축구 경기장의 주요 특징점들을 활용한 축구 카메라 보정 향상

Conceptos Básicos

본 논문에서는 축구 경기장의 구조적 특징과 딥러닝 기술을 활용하여 카메라 보정의 정확도를 향상시키는 새로운 다단계 파이프라인을 제안합니다.

Resumen

축구 카메라 보정 향상에 대한 연구 논문 요약

참고문헌: Falaleev, N. S., & Chen, R. (2024). Enhancing Soccer Camera Calibration Through Keypoint Exploitation. In Proceedings of the 7th ACM International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports (MMSports '24), October 28-November 1, 2024, Melbourne, VIC, Australia. ACM, New York, NY, USA, 9 pages. https://doi.org/10.1145/3689061.3689074

본 연구는 축구 중계 영상에서 카메라 보정의 정확도를 높이기 위해, 경기장의 구조적 특징을 활용하여 충분한 수의 고품질 포인트 쌍을 찾는 데 어려움을 해결하고자 한다.

1. 주요 특징점 탐지

경기장의 라인, 원, 교차점 등 구조적 특징에서 추출한 57개의 랜드마크 키포인트 정의

라인-라인 교차점: 주석에서 제공된 라인 포인트에 적용된 선형 데이터 피팅의 교차점 30개
라인-원뿔형 교차점: 원뿔형(주석에서 '원 중앙', '원 왼쪽', '원 오른쪽')과 라인 사이의 교차점 6개
원뿔형 접선: 알려진 외부 지점에서 타원까지 접선의 접점 8개
추가 구조적 포인트: 상기 하위 집합의 포인트로 생성된 호모그래피를 사용하여 피치 중앙 및 페널티 스폿을 포함한 피치 종축을 따라 9개의 포인트와 중앙 원의 1/4 회전을 표시하는 4개의 포인트 추가

좌우 모호성 해결: 카메라 정렬이 피치 장축 방향과 일치하는 경우 시간적 맥락 없이 좌우를 정확하게 구분하기 어려운 문제 해결을 위해 카메라에 가장 가까운 골 에어리어를 항상 왼쪽으로 간주하도록 포인트를 다시 매핑
2. 라인 탐지

이미지 내에서 키포인트가 부족할 경우 카메라 보정을 위해 충분한 포인트를 확보하기 위해 라인 탐지 모델 구현
주석의 정렬되지 않은 포인트를 처리하기 위해 라인 피팅 알고리즘을 적용하여 유효한 끝점을 얻고, 라인 피팅 알고리즘에 실패한 포인트는 학습에서 제외
히트맵 기반 모델 적용: 네트워크의 헤드는 23개 채널의 히트맵 레이어이며, 각 채널은 라인에 해당, 기존 라인을 나타내는 채널의 경우 두 개의 히트 포인트 생성
3. 카메라 보정

OpenCV 4.7의 calibrateCamera 메서드에서 구현된 기본 카메라 보정 알고리즘 사용
표준 핀홀 카메라 모델 활용: 비점수차 및 왜곡을 0으로 가정하고 주요 지점을 프레임 중앙에 고정
기존의 체커보드 보정 패턴 대신 키포인트와 실제 피치 패턴 치수 사용
골대 다각형을 포함하는 두 개의 추가 수직 평면을 고려하여 기본 보정 접근 방식 개선 (OpenCV Multiplane)
예측된 키포인트의 하위 집합에서 카메라 보정 프로세스 반복: 모든 키포인트, 라인-라인 교차점 키포인트만, RANSAC 필터링을 사용하여 잠재적 이상값을 필터링한 후 지표면 키포인트, 지표면의 모든 포인트
반복 투표자 알고리즘 구현: 세 가지 임계값 수준 이상의 예측 신뢰도를 가진 포인트를 사용하여 위에서 설명한 투표자 프로세스를 반복하고 가장 높은 신뢰도를 가진 포인트에서 얻은 카메라 매개변수 집합 선택
라인 예측 모델 결과 융합: 이미지 내에서 사용 가능한 예측 키포인트 수가 부족할 경우 이미지 경계를 벗어난 예측 라인 교차점도 고려

Ideas clave extraídas de

Enhancing Soccer Camera Calibration Through Keypoint Exploitation

by Nikolay S. F... a las arxiv.org 10-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.07401.pdf

Consultas más profundas

축구 이외의 다른 스포츠 경기 분석에도 적용될 수 있을까요? 다른 종류의 경기장 구조와 특징을 분석하는 데 어떤 어려움이 있을까요?

