Geri Dön

Voleybol müsabakalarında derin öğrenme temelli oyuncu örüntü takip yazılımı geliştirilmesi

Deep learning based player pattern detection software development in volleyball competitions

  1. Tez No: 605354
  2. Yazar: TUGAY KARADEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Spor, Sports
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Amaç Bu çalışmada bir voleybol müsabakasına ait videodan alınan görüntü üzerinde yapay sinir ağı modellerinden olan Faster R-CNN kullanılarak müsabaka esnasında bir oyuncunun sahanın hangi bölgesinde yoğunlukla konumlandığı ve hareket örüntüsünün çizilmesini sağlamak amaçlanmaktadır. Gereç ve Yöntem Faster R-CNN modelinde temel olarak yapılan işlemler sırasıyla eğitim veri setinin oluşturulması daha sonra bu eğitim veri seti ile modelin eğitilmesi ve son olarak eğitilmiş modelin müsabakadan alınan görüntüden oyuncunun tespit edilmesidir. Çalışmada öncelikle müsabakanın başlangıcına ait oyuncuların net şekilde sahada görüldüğü ilk 5 dakikalık görüntü alınıp bu görüntülerden 253 tane resim alınmıştır daha sonra oyuncu için etiketlenip modelin eğitilmesine uygun veri seti aşaması tamamlanmıştır. Oyuncunun farklı açılarına ait resimlerin öğrenmeyi zorlaştırmasını engellemek için veri setine ait etiketlemeyi yaparken oyuncuyu ön arka ve yan olmak üzere 3 farklı sınıfa ayırmıştır. Böylece modelimiz oyuncunun bulunduğu her resimde oyucunun farklı açılarını ayrı ayrı ele alarak daha doğru oyuncu tespiti yapılması sağlanmıştır. Bulgular ve Sonuçlar Modelimiz aynı maça ait 253 resimden 43 tanesi test için kullanıldığında %96'lık bir başarı elde etmiştir. Bu sonuçtan yola çıkarak Voleybol antrenörleri ve analistlerinin müsabakalarda oyunculara ait yoğunluk haritası ve hareket örüntüsünün yazılım tarafından tespit edilmesi de Faster R-CNN modeli kullanılarak geliştirilen yazılımın kullanılabileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Introduction In this study, Faster R-CNN was used to compute the intensity map and movement pattern of a player with the Deep Learning in the volleyball competition. Materials and Methods The basic operations in the Faster R-CNN model are the creation of the training data set, the training of the model with this training data set and finally the determination of the player from the image of the trained model from the competition. After writing the position information of the determined player to a file, the movement pattern and intensity map within the court were determined using this position information. In the study, from the first 5-minute of the beginning of the competition, 253 images of target player were collected for training and testing data which is clearly seen on the court. In order to make it easier to learn the pictures in which is the player appears at different sides, the data set is divided into three different classes: front, back or moment. Findings and Results Our model correctly identified the player with a success of 96%, When 43 of the 253 pictures of the same match were used for the test. Based on this result, it is thought that the software developed using Faster R-CNN model can be used to determine the intensity map and movement pattern of volleyball coaches and analysts in the competitions by the software.

Benzer Tezler

  1. Farklı yorgunluk modellerinin erkek voleybolcularda dinamik denge üzerine etkisi

    The effect of different fatigue models on dynamic balance in male volleyball players

    MEHMET MANSUROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    SporSüleyman Demirel Üniversitesi

    Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ALP

  2. Tarabzon'da dereceye giren basketbol hentbol ve voleybol ilköğretim okul takımlarının temel motorik özelliklerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    ALİ KEMAL YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ARSLAN KALKAVAN

  3. Paravolley'de servis performansı ve müsabaka başarısı

    Serve performance and game success in paravolley

    İREM NUR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    SporHitit Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YETKİN UTKU KAMUK

  4. Bandırma ilçesi'nde okullararası müsabakalarda (ilköğretim ve lise)takım sporlarında dereceye giren kız ve erkek sporcuların psikomotor ve fiziksel özellikleinin araştırılması

    The research of the physical and psychomotor properties of the girl and boy sportmen who have placed in the team sport competitions between the schools (primary and high schools) in the district Bandırma

    NİLÜFER SEVİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Eğitim ve ÖğretimDumlupınar Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Bölümü

    PROF. DR. ARSLAN KALKAVAN

  5. 2012 Londra Olimpiyat Oyunları Bayanlar Voleybol Avrupa Kıta Elemeleri final etabı müsabaklarında bazı fiziksel ve teknik değişkenlerin başarı ile ilişkisi

    The relationship between success with some physical and technical variables in The Final Stage of European Women Volleyball Continental Qualifications of 2012 London Olympic Games

    ÇALIK VELİ KOÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    SporGazi Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERDOĞAN YILMAZ