Análisis Comparativo de Técnicas de Seguimiento de Objetos (MOT) en Video Análisis Deportivo

1. Introducción

La transformación digital ha redefinido el análisis de rendimiento deportivo, marcando un cambio estratégico desde los métodos observacionales tradicionales hacia sistemas automatizados impulsados por inteligencia artificial. Este cambio responde a la creciente demanda de herramientas capaces de procesar de manera eficiente un enorme y variado volumen de datos y transformarlo en una ventaja a la hora de la toma de decisiones.

En este contexto, el Seguimiento de Objetos Múltiples (MOT, por sus siglas en inglés) emerge como una tecnología fundamental de la visión por computadora que habilita este análisis automatizado, permitiendo el monitoreo continuo de entidades, como jugadores y balones, a lo largo de una secuencia de vídeo.

Sin embargo, la aplicación de técnicas de MOT presenta desafíos únicos que no son prevalentes en los benchmarks estándar, generalmente centrados en el seguimiento de peatones. Factores como la calidad de imagen variable, el movimiento rápido y no lineal de los atletas y las oclusiones frecuentes complican significativamente la tarea de seguimiento.

El objetivo de este informe es realizar un análisis cualitativo y comparativo de tres técnicas de MOT basadas en aprendizaje profundo —DeepSORT, StrongSORT y TrackFormer— y evaluar el potencial de integrar un detector de vocabulario abierto, YOLO-World, para mejorar el rendimiento del seguimiento en el ámbito deportivo. Para ello, es necesario comprender primero los fundamentos técnicos del MOT y los desafíos específicos que enfrenta en el ámbito deportivo.

2. Fundamentos del Seguimiento de Objetos Múltiples (MOT) en Entornos Deportivos

El MOT tiene una importancia estratégica crucial en el deporte moderno, ya que sustenta aplicaciones avanzadas que superan con creces las capacidades del software de análisis comercial actual. Esta tecnología es la base para el análisis táctico automatizado, la evaluación objetiva del rendimiento de los jugadores y el reconocimiento de acciones complejas. Al permitir el seguimiento preciso y continuo de cada participante y del balón, se abre la puerta a la extracción de métricas de rendimiento y patrones de juego que antes eran inaccesibles o requerían un laborioso análisis manual.

2.1 Paradigmas de MOT

Existen dos paradigmas principales para abordar el seguimiento de objetos múltiples, cada uno con un enfoque arquitectónico distinto.

• Seguimiento por Detección (Tracking-by-Detection – TBD): Este es el paradigma más explorado y consolidado. Su funcionamiento se basa en un proceso de dos pasos: primero, un detector de objetos identifica todas las entidades de interés en cada fotograma del vídeo; luego, un algoritmo de asociación vincula estas detecciones a través de fotogramas consecutivos para construir trayectorias coherentes. Los algoritmos DeepSORT y StrongSORT son ejemplos representativos de este enfoque.
• Seguimiento por Atención (Tracking-by-Attention): Este paradigma más reciente utiliza modelos basados en Transformers, que emplean mecanismos de atención para aprender las relaciones contextuales y temporales entre los objetos. En lugar de tratar la detección y la asociación como tareas separadas, estos modelos procesan la secuencia de vídeo de forma más holística para realizar el seguimiento. TrackFormer es un exponente de esta metodología.

2.2 Desafíos Específicos en Vídeos Deportivos Generados por Usuarios (UGV)

El análisis de UGV deportivos introduce una serie de dificultades que ponen a prueba la robustez de los algoritmos de MOT. Estos desafíos son intrínsecos a la naturaleza no controlada de la captura de vídeo y a la dinámica propia del deporte.