본 연구에서 제안된 카메라 캘리브레이션 방법은 축구장의 고유한 구조적 특징, 즉 직선과 원형 마크가 뚜렷하게 존재한다는 점을 활용합니다. 따라서 다른 스포츠 경기 분석에 적용하기 위해서는 해당 종목의 경기장 구조와 특징을 고려해야 합니다.

농구, 배구, 테니스: 축구와 유사하게 직선과 원형 마크가 존재하여 비교적 용이하게 적용 가능합니다. 다만, 경기장 크기, 마크의 종류와 배치가 다르기 때문에 이에 맞춰 딥러닝 모델 학습 데이터를 구축하고, 키포인트 및 라인 검출 알고리즘을 조정해야 합니다.

야구: 직선과 곡선 마크가 혼재하며, 내야와 외야의 구조적 차이가 크기 때문에 딥러닝 모델 학습에 어려움이 있을 수 있습니다. 또한, 선수들의 움직임이 다른 종목에 비해 자유롭고 다이나믹하기 때문에 카메라 캘리브레이션의 정확도를 유지하는 것이 더욱 중요합니다.

골프, 사이클: 경기장이 규격화되어 있지 않고, 카메라 시점 변화가 심하기 때문에 본 연구에서 제안된 방법을 직접 적용하기는 어렵습니다. 다만, 3D 모델링 등 다른 기술과의 융합을 통해 카메라 캘리브레이션 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상됩니다.
결론적으로, 본 연구에서 제안된 방법은 축구 이외의 다른 스포츠 경기 분석에도 적용될 수 있지만, 경기장 구조와 특징에 따라 딥러닝 모델 학습 데이터 구축, 키포인트 및 라인 검출 알고리즘 조정, 3D 모델링 기술과의 융합 등 추가적인 연구가 필요합니다.

딥러닝 모델의 정확도가 향상됨에 따라 수동으로 주석을 달 필요성이 줄어들 것이라고 예상할 수 있지만, 완전히 자동화된 시스템을 구축하는 데는 어떤 과제가 있을까요?

딥러닝 모델의 정확도 향상은 스포츠 분석에서 수동 주석의 필요성을 줄이는 데 크게 기여할 수 있습니다. 하지만 완전히 자동화된 시스템 구축에는 다음과 같은 과제가 존재합니다.

다양한 환경 변화에 대한 대응: 햇빛, 그림자, 날씨 변화, 선수 유니폼과의 유사성 등 다양한 환경 변화는 딥러닝 모델의 성능 저하를 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 다양한 환경에서 수집된 대규모 데이터셋 구축과 함께 환경 변화에 강인한 딥러닝 모델 개발이 필요합니다.

새로운 규칙 및 예외 상황 처리: 스포츠 경기는 규칙 변화가 발생할 수 있으며, 예측 불가능한 예외 상황이 빈번하게 발생합니다. 딥러닝 모델이 이러한 변화에 유연하게 대응하지 못한다면, 완전 자동화는 어려울 수 있습니다. 따라서 새로운 규칙 및 예외 상황에 대한 정보를 지속적으로 업데이트하고, 딥러닝 모델이 이를 학습할 수 있도록 하는 시스템 구축이 필요합니다.

실시간 처리 성능: 실시간 스포츠 분석을 위해서는 딥러닝 모델의 빠른 처리 속도가 요구됩니다. 특히, 고해상도 영상 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 경량화된 딥러닝 모델 개발 및 GPU, TPU와 같은 하드웨어 가속 기술 활용이 중요합니다.

