Automatic detection of passing and shooting in water polo using machine learning: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
There is currently no efficient way to quantify overhead throwing volume in water polo. Therefore, this study aimed to test the feasibility of a method to detect passes and shots in water polo automatically using inertial measurement units (IMU) and machine-learning algorithms. Eight water polo players wore one IMU sensor on the wrist (dominant hand) and one on the sacrum during six practices each. Sessions were filmed with a video camera and manually tagged for individual shots or passes. Data were synchronised between video tagging and IMU sensors using a cross-correlation approach. Support vector machine (SVM) and artificial neural networks (ANN) were compared based on sensitivity and specificity for identifying shots and passes. A total of 7294 actions were identified during the training sessions, including 945 shots and 5361 passes. Using SVM, passes and shots together were identified with 94.4% (95%CI = 91.8-96.4) sensitivity and 93.6% (95%CI = 91.4-95.4) specificity. Using ANN yielded similar sensitivity (93.0% [95%CI = 90.1-95.1]) and specificity (93.4% [95%CI = 91.1 = 95.2]). The results suggest that this method of identifying overhead throwing motions with IMU has potential for future field applications. A set-up with one single sensor at the wrist can suffice to measure these activities in water polo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».