Dans cet article, nous allons détailler tout ce que vous devez savoir sur l'annotation de séquences sportives pour l'IA de suivi des joueurs : pourquoi c'est important, comment l'aborder, quels sont les défis les plus courants et ce qu'il faut éviter. Que vous développiez un système de vision par ordinateur interne ou que vous externalisiez l'annotation de données, ce guide complet est votre guide.
Pourquoi annoter des séquences sportives en premier lieu ?
Au cœur de tout système de suivi des joueurs performant se trouve un modèle d'apprentissage automatique basé sur des données visuelles. Pour entraîner ces modèles, vous avez besoin de séquences étiquetées montrant exactement où se trouve chaque joueur et comment il se déplace au fil du temps. C'est le travail de l'annotation.
L'annotation transforme les séquences sportives brutes en données structurées en marquant les joueurs, en attribuant des identifiants uniques et en reliant ces annotations aux images vidéo. Cela permet à l'IA de :
- Suivez les positions et les mouvements des joueurs
- Générez des cartes thermiques et des mesures de performance
- Détectez les formations, les jeux et les modèles tactiques
- Prévoir la fatigue et les risques de blessures
- Fournir une analyse en temps réel pendant les diffusions
Sans données bien annotées, les informations générées par les algorithmes de suivi ne sont pas fiables ou carrément inutilisables.
🧠 Fait amusant : Les grandes équipes comme le FC Barcelone et les Golden State Warriors utilisent le suivi des joueurs pour prendre des décisions d'entraînement fondées sur des données, selon Sport Techie.
Principaux objectifs de l'annotation de suivi des joueurs
Toutes les séquences sportives ne sont pas créées de la même manière. L'objectif de l'annotation varie en fonction du cas d'utilisation. Voici quelques exemples :
- Suivi en temps réel : Permet aux diffuseurs de diffuser les statistiques et les trajectoires des joueurs en direct
- Analyse tactique : Aide les entraîneurs à revoir les formations et les stratégies
- Scoutisme et évaluation des performances : Identifie les forces, les faiblesses et les progrès au fil du temps
- Prévention des blessures : Détecte les schémas de stress pouvant indiquer un surmenage
Que vous analysiez des matchs de football ou des rallyes de tennis, les objectifs d'annotation devraient vous guider dans votre approche du projet.
Considérations relatives à la pré-annotation ⚙️
Avant de tracer un cadre de délimitation ou de suivre votre premier joueur, il est essentiel de définir le contexte, les contraintes et les objectifs de votre processus d'annotation. Les annotations de haute qualité ne sont pas le fruit du hasard : elles commencent par une planification intentionnelle. Voici ce que vous devez évaluer en premier lieu :
Comprendre la dynamique du sport
Chaque sport a ses propres règles, son propre rythme et sa propre disposition spatiale. Vous devez adapter votre logique d'annotation en conséquence. Par exemple :
- Soccer implique un mouvement fluide et continu sur un grand terrain.
- Basket-ball comprend de fréquents changements de direction et des mouvements verticaux.
- Tennis ne compte que deux ou quatre joueurs mais exige des interactions extrêmement précises avec les objets (comme le contact entre une raquette et une balle).
Cette compréhension détermine la granularité et le type d'annotation nécessaires.
Choisissez les bonnes sources vidéo
Toutes les images n'ont pas la même valeur pour la formation à l'IA.
- Fils de diffusion sont souvent encombrés de coupures, de rediffusions et de superpositions.
- Séquences d'entraînement (à partir de caméras montées ou de drones) fournit des vues ininterrompues mais peut manquer de finition.
- Alimentations panoramiques et à 360 degrés peut capturer des champs entiers mais peut nécessiter des outils d'étiquetage plus avancés.
Utilisez des types de caméra et des angles cohérents sur l'ensemble de votre jeu de données afin de réduire la dérive des annotations.
Évaluer le placement et le mouvement de la caméra
La vidéo est-elle filmée selon un angle statique (par exemple, des caméras montées) ou avec une caméra de diffusion dynamique qui effectue des zooms et des panoramiques fréquemment ? Envisagez :
- Caméras fixes sont plus faciles à étiqueter, ce qui permet un suivi stable.
- Caméras Pan/Tilt/Zoom (PTZ) les annotations compliquent en raison de la modification des Scale AIs et des angles.
Les configurations multi-caméras offrent la meilleure fidélité mais nécessitent une synchronisation entre les vues, ce qui est crucial pour la création d'une reconstruction 3D ou d'un modèle multiperspective.
Analyser la qualité du cadre
Avant de sélectionner des vidéos, vérifiez la qualité technique :
- Résolution: La HD (1080p) minimum est recommandée pour détecter les membres, les visages ou les équipements.