데이터 편향: 딥러닝 모델은 학습 데이터에 존재하는 편향을 그대로 학습할 수 있습니다. 특정 팀, 선수, 경기장에 편향된 데이터로 학습된 모델은 실제 분석에서 편향된 결과를 도출할 수 있습니다. 따라서 데이터 편향을 최소화하기 위한 데이터 수집 및 전처리 과정과 함께 편향성을 지속적으로 평가하고 개선하는 시스템 구축이 필요합니다.
결론적으로, 딥러닝 모델의 정확도 향상은 스포츠 분석 자동화에 필수적인 요소이지만, 완전 자동화를 위해서는 위에서 언급한 과제들을 해결하기 위한 추가적인 연구와 노력이 필요합니다.

스포츠 분석 기술의 발전이 선수 훈련, 전략 수립, 팬 경험, 심판 판정 등 스포츠 산업 전반에 미치는 영향은 무엇이며, 앞으로 어떤 방향으로 발전할 것으로 예상하시나요?

스포츠 분석 기술의 발전은 스포츠 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 앞으로 더욱 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
1. 선수 훈련 및 전략 수립:

과학적 데이터 기반 훈련: 선수 개개인의 움직임, 기술, 체력 등을 정량적으로 분석하여 맞춤형 훈련 프로그램 및 전략 수립이 가능해졌습니다. 예를 들어, 축구에서 선수의 위치, 패스 성공률, 활동량 등을 분석하여 약점 보완 및 팀 전술 향상에 활용할 수 있습니다.
부상 예방 및 재활: 선수의 움직임 패턴 분석을 통해 부상 위험을 사전에 예측하고 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 부상 선수의 재활 과정을 모니터링하고 맞춤형 재활 프로그램을 제공하여 빠른 복귀를 지원할 수 있습니다.
2. 팬 경험 향상:

실시간 정보 제공 및 경기 이해도 향상: 실시간 데이터 분석을 통해 선수 기록, 경기 흐름 분석, 다음 플레이 예측 등 다양한 정보를 팬들에게 제공하여 경기의 몰입도를 높일 수 있습니다.
개인 맞춤형 콘텐츠 제공: 팬들의 선호도를 분석하여 개인 맞춤형 하이라이트, 선수 정보, 경기 분석 등을 제공하여 팬과의 소통을 강화하고 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있습니다.
VR/AR 기술 활용: 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기술을 활용하여 실제 경기장에 있는 듯한 생생한 경험을 제공하고, 선수 시점에서 경기를 관람하는 듯한 새로운 재미를 선
3. 심판 판정 정확성 향상:

오심 논란 감소: 실시간 데이터 분석 및 영상 판독 기술을 활용하여 정확하고 객관적인 판정을 돕고 오심 논란을 줄일 수 있습니다.
스포츠 정신 고취: 공정한 경기 진행을 통해 스포츠 정신을 고취하고, 심판 판정에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.
4. 스포츠 분석 기술 발전 방향:

인공지능(AI) 기술 고도화: 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 기술의 발전은 더욱 정확하고 정밀한 스포츠 분석을 가능하게 할 것입니다. 예를 들어, 선수의 움직임을 예측하고 최적의 플레이를 제안하는 등 인공지능 코치의 역할도 기대할 수 있습니다.
데이터 분석 플랫폼 구축: 다양한 종목의 경기 데이터를 수집, 분석, 공유할 수 있는 플랫폼 구축을 통해 스포츠 분석 기술의 접근성을 높이고, 새로운 비즈니스 모델 창출을 촉진할 수 있습니다.
VR/AR, 메타버스와의 융합: VR/AR 기술과의 융합을 통해 팬들에게 더욱 몰입감 있는 경기 관람 경험을 제공하고, 메타버스 플랫폼에서 가상 스포츠 경기를 개최하는 등 새로운 엔터테인먼트 산업 발전에 기여할 수 있습니다.
결론적으로, 스포츠 분석 기술은 선수 훈련, 전략 수립, 팬 경험, 심판 판정 등 스포츠 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 주도하고 있으며, 앞으로 인공지능, 빅데이터, VR/AR 등의 기술과 융합하여 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.