7 Novembro 2024
Estatísticas de Desporto Descodificadas: Computer Vision em Ação

O desporto gera uma grande quantidade de dados ao longo de cada jogo, incluindo informações sobre movimentos dos jogadores, tipos de remates e decisões táticas. No entanto, processar esses dados manualmente é demorado e propenso a erros, dificultando a captura e avaliação de cada aspeto do jogo com a precisão necessária para uma análise aprofundada. Treinadores, jogadores e analistas enfrentam dificuldades para extrair insights relevantes desses dados em bruto, limitando a capacidade de tomar decisões informadas sobre estratégias e melhoria de desempenho. Adicionalmente, as tecnologias standard de recolha e análise de dados muitas vezes falham em fornecer feedback em tempo real, limitando a sua eficácia durante jogos ao vivo.
A BI4ALL integra Computer Vision e modelos de Machine Learning para decodificar estatísticas desportivas em tempo real. Algoritmos de Computer Vision processam as filmagens capturadas para identificar e seguir jogadores e classificar diferentes tipos de remates. Estes dados são, então, introduzidos em modelos de Machine Learning, que analisam padrões e geram insights sobre o desempenho dos jogadores, os seus pontos fortes e fracos, e as áreas potenciais para melhoria.
Computer Vision permite analisar jogos ao longo do tempo, identificar tendências e prever desempenho futuro. Estes insights são extremamente úteis para treinadores e jogadores que procuram aperfeiçoar as suas estratégias e melhorar o seu jogo. Adicionalmente, stakeholders como gestores de equipas, analistas e até fãs podem aceder a estas estatísticas através de visualizações e relatórios intuitivos, facilitando a compreensão da dinâmica do jogo.
A combinação de Computer Vision e Machine Learning não só aprimora as capacidades analíticas das equipas, como também democratiza o acesso a insights detalhados do jogo. Esta tecnologia transforma dados visuais brutos em inteligência acionável, permitindo que todos os envolvidos no desporto tomem decisões baseadas em dados.
Considere um jogador profissional de padel que se prepara para um torneio importante. Ao incorporar Computer Vision e Machine Learning no seu programa de treino, o jogador pode receber feedback detalhado sobre todos os aspetos do seu jogo. Durante os treinos, as câmaras registam cada movimento no court, enquanto os algoritmos monitorizam os passos, seleção de shots e o tempo de resposta do jogador. Adicionalmente, o sistema pode analisar o desempenho do jogador contra determinados oponentes, permitindo que o jogador e o treinador desenvolvam planos focados para jogos futuros. Como resultado, o jogador adota uma abordagem de treino mais personalizada e orientada pelos dados, obtendo uma vantagem competitiva em campo.