- Fréquence d'images: Les sports à haute vitesse comme le hockey ou le basket-ball peuvent nécessiter 60 images par seconde pour éviter le flou de mouvement.
- Artefacts de compression: les séquences surcompressées (courantes dans les extraits ou les diffusions en direct sur YouTube) peuvent dégrader les performances du modèle.
Un cadre de mauvaise qualité rend les annotations plus difficiles et peut introduire du bruit dans votre modèle.
Définissez rapidement le schéma d'annotation et la logique de classe
Avant que des données ne soient étiquetées, définissez :
- Quels objets seront suivis ? (joueurs, arbitres, ballon, etc.)
- Allez-vous annoter chaque image ou uniquement les images clés ?
- Est-ce que vous capturez des cadres de délimitation, des points-clés, des masques de segmentation ou des identifiants de suivi ?
Une conception claire du schéma garantit la cohérence des annotations, évite les efforts inutiles et permet une meilleure automatisation ultérieure. Si vous modifiez les schémas en cours de projet, vous risquez de devoir tout réétiqueter.
Utiliser une phase d'annotation pilote
Effectuez un test sur 1 à 2 courtes vidéos avant de lancer l'étiquetage à grande Scale AI. Cela vous permet de :
- Identifier les cas extrêmes (par exemple, maillots similaires, occlusion rapide)
- Consignes relatives aux annotations
- Estimez le coût et la main-d'œuvre par minute de vidéo
🔍 Astuce: Les annotateurs consacrent souvent 2 à 5 minutes par image à des poses détaillées ou à des tâches de suivi. Les pilotes aident à établir un budget et à affecter des ressources avec précision.
Annoter une vidéo sportive pour l'IA : répartition du flux de travail
Passons en revue les étapes essentielles pour créer un pipeline d'annotations robuste.
Stratégie d'extraction de cadres
Vous n'avez pas besoin d'annoter chaque image d'une partie de 90 minutes. Au lieu de cela :
- Extraire les images clés à intervalles réguliers (par exemple, toutes les 5 ou 10 images)
- Augmentez la fréquence d'images lors de transitions rapides ou de buts
- Utilisez des algorithmes de détection de scène pour hiérarchiser les segments à forte activité
Cela permet d'équilibrer la charge de travail d'annotation avec l'efficacité de l'entraînement des modèles.
Attribution d'identifiants de joueur permanents
Pour que l'IA puisse suivre un joueur spécifique à travers les images, chacune d'entre elles doit avoir un identifiant cohérent (Player_1, Player_2...). Des techniques telles que la détection des numéros de maillot et le regroupement des couleurs peuvent faciliter l'attribution des identifiants, en particulier lorsque plusieurs joueurs sont visibles.
L'étiquetage manuel des identifiants des joueurs à travers les séquences garantit la continuité temporelle, l'un des facteurs les plus importants pour créer un modèle de suivi robuste.
Annotation de position et de pose
La plupart des cas d'utilisation du suivi nécessitent des cadres de délimitation ou des points clés (pour l'estimation de la pose). Pour que les annotations restent utiles :
- Étiquetez les zones de délimitation de tout le corps même si le joueur est occlus
- Assurez-vous de la cohérence des points clés de la pose (par exemple, tête, torse, coudes, genoux)
- Annotez le ballon en tant que classe distincte si nécessaire pour un entraînement contextuel
📸 Conseil : pour les séquences multiangles ou diffusées, concentrez-vous sur un étiquetage cohérent par vue de caméra, en particulier lors de la synchronisation des données entre les flux de caméras.
Difficultés courantes liées à l'annotation de séquences sportives
Malgré ses avantages, l'annotation sportive présente des défis uniques :
Occlusion et chevauchement
Dans les sports d'équipe comme le soccer ou le hockey, les joueurs se bloquent souvent les uns les autres. Les annotateurs doivent déduire les positions des joueurs même lorsqu'elles sont partiellement visibles.
Apparences changeantes
La transpiration, la boue ou les changements d'éclairage peuvent affecter l'apparence des joueurs, ce qui peut compliquer les modèles de suivi. La cohérence est essentielle.
Similarité uniforme
Les maillots de même couleur peuvent entraîner des changements d'identification. Les équipes avec des rayures ou des kits numérotés augmentent la complexité.
Coupes et zooms de la caméra
Les transitions soudaines de caméra (en particulier dans les séquences diffusées) réinitialisent la continuité du suivi. Cela nécessite une logique de réidentification ou plusieurs passes de modèle.
