Perpustakaan Digital ITB

Sebagai olahraga yang populer, permainan sepak bola dapat ditingkatkan kualitasnya melalui inovasi teknologi pada analisis video pertandingan. Video pertandingan sepak bola di Indonesia tersedia dan mudah diakses melalui siaran baik televisi maupun aplikasi streaming. Akan tetapi, belum ada teknologi yang mampu melacak pergerakan pemain dari sebuah video, yang akan bermanfaat untuk analisis strategi permainan. Terdapat tantangan dalam mengimplementasikan teknologi tersebut, yaitu karakteristik video siaran yang memiliki perubahan perspektif kamera. Tantangan ini dapat diselesaikan bermodalkan model deep learning dan computer vision untuk mendeteksi posisi lapangan dan mengkalibrasi kamera. Dengan bantuan model deteksi objek pemain yang telah dikembangkan, maka dapat dibuat fitur player localization. Fitur ini mampu melacak pergerakan pemain relatif terhadap lapangan untuk mengatasi tantangan karakteristik video siaran dan menghasilkan data hasil pelacakan pemain di lapangan. Metode yang digunakan meliputi segmentasi semantik elemen lapangan yang menghasilkan deteksi keypoints dan lines lapangan serta kalibrasi kamera yang menghasilkan homografi untuk mentransformasikan koordinat objek dari citra ke dunia nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur player localization yang dikembangkan mampu mencapai akurasi cukup tinggi dengan final score 71,7 dan IoU 96,8%. Temuan ini menunjukkan potensi besar dalam analisis video pertandingan sepak bola melalui penerapan player localization pada pelacakan pemain untuk menghasilkan wawasan dalam mengevaluasi strategi permainan.