Detección de similitudes y diferencias dentro de un mismo movimiento de golpeo mediante un análisis del rendimiento basado en inteligencia artificial: ejemplo del servicio en tenis
DOI:
https://doi.org/10.30827/ijrss.33247Palabras clave:
Análisis del rendimiento, análisis del movimiento, inteligencia artificial (IA), tenis, servicioResumen
El análisis del rendimiento basado en inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de apoyar la retroalimentación en el entrenamiento. Sin embargo, aún no se ha propuesto un método útil. El objetivo de este estudio es desarrollar un análisis del rendimiento basado en IA para apoyar el entrenamiento de tenis. En concreto, se investiga la precisión en la detección de similitudes y diferencias dentro de un mismo movimiento de golpeo. Los participantes fueron dos tenistas con más de diez años de experiencia en tenis a nivel regional. Este estudio se centró en el servicio en tenis y se grabaron videos de los dos primeros servicios desde ambos lados de la cancha (número de servicios: 40 intentos) con un teléfono inteligente situado en la valla detrás del participante. El código de análisis se ejecutó en Python, y la parte principal involucró el uso de BlazePose, que estima las coordenadas X, Y y Z de una posición humana. Se cortaron videos de 2 s, con un solapamiento de 1 s entre cada video, y se eligió manualmente uno de ellos como el video estándar. Los videos se compararon con los de comparación y se calcularon automáticamente las puntuaciones de diferencia para el total y para cada parte del cuerpo. Se realizó un análisis basado en IA que consideraba 12 condiciones y combinaba los dos primeros servicios desde ambos lados y de los diferentes jugadores. Como resultado, se confirmó cierta precisión (≥ 70%) en la detección de fases solapadas entre videos. Además, las partes del cuerpo evaluadas manualmente que mostraban movimientos diferentes por un entrenador certificado correspondían con las tres primeras partes diferentes del análisis basado en IA para 8 de las 12 condiciones. El análisis de rendimiento basado en IA propuesto puede extraer eficazmente fases similares o solapadas y sugerir partes del cuerpo que muestran movimientos diferentes.
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