Diplomová práce

3D Player Pose Estimation for Semi-Automated Offside Detection in Football

Bc. Martin Macko
Anotace

Táto práca sa zameriava na komponent sledovania kostry v rámci poloautomatizovanej technológie na posudzovanie postavenia mimo hry(Semi-Automated Offside Technology), ktorá sa používa v profesionálnom futbale. Zaoberá sa odhadom anatomicky relevantných bodov tela hráča na základe kalibrovaných záberov z televíznych kamier na účely posudzovania postavenia mimo hry v súlade s pravidlom č. 11 FIFA. Práca …více

Abstract

This work focuses on the skeletal tracking component of Semi-Automated Offside Technology used in professional football. It addresses the estimation of anatomically relevant player body points from calibrated broadcast camera images for offside evaluation according to FIFA Law 11. The work discusses multi-view player association, 3D pose estimation, and localisation of offside-relevant extremities from minimal multi-camera input.

Klíčová slova
computer vision DAITE GOAL SPORT technology image analysis image processing pose estimation
Zadání práce

Recent advances in computer vision enable increasing automation in sports analytics. The Semi-Automated Offside Technology (SAOT), first used at the FIFA World Cup 2022, combines ball tracking, kick-point detection, and player skeletal tracking to support referees in evaluating offside situations.

This thesis focuses on the skeletal tracking component. The company GOAL SPORT technology s.r.o. will provide a dataset containing football match situations. Each situation consists of two images and metadata with intrinsic and extrinsic camera parameters.

The goal is to detect player poses, reconstruct them in 3D using multiple camera views, and determine the player body point relevant for offside decisions according to FIFA Law 11: Offside.

Tasks

  • Study existing approaches to human pose estimation and multi-view 3D reconstruction.

  • Select and apply a pose estimation method and optionally compare multiple approaches.

  • Implement an algorithm for merging poses from multiple views and transforming detected body points to pitch coordinates.

  • Develop an algorithm for selecting the player’s offside point according to FIFA rules.

  • Evaluate results by comparison with manually selected 3D offside points.

The expected outcome is a prototype system for estimating player pose in 3D and identifying the offside-relevant point, together with an evaluation of its accuracy.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
20. 5. 2026 07:50, doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D., učo 2927
Plný text práce
15,5 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
16. 6. 2026
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D., učo 2927
KVI FI MU

Oponent

doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D., učo 60734
KVI FI MU

Konzultant

Mgr. Miroslav Krajíček
abs FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Počítačová grafika a vizualizace

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.