Voleybol müsabakalarında derin öğrenme temelli oyuncu örüntü takip yazılımı geliştirilmesi
Deep learning based player pattern detection software development in volleyball competitions
- Tez No: 605354
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Spor, Sports
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Spor, Spor müsabakaları, Öğrenme, Deep learning, Sports, Sport competitions, Learning
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2012
SporGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDOĞAN YILMAZ
- Türkiye Erkekler Voleybol Efeler Ligi 2018-2019 sezonunda yer alan takımların lig maçlarındaki denetimsiz verilerin ve teknik değişkenlerin başarıya etkisi
Efeler Turkey Men's Volleyball League 2018-2019 season in the league matches team involved in unsupervised effect of variable data and technical achievement
BURAK EMRE DİRİER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
SporBartın ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Öğretimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR USLU
- Tarabzon`da dereceye giren basketbol hentbol ve voleybol ilköğretim okul takımlarının temel motorik özelliklerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARSLAN KALKAVAN
- 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
2020
SporSüleyman Demirel ÜniversitesiSpor Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ALP
- Paravolley'de servis performansı ve müsabaka başarısı
Serve performance and game success in paravolley
İREM NUR ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
SporHitit ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YETKİN UTKU KAMUK