Sisinni, Antonio
(2025)
SoccerSync: Pipeline per la sincronizzazione temporale di eventi in streaming calcistici integrali.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract
L'analisi delle partite in ambito sportivo si basa frequentemente sull'utilizzo di video replay e annotazioni temporali degli eventi. Tuttavia, la sincronizzazione tra questi due flussi di dati presenta criticità significative: i video possono includere segmenti precedenti e successivi alla partita, oltre all'intervallo, generando disallineamenti temporali che richiedono un'annotazione manuale dispendiosa in termini di tempo.
Questo lavoro presenta SoccerSync, una pipeline automatica per la sincronizzazione di eventi in video calcistici untrimmed attraverso l'identificazione dei kick-off di primo e secondo tempo. Il sistema integra tecniche di computer vision e machine learning articolate in tre moduli: identificazione degli eventi di kick-off, tracciamento della palla e riconoscimento dello switch delle squadre sul campo.
La pipeline è stata validata su video di partite complete, ottenendo una precision dell'83% e una recall del 75% nell'identificazione dei kick-off regolamentari, con una finestra di tolleranza di un solo secondo. I risultati dimostrano l'efficacia dell'approccio proposto nell'automatizzare il processo di sincronizzazione, riducendo significativamente l'intervento manuale richiesto.
Abstract
L'analisi delle partite in ambito sportivo si basa frequentemente sull'utilizzo di video replay e annotazioni temporali degli eventi. Tuttavia, la sincronizzazione tra questi due flussi di dati presenta criticità significative: i video possono includere segmenti precedenti e successivi alla partita, oltre all'intervallo, generando disallineamenti temporali che richiedono un'annotazione manuale dispendiosa in termini di tempo.
Questo lavoro presenta SoccerSync, una pipeline automatica per la sincronizzazione di eventi in video calcistici untrimmed attraverso l'identificazione dei kick-off di primo e secondo tempo. Il sistema integra tecniche di computer vision e machine learning articolate in tre moduli: identificazione degli eventi di kick-off, tracciamento della palla e riconoscimento dello switch delle squadre sul campo.
La pipeline è stata validata su video di partite complete, ottenendo una precision dell'83% e una recall del 75% nell'identificazione dei kick-off regolamentari, con una finestra di tolleranza di un solo secondo. I risultati dimostrano l'efficacia dell'approccio proposto nell'automatizzare il processo di sincronizzazione, riducendo significativamente l'intervento manuale richiesto.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Sisinni, Antonio
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM A: TECNICHE DEL SOFTWARE
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
computer vision,machine learning,Sport Analytics,video analysis
Data di discussione della Tesi
18 Dicembre 2025
URI
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Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Sisinni, Antonio
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM A: TECNICHE DEL SOFTWARE
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
computer vision,machine learning,Sport Analytics,video analysis
Data di discussione della Tesi
18 Dicembre 2025
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