Innovación: IA de KTU mejora transmisiones en vivo de fútbol eliminando distracciones de camarógrafos
MadridInvestigadores de la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU) han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial para mejorar las transmisiones en vivo de fútbol. El sistema busca eliminar la distracción de los camarógrafos que aparecen accidentalmente en las tomas de otros. Este proyecto está dirigido por los profesores Rytis Maskeliūnas y Serhii Postupaiev de KTU.
La IA emplea el modelo YOLOv8 para detectar y clasificar objetos al instante. Fue entrenada con un conjunto de datos que incluye camarógrafos en diversas condiciones y etapas del juego. El objetivo es hacer la transmisión más fluida y sin interrupciones.
Principales características de la innovación:
- Detección de objetos mediante YOLOv8
- Tecnología de video inpainting para reconstruir partes eliminadas
- Transmisión en vivo mejorada con un retraso mínimo
El sistema no solo asiste en transmisiones en vivo, sino que también mejora el análisis antes y después de los partidos, los resúmenes de jugadas destacadas y los videos antiguos. Incluso las grabaciones de partidos clásicos pueden beneficiarse de esta tecnología.
Esta innovadora tecnología no es solo para el fútbol. Deportes como el futsal y el baloncesto también pueden utilizarla para mejorar sus transmisiones. Esto demuestra cuán versátil y útil puede ser la inteligencia artificial moderna.
El profesor Maskeliūnas opina que a medida que la tecnología avance, la inteligencia artificial facilitará aún más la transmisión en directo de imágenes grabadas. Además, menciona que en el futuro, la IA podría modificar o eliminar anuncios en tiempo real, actualizando siempre el contenido de manera precisa.
Los avances en tecnología de IA mejoran la transmisión de deportes en vivo. Permite disfrutar más de los eventos deportivos al eliminar distracciones, de manera que los aficionados puedan concentrarse en el juego. Esto hace que ver deportes en casa sea mucho más entretenido.
El estudio se publica aquí:
http://dx.doi.org/10.3390/ai5020042y su cita oficial - incluidos autores y revista - es
Serhii Postupaiev, Robertas Damaševičius, Rytis Maskeliūnas. Real-Time Camera Operator Segmentation with YOLOv8 in Football Video Broadcasts. AI, 2024; 5 (2): 842 DOI: 10.3390/ai502004228 de octubre de 2024 · 13:27
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