Computer Vision Based Goal Decision System for Football Match: A Prototype Study

Yıl 2019, , 213 - 224, 24.03.2019

Emre Dandıl , İnanç Özkul

https://doi.org/10.29109/gujsc.492108

Cited By: 3

Öz

The
need for autonomous systems increases day by day in order to be able to appeal
to the referee's decisions in soccer. The main reason for this increase in
demand is the fact that referees can make critical mistakes that could have an
effect on important matches. Therefore, in many countries football referees,
who are based on the computer vision system as well as referees, have been
engaged in soccer games. It is aimed to provide fair competition environment by
reducing mistakes with such systems. In this study, a computer vision system, GolKaSis,
was designed for the determination of the goal event in football matches. In
the GolKaSis, firstly, the images taken from the videos obtained from the
cameras placed in a region close to the tower in the designed football field
prototype are separated as negative and positive. The ones that are positive
from these images are those showing the goal event, the ones that are negative
are the video images where the goal event is not coming to fruition. In the
developed computer vision system, the matching of the positive video with the
video images taken in real time is determined by providing Haar Cascade
Classifier. It has been seen that the computerized vision system proposed in
the test procedures on the designed prototype correctly determined the goal
event with 91% success rate. Furthermore, in the study, it was seen that the intensity of the light in
the videos obtained from the videos is the effect of correcting the goal
phenomenon. Thus, taking into account the characteristics of the camera, it is necessary
to determine the intensity of the light.

Anahtar Kelimeler

Football match, goal-line detection, computer vision system, Haar Cascade classifier

Futbol Maçları İçin Bilgisayarlı Görü Destekli Gol Karar Sistemi(GolKaSis): Bir Prototip Çalışma

Öz

Futbol
maçlarında hakemlerin verebileceği kararlara yardımcı olması amacıyla, otonom
sistemlere olan ihtiyaç gün geçtikçe artmaktadır. Bu talep artışının ana sebebi
maçlarda hakemlerin önemli maçlarda sonuca etki edebilecek kritik hatalar
yapabilmesinden kaynaklanmaktadır. Bundan dolayı, birçok ülkede futbol maçlarında hakemlerin yanı sıra
bilgisayarlı görü sistemine dayalı çalışan yardımcı hakem sistemleri de devreye
girmiştir. Bu tarz sistemler ile hatalar aza indirilerek adil bir rekabet
ortamının sağlanması amaçlanmaktadır. Bu çalışmada futbol
maçlarında gol olayının tespiti için bir bilgisayarlı görü sistemi(GolKaSis)
tasarlanmıştır. GolKaSis’te öncelikle, tasarlanan futbol sahası prototipinde
kaleye yakın bir bölgeye yerleştirilen kameradan elde edilen videolardan alınan
görüntüler negatif ve pozitif olarak ayrılmıştır. Bu görüntülerden pozitif
olanlar gol olayını gösterenlerden, negatif olanlar ise gol olayının meydana
gelmediği video görüntülerinden oluşmaktadır. Geliştirilen bilgisayarlı görü
sisteminde gerçek zamanlı alınan video görüntüleri ile pozitif görüntülerin
eşleştirilmesi ise Haar Cascade Sınıflandırıcı sağlanarak gol olayı tespit
edilmektedir. Tasarlanan
prototip üzerinde yapılan test işlemlerinde önerilen bilgisayarlı görü
sisteminin gol olayını %91 başarım oranı ile doğru olarak tespit ettiği
görülmüştür. Ayrıca çalışmada, videolardan elde edilen görüntülerdeki ışık
şiddetinin gol olayının doğru olarak tespit edilmesine etkisi olduğu
görülmüştür. Bu nedenle kullanılan kameranın özellikleri de göz önüne alınarak
ışık şiddetinin uygun şekilde ayarlanması gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

Futbol maçı, gol çizgisi tespiti, Bilgisayarlı görü sistemi, Haar Cascade sınıflandırıcı

Kaynakça

• [1] R. Psiuk, T. Seidl, W. Strauß, J. Bernhard, Analysis of goal line technology from the perspective of an electromagnetic field based approach. Procedia Engineering, 72(2014) 279-284.
• [2] M. Peker, O. Özkaraca, “Büyük ölçekli veri setleri için GPU hızlandırmalı melez bir GA-SVM: Cu-GA-SVM”, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 6(3), 581-591.
• [3] I. Reid, A. Zisserman, Goal-directed video metrology. In 4th European Conference on Computer Vision '96, Cambridge, April 1996.
• [4] N. Ancona, G. Cicirelli, A. Branca, A. Distante, Goal detection in football by using support vector machines for classification. In International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'01), 1(2001), 611-616).
• [5] S. C. Chen, M. L. Shyu, C. Zhang, L. Luo, M. Chen, Detection of soccer goal shots using joint multimedia features and classification rules. In MDM/KDD’03, 27 August 2003, Washington, DC, USA.
• [6] K. Wan, X. Yan, X. Yu, C. Xu, Real-time goal-mouth detection in MPEG soccer video. In Proceedings of the eleventh ACM international conference on Multimedia (pp. 311-314), 2003.
• [7] T. D’Orazio, M. Leo, P. Spagnolo, M. Nitti, N. Mosca, A. Distante, A visual system for real time detection of goal events during soccer matches. Computer Vision and Image Understanding, 113:5(2009), 622-632.
• [8] P. Spagnolo, M. Leo, P. Mazzeo, M. Nitti, E. Stella, A. Distante, Non-invasive soccer goal line technology: A real case study. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (pp. 1011-1018), 2013.
• [9] E. Ryall, Are there any Good Arguments Against Goal-Line Technology?, Sport, Ethics and Philosophy. 6:4(2012) 439-450.
• [10] ScienceABC, https://www.scienceabc.com/innovation/how-does-the-goal-line-technology-work.html, Erişim Tarihi: 04/12/2018.
• [11] FIFA Goal-line Technology, Recommendations for implementation in competitions based on experience from the FIFA Club World Cup Japan 2012, https://www.fifa.com/mm/document/fifaqualityprogramme/goal-linetechnology/02/01/77/01/gltweben.pdf, Erişim Tarihi: 02/12/2018.
• [12] physics.org, http://www.physics.org/article-questions.asp?id=125, Erişim Tarihi: 02/12/2018.
• [13] Sky Sports https://www.skysports.com/football/news/11095/11395534/var-at-the-world-cup-when-can-video-assistant-referees-be-used-will-fans-be-informed-of-decisions, Erişim Tarihi: 02/12/2018
• [14] A. Eldem, H. Eldem, A. Palalı, Görüntü İşleme Teknikleriyle Yüz Algılama Sistemi Geliştirme. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 6:2(2017) 44-48.
• [15] P. Viola, M. J. Jones, Robust real-time face detection International Journal of Computer Vision, 57:2 (2004) 137-154.
• [16] Cascade Trainer GUI, http://amin-ahmadi.com/cascade-trainer-gui/ Erişim Tarihi: 02/12/2018.