1. Movimiento Rápido y No Lineal: Atletas y balones se desplazan a altas velocidades y con trayectorias impredecibles. Esto dificulta que los modelos de predicción de movimiento puedan estimar con precisión la posición futura de un objeto, aumentando el riesgo de errores de seguimiento.
2. Oclusiones Frecuentes: Durante el juego, es común que los jugadores y el balón queden parcial o totalmente ocultos por otros jugadores o elementos del campo. Estas oclusiones interrumpen la visibilidad del objeto y pueden provocar que el algoritmo pierda el seguimiento o asigne incorrectamente la identidad a otro objeto al reaparecer.
3. Apariencia Similar: Los jugadores del mismo equipo visten uniformes idénticos o muy parecidos, lo que dificulta su distinción basándose únicamente en características visuales. Esto puede llevar a confusiones y al intercambio de identidades (ID-switch) entre jugadores.
4. Condiciones de Captura Variables: A diferencia de las transmisiones profesionales, los UGV se caracterizan por una gran variabilidad. Los ángulos de cámara son diversos y a menudo inestables, la calidad de la imagen puede ser baja y las condiciones de iluminación pueden cambiar drásticamente. Esta falta de estandarización añade una capa significativa de complejidad al proceso de detección y seguimiento.

Estos desafíos exigen soluciones de MOT más adaptables y robustas. A continuación, se evaluará cómo se comportan los algoritmos específicos frente a estas dificultades identificadas.

3. Evaluación Cualitativa de Enfoques de Seguimiento

Esta sección analiza en detalle el rendimiento de tres algoritmos de MOT prominentes. El análisis es cualitativo y se centra en su eficacia y limitaciones al ser aplicados al conjunto de datos personalizado UVY-Track, compuesto íntegramente por vídeos deportivos generados por usuarios, que encapsulan los desafíos descritos anteriormente.

3.1 DeepSORT

DeepSORT es un método de seguimiento por detección (TBD) que utiliza el detector YOLOv5. Su lógica de asociación se basa en una combinación del filtrado de Kalman para predecir el movimiento y el algoritmo húngaro para asignar las detecciones a las trayectorias existentes. En las pruebas, demostró ser capaz de identificar jugadores y el “balón deportivo”.

Sin embargo, frente a los desafíos de los UGV deportivos, su principal limitación fue el problema recurrente de “cambio de ID” (id-switch). Este error se produce cuando las oclusiones frecuentes y la apariencia similar de los jugadores confunden su métrica de asociación, provocando que a un único objeto se le asignen múltiples identificadores a lo largo de la secuencia. Esto fragmenta su trayectoria y compromete la fiabilidad del análisis.

3.2 StrongSORT

StrongSORT se presenta como una versión mejorada de DeepSORT que emplea un detector más avanzado, YOLOv7. Su superioridad técnica radica en su capacidad de asociación de datos robusta, que combina información de apariencia y movimiento, y en un manejo de oclusiones mejorado.

En la evaluación cualitativa, StrongSORT demostró un rendimiento superior al de DeepSORT. Gracias a sus mejoras técnicas, logró resolver eficazmente el problema de “cambio de ID”, manteniendo una identidad única y consistente para los objetos a lo largo del tiempo. Esto se traduce en un seguimiento más fiable y coherente, lo cual es fundamental para el análisis deportivo.

3.3 TrackFormer

TrackFormer representa el paradigma de seguimiento por atención, utilizando una arquitectura basada en Transformers. No obstante, en el contexto de los UGV deportivos, su rendimiento fue deficiente. El modelo preentrenado está altamente especializado en el seguimiento de peatones, un dominio donde sus mecanismos de atención están afinados para reconocer patrones de movimiento y marcha humanos que son fundamentalmente distintos a los desplazamientos erráticos y de alta velocidad de los atletas y el balón.

Su fallo más crítico fue un fallo categórico en la detección de objetos no humanos clave, como el “balón deportivo”. Esta limitación lo hace inadecuado para un análisis deportivo completo sin un reentrenamiento exhaustivo y específico para este dominio.

El rendimiento desigual de estos modelos evidencia que el componente de detección es el principal cuello de botella. La lógica de un seguidor, por robusta que sea, es tan buena como la calidad de las detecciones que recibe, lo que exige la exploración de un enfoque de detección más flexible e innovador.

4. Mejora de la Detección con Vocabulario Abierto: El Caso de YOLO-World

La detección de objetos representa un cuello de botella estratégico en dominios especializados como el deporte. Los detectores estándar, entrenados en conjuntos de datos con un número fijo de categorías (como MS COCO), a menudo no logran identificar objetos específicos o relevantes para un contexto particular, obligando a realizar costosos procesos de reentrenamiento. En contraste, los modelos emergentes de vocabulario abierto ofrecen una flexibilidad sin precedentes para superar esta limitación.

