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http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/9457| metadata.dc.type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Title: | Detecção e rastreamento da bola em partidas de futebol a partir de fluxos MPEG-TS: um estudo de viabilidade com visão computacional |
| metadata.dc.creator: | Oliveira, Jhonatas Costa |
| metadata.dc.contributor.advisor1: | Silva Júnior, Waldir Sabino da |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Carvalho, Celso Barbosa |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Bezerra, Thiago Brito |
| metadata.dc.description.resumo: | Este trabalho apresenta um pipeline completo para detecção e rastreamento da bola em transmissões de futebol capturadas diretamente via MPEG-TS utilizando a placa DTU-238 e o software StreamXpert. Após a extração do vídeo com FFmpeg, aplica-se um modelo YOLOv8n para detectar a bola em cada quadro, seguido de filtros especializados para reduzir falsos positivos. Um módulo de optical flow é empregado para estimar o movimento da câmera e estabilizar a trajetória, permitindo rastreamento contínuo mesmo em quadros sem detecção. A trajetória estimada é sobreposta à trajetória real anotada manualmente, gerando um vídeo final que demonstra a viabilidade do método. Os resultados mostram que é possível reconstruir o movimento da bola com consistência a partir de transmissões televisivas, evidenciando o potencial do sistema para aplicações em análise esportiva. |
| Abstract: | This work presents a complete pipeline for detecting and tracking a soccer ball in broadcast footage captured directly from MPEG-TS using the DTU-238 receiver and StreamXpert. After extracting the video with FFmpeg, a YOLOv8n model is used for frame-by-frame detection, followed by specialized filters to reduce false positives. An optical flow module estimates camera motion to stabilize the scene, enabling continuous tracking even when detections are missing. The estimated trajectory is compared and visually overlaid with manually annotated ground truth, producing a final annotated video. Results indicate that reliable ball-tracking can be achieved from broadcast TV streams, demonstrating the potential of this approach for sports analysis applications. |
| Keywords: | Visão computaciona Transport stream Detecção de objetos YOLO Rastreamento da bola |
| metadata.dc.subject.cnpq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
| metadata.dc.language: | por |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| metadata.dc.publisher.department: | FT - Faculdade de Tecnologia |
| metadata.dc.publisher.course: | Engenharia da Computação - Bacharelado - Manaus |
| metadata.dc.rights: | Acesso Aberto |
| metadata.dc.rights.uri: | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| URI: | http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/9457 |
| metadata.dc.subject.controlado: | . . . |
| Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Ciências Exatas e da Terra |
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