Fatigue des annotations
Compte tenu du nombre élevé d'images et d'objets en mouvement, il peut être difficile pour les annotateurs humains de maintenir la précision pendant de longues sessions.
📘 EN 2023 Étude de l'IEEE a souligné que la combinaison d'un étiquetage manuel et semi-automatique peut réduire la fatigue et améliorer la précision des annotations jusqu'à 37 %.
Techniques d'annotation spécifiques au sport
Il n'y a pas deux sports identiques, et votre stratégie d'annotation ne devrait pas l'être non plus. Vous trouverez ci-dessous des techniques et des conseils spécifiques au sport, conçus pour vous aider à optimiser les performances de suivi dans différentes disciplines.
⚽ Football (Football)
Pourquoi c'est difficile : Champs étendus, occlusion du joueur, longs panoramiques de la caméra
Priorités d'annotation :
- Boîtes de délimitation pour les 22 joueurs, avec des identifiants permanents
- Suivi du ballon, surtout en cas de passe ou de tir
- Lignes de champ et zones (zone de pénalité, cercle central) pour l'analyse contextuelle
- Étiquetage des événements (par exemple, tirs, hors-jeu, tacles) si vous prévoyez d'entraîner des modèles de reconnaissance d'actions
Conseils de pro :
- Utilisez l'orientation du joueur ou la position des pieds pour déduire l'intention
- Envisagez d'annoter les entraîneurs et les arbitres lors des matches avec des lignes de touche dynamiques
- Annotez la proximité de la foule si vous modélisez pour des visuels diffusés ou le comportement de la foule
🏀 Basket-ball
Pourquoi c'est difficile : Petit terrain, mouvements denses, de nombreux joueurs se chevauchent
Priorités d'annotation :
- Estimation de la pose avec des points clés (genoux, épaules, coudes) pour comprendre l'action
- Fréquence d'images élevée étiquetage (minimum 30 images par seconde) pour les séquences de dunk, block ou pass
- Repères de la Cour (peinture, ligne à 3 points, panier) pour permettre la modélisation spatiale
- Proximité entre la balle et la main et la raquette pour identifier les passes décisives, les rebonds et les dribbles
Conseils de pro :
- Suivez les états de transition : défense → attaque, et vice versa
- Utilisez le lissage temporel pour éviter le tremblement dans les cadres de délimitation lors de mouvements rapides
- Annotez les numéros de maillot à un stade précoce pour faciliter la propagation automatique des identifiants
🎾 Tennis
Pourquoi c'est difficile : Petit nombre de joueurs, vitesse de balle élevée, occlusion minimale
Priorités d'annotation :
- Boîtes de délimitation et pose du joueur, en particulier le jeu de jambes et la position de la raquette
- Emplacement de la balle par cadre, y compris la trajectoire entrée/hors limites
- Étiquetage de type shot (service, volée, revers) si vous entraînez des modèles de classificateur
- Visibilité de la ligne de court pour les appels en ligne, l'IA et la notation
Conseils de pro :
- Utilisez une vidéo multi-angle synchronisée pour le suivi de la balle en 3D
- Annotez les moments de contact avec les raquettes manuellement pour plus de précision
- Incluez les réactions de la foule ou des arbitres si l'entraînement est diffusé sur des modèles récapitulatifs
🏈 Football américain
Pourquoi c'est difficile : Des mouvements chaotiques après le claquement, l'équipement rend la pose plus difficile, des formations variées
Priorités d'annotation :
- Formations pré-Snap (défensif contre offensif)
- Trajectoires des joueurs, en différenciant les rôles (QB, receveur, joueur de ligne)
- Suivi de la possession de balle, y compris les transferts et les fumbles
- Mouvement de l'arbitre et gestes de signalisation pour l'analyse des événements
Conseils de pro :
- Ajoutez des couches de segmentation de champs (par exemple, zone de fin, marques de hachage) pour une logique spatiale
- Traitez les équipes spéciales (botteurs, parieurs) séparément pour permettre la classification par type de jeu
- Utilisez les images d'un drone ou des 22 caméras pour une modélisation basée sur la formation
🏑 Hockey
Pourquoi c'est difficile : Palet rapide, remplacements fréquents, faible contraste sur la glace
Priorités d'annotation :
- Suivi des joueurs avec cadres de délimitation étanches
- Visibilité de la rondelle, en utilisant un point clé ou une segmentation en raison de la vitesse
- Objectif et activité nette zones
- Épreuves d'arbitrage et de surface de réparation
Conseils de pro :
- Utilisez des angles de caméra zoomés pour les séquences où la rondelle est importante
- Appliquer la logique de détection du commutateur ID-Switch dans des séquences densément peuplées
- Envisagez d'annoter la position du stick pour un entraînement tactique avancé
🚴 Athlétisme/Athlétisme
Pourquoi c'est difficile : Mouvement linéaire rapide, occlusion limitée mais variation fréquente de l'éclairage extérieur
Priorités d'annotation :
- Suivi individuel des athlètes, notamment lors des sprints et des relais
- Alignement des lignes de départ, faux départs, échanges de matraques
- Chronométrage des tours et franchissement de la ligne d'arrivée
Conseils de pro :
- Utilisez des images de profil pour analyser la démarche et la forme
- Incluez des indices environnementaux (chaussette à vent, lumière, ombres) lors de la modélisation de l'analyse des performances
- Annotez les foules uniquement si le comportement des spectateurs est important
Résumé à emporter :
Chaque sport comporte un ensemble différent d'éléments visuels et tactiques. Votre stratégie d'annotation doit refléter la nature des interactions entre les joueurs, le déroulement du jeu et le comportement de la caméra. Ne copiez-collez pas un pipeline d'étiquettes de football dans un projet de tennis : cela vous coûtera de la précision, du temps et de la qualité du modèle.