4.1 El Potencial de YOLO-World

YOLO-World es un detector de objetos de vocabulario abierto que rompe con la dependencia de categorías predefinidas. Su arquitectura integra modelos de visión-lenguaje basados en un codificador de texto (CLIP-based text encoder), lo que le permite detectar objetos a partir de indicaciones de texto personalizadas (prompts) sin necesidad de reentrenamiento. Por ejemplo, puede identificar categorías específicas como “jugador en acción” o “árbitro” con solo proporcionar estas descripciones.

4.2 Integración y Resultados: StrongSORT con YOLO-World

Para explorar el potencial de esta tecnología, se implementó un enfoque novedoso: reemplazar el detector YOLOv7 en la arquitectura de StrongSORT por YOLO-World. Esta integración busca combinar la robustez del seguidor con la flexibilidad del detector. Los hallazgos cualitativos de esta sinergia son muy prometedores:

• Reducción de Detecciones Irrelevantes: El modelo combinado reduce drásticamente el ruido. En las pruebas, el número de objetos irrelevantes detectados fue aproximadamente cuatro veces menor en comparación con la implementación original de StrongSORT con YOLOv7.
• Seguimiento Enfocado: El sistema demuestra la capacidad de seguir únicamente los objetos especificados en el vocabulario personalizado. Al indicarle que detecte “jugadores” y “balón”, el modelo ignora eficazmente al público y otras distracciones, centrando el análisis exclusivamente en la acción del juego.
• Adaptabilidad sin Reentrenamiento: Su capacidad de adaptarse dinámicamente a nuevas clases de objetos mediante simples indicaciones de texto es su ventaja más significativa. Esto reduce considerablemente el coste de recursos y tiempo asociado al ajuste fino de modelos tradicionales, siendo especialmente valioso para analizar la diversidad de UGV, donde las clases de objetos de interés pueden ser impredecibles.

Estos resultados demuestran el potencial transformador de los detectores de vocabulario abierto, abriendo una vía estratégica para el futuro de la analítica deportiva automatizada.

5. Conclusiones y Perspectivas Futuras

Este informe ha realizado un análisis comparativo de soluciones de aprendizaje profundo para el seguimiento de objetos en vídeos deportivos generados por usuarios, culminando en la exploración de enfoques de vanguardia. Esta sección final sintetiza los hallazgos clave y ofrece un veredicto sobre el estado actual de la tecnología y sus implicaciones estratégicas.

Las principales conclusiones extraídas del análisis son las siguientes:

1. Superioridad de los Métodos TBD para UGV Deportivos: Basándose en el análisis cualitativo de modelos preentrenados, los enfoques de seguimiento por detección (TBD), como StrongSORT, son actualmente más robustos y eficaces para UGV deportivos que el modelo de seguimiento por atención evaluado (TrackFormer). Esta superioridad se debe a su eficacia en el manejo de oclusiones y variaciones de apariencia, a diferencia de los modelos de atención preentrenados en dominios no deportivos.
2. Impacto del Detector de Vocabulario Abierto: La integración de un detector de vocabulario abierto como YOLO-World con un seguidor robusto como StrongSORT representa un avance significativo. Esta combinación mejora drásticamente la precisión del seguimiento al centrarse en objetos relevantes y ofrece una adaptabilidad sin precedentes a nuevos escenarios sin necesidad de costosos reentrenamientos, abordando así un cuello de botella fundamental en la analítica deportiva.

De cara al futuro, la sinergia entre seguimiento robusto y detección adaptable es clave. Estas técnicas avanzadas de MOT tienen el potencial de crear herramientas altamente personalizadas y detalladas para el análisis táctico y la evaluación del rendimiento. En última instancia, esta combinación tecnológica contribuirá a dar forma a la próxima generación de tecnología deportiva, haciendo el análisis de alto nivel más accesible, preciso y perspicaz que nunca.