de inteligência artificial e visão computacional disponíveis foram implementadas Haar Cascade, redes neurais e sistemas fuzzy, onde ambos foram testados e validados. Esta etapa contou também com pesquisa em artigos e livros sobre possíveis trabalhos e algoritmos já desenvolvidos para detecção e tracking de bolas de tênis. Resultados: Os algoritmos foram treinados e após um conjunto de imagens ter sido capturado em uma quadra de tênis, os mesmos foram testados e comparados, validando assim os modelos propostos. Para a etapa de validação utilizou-se como métricas para análise a acurácia, true positive rate, true negative rate e fator F1. Os resultados de acurácia do modelo atingem valores de 98%, valores próximos aos retornados por redes neurais convolutivas e outras metodologias de inteligência artificial. Conclusão: O algoritmo atingiu um bom nível de desempenho, atendendo as especificações necessárias para a tarefa e ao mesmo tempo que possui um baixo consumo computacional.
Palavras-chave
Inteligência Artificial; Lógica Fuzzy; Bolas de Tênis