Comment étendre les projets d'annotation sportive
La mise à l'Scale AI de l'annotation vidéo pour des centaines de jeux nécessite des choix stratégiques.
Utiliser la pré-annotation avec AI Assistance
Les outils modernes peuvent pré-étiqueter les zones de délimitation et les pistes à l'aide de modèles de détection d'objets (par exemple, YOLO, OpenPose). Les annotateurs humains corrigent ensuite la sortie.
Créez des SOP (procédures opérationnelles standard) visuelles
Les directives visuelles accompagnées de captures d'écran aident les annotateurs à maintenir la cohérence, en particulier lorsqu'il s'agit de différents sports ou angles de vue.
Divisez le travail en rôles
Pour les projets de grande envergure, divisez les rôles :
- Traceurs (pour la continuité)
- Vérificateurs (pour les contrôles de qualité)
- Chefs de projet (pour l'application des SOP)
Automatisez le contrôle qualité
Exécutez des contrôles automatisés pour :
- Cadres manquants
- Interrupteurs d'identification
- Superposition ou duplication d'annotations
🧪 Conseil bonus : utilisez Cinquante et un pour auditer et visualiser la qualité des annotations à grande Scale AI.
Considérations éthiques et juridiques
Si vous utilisez des séquences avec des joueurs identifiables, il se peut que vous deviez répondre aux questions suivantes :
- Conformité au RGPD et au CCPA pour les données des joueurs en Europe/Californie
- Droits de diffusion si vous réutilisez des images de ligues ou de fédérations
- Protection de la vie privée des jeunes dans les ligues juniors ou mineures
Assurez-vous toujours que votre pipeline d'annotations est conforme aux politiques en matière de données de votre juridiction.
Applications réelles des données sportives annotées 📊
Les séquences sportives annotées ne sont pas seulement académiques, elles sont à l'origine de certaines des plus grandes avancées du jeu :
- Deuxième spectre, partenaire de la NBA, utilise les données de suivi pour générer des statistiques sur les joueurs en temps réel et diffuser des visualisations (source)
- Statistiques Perform propose des informations basées sur l'IA pour les clubs de football, les scouts et les entreprises de médias
- Les innovations de Hawk-Eye, utilisé au tennis et au cricket, dépend de la précision des annotations de l'objet et de la pose
Ces cas d'utilisation prouvent que les annotations de qualité peuvent se traduire directement par une valeur concurrentielle et commerciale.
Réflexions finales : élaborez correctement votre plan de match en matière d'IA
L'annotation de séquences sportives pour le suivi des joueurs par l'IA n'est pas seulement un processus technique, c'est un investissement stratégique dans de meilleures performances, une analyse plus intelligente et des expériences plus riches pour les spectateurs. Que vous soyez une start-up spécialisée dans les technologies sportives, un chercheur universitaire ou un analyste d'équipe professionnel, vos annotations sont le moteur d'applications d'IA révolutionnaires.
Au lieu de considérer l'annotation comme un prérequis fastidieux, considérez-la comme la pierre angulaire de votre stratégie d'IA. Plus vos étiquettes sont performantes, meilleures sont vos informations, et plus vos modèles s'améliorent rapidement.
🏁 Prêt à faire passer votre projet d'IA sportive au niveau supérieur ?
Nous vous aidons à créer un pipeline d'annotations rapide, précis et adapté à votre sport. DataVLab pour commencer à utiliser des solutions personnalisées pour votre prochain projet de suivi des joueurs.
