Utilizando técnicas de visão computacional para reconhecimento de ações em vídeos de futebol

Gabriel Rocha Martins

Este trabalho propõe SoccerEventSpotNet, um arcabouço para produção de soluções para a tarefa de classificação automática de tipos de eventos decorridos em vídeos de futebol. Além do repositório gerado, o projeto apresenta duas outras contribuições principais: a criação de um banco de dados de vídeos de jogos de futebol associados à dados de evento com 55 vídeos de jogos completos que referenciam mais de 90 mil eventos únicos e a definição da tarefa de classificação de vídeos de futebol dentre tipos de eventos pré-definidos tanto dentre 10 classes, onde foi gerado um modelo com acurácia de 0.693 e acurácia no top 3 de 0.946, quanto dentre 36 classes, onde for gerado um modelo com acurácia de 0.517 e acurácia no top 3 de 0.777, determinando um baseline para a tarefa definida.


2025/2 - POC2

Orientador: Erickson Rangel do Nascimento

Palavras-chave: Aprendizado Profundo, Classificação de Vídeos

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