Ozan Biçer, Cemil Zalluhoğlu

Basketbol Hakemi El İşaretlerinin Nesne Tanıma Yöntemleri Kullanılarak Sınıflandırılması

Introduction

Basketbol hakemi el İşaretlerinin nesne tanıma yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması. Basketbol hakemi el işaretlerini nesne tanıma ve derin öğrenme ile otomatik sınıflandırarak insan hatalarını azaltın. Yapay zeka destekli çözüm, spor müsabakalarında kesintileri önler.

Abstract

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, yapay zekâ ve bilgisayar görüşü teknikleri spor alanında da insan hayatına girmeye başladı. Günümüzde basketbol hakemleri, maç içinde verdikleri kararları masa hakemlerine el işaretleri ile gösterir ve masa hakemleri bu doğrultuda bazı verileri skor tabelasına işler. Bu işlem insan kaynaklı hatalar sebebiyle bazen aksamaktadır ve maçın duraklamasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, bilgisayar görüşü teknolojisi ile bu probleme bir çözüm önerilmektedir. Bu amaçla basketbol hakemlerinin el işaretleri için bir veri seti elde edilmiştir. Bu veri seti üzerinden iki adet derin öğrenme modeli eğitilmiştir ve başarı sonuçları paylaşılmıştır. Gerçekleştirilen çalışma, bahsedilen sürecin yapay zekâ desteği ile geliştirilebileceği ve sadece basketbol değil, tüm spor dallarına sağlayabileceği potansiyel katkıları göstermektedir.

Review

This paper presents a timely and relevant study addressing the challenges of human error and potential delays in basketball officiating through the application of artificial intelligence. The authors propose an innovative solution utilizing computer vision techniques to automatically classify basketball referee hand signals, aiming to streamline the process of recording decisions. Given the increasing integration of AI into various sectors, including sports, this work offers a promising approach to enhance the accuracy and efficiency of game management, directly tackling a practical problem within the sporting domain. A notable strength of this research is its direct application to a tangible problem, seeking to mitigate human-derived inconsistencies during live basketball games. The methodology is robust, initiating with the crucial step of obtaining a dedicated dataset of basketball referee hand signals—a foundational and often laborious task for deep learning projects. The subsequent training of two distinct deep learning models on this dataset, followed by the sharing of their performance outcomes, signifies a well-structured technical approach. This work effectively demonstrates the feasibility of employing advanced computer vision for automated signal classification, thereby laying the groundwork for more precise and expedited decision-making in sports. While the abstract provides a compelling overview, a more comprehensive understanding would benefit from further specifics regarding the architectural details of the deep learning models utilized, the scale and diversity of the created dataset, and the precise success metrics reported. Future research could explore the practical challenges of real-time deployment, assess robustness under varying environmental conditions, and provide a detailed comparative analysis against current human-centered systems to quantify the tangible improvements. Nonetheless, the paper clearly illustrates the significant potential of AI and computer vision, not only within basketball but as a scalable framework capable of enhancing officiating across numerous sports, marking a valuable contribution towards intelligent sports management systems.

Full Text

Comments

You need to be logged in to post a comment.