Scheda studio

Punteggio automatico delle frecce: Parag 2017

Sequential Recognition and Scoring of Archery Shots

Raymond Parag2017

Citazione

Parag, R. (2017). Sequential Recognition and Scoring of Archery Shots. Leiden University, LIACS (MSc thesis). https://theses.liacs.nl/316

Cita lo studio
APA

Parag, R. (2017). Sequential Recognition and Scoring of Archery Shots. Leiden University, LIACS (MSc thesis). https://theses.liacs.nl/316

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Scheda tecnica

Disegno
Prova di laboratorio
Popolazione
Prove sull'attrezzatura, senza arcieri
Oggetto della prova
Attrezzatura, senza partecipanti
Livello
Non dichiarato
Disciplina
Non pertinente
Tipo
Tesi
Lingua
Inglese
Revisione tra pari
No
Sede
Leiden University, LIACS (MSc thesis)

Cosa ha misurato e cosa ha trovato

Tesi magistrale in informatica all'Università di Leiden, nata su richiesta della federazione olandese (NHB). La federazione voleva un sistema economico e trasportabile che registrasse punteggio e posizione di ogni freccia senza costringere arcieri o assistenti a scriverli dopo ogni volée, e senza perdere l'ordine dei tiri. Il programma, scritto in Java con la libreria OpenCV, lavora sul video di una telecamera messa vicino al bersaglio e di sbieco: riconosce il visual dagli anelli blu, rosso e giallo, ne corregge la prospettiva, individua ogni nuova freccia confrontando i fotogrammi e le assegna punteggio e posizione.

Sui sei video disponibili il bersaglio è stato riconosciuto ogni volta, e 29 frecce su 32 hanno ricevuto il punteggio corretto. Le tre mancate hanno cause precise. Una freccia è arrivata durante un forte cambio di luce, aggiunto apposta al video, ed è stata scartata dal filtro di sicurezza; un'altra appariva troppo corta nell'immagine per essere riconosciuta come asta; una terza, entrando, ha mosso la carta, e il programma ha allungato la linea della freccia fino a darle 9,85 invece di un 10. Anche i decimali del punteggio erano a volte un po' fuori, perché il programma misurava dal lato esterno dell'asta e non da quello interno, come chiede la federazione.

Come è stato misurato

Il materiale viene dagli allenamenti della NHB: sei video e 14 immagini, usati per regolare tutti i parametri del programma. Quattro video erano originali, in due l'autore ha aggiunto rumore o un abbassamento della luce con un programma di montaggio; due sono stati girati con una webcam Logitech C920 PRO HD, due con una telecamera non identificata e più nitida. Dallo sfondo dei video, con alberi e rami in movimento, si capisce che almeno in parte si tirava all'aperto.

Il visual è trovato con intervalli di colore nello spazio HSV sul blu, sul rosso e sul giallo, poi raddrizzato con una trasformazione omografica e ruotato finché gli anelli appaiono il più possibile circolari. Le frecce nuove vengono cercate nella differenza tra un fotogramma e uno precedente, con la trasformata di Hough per le linee; quando le linee trovate sono più di 20 il fotogramma è scartato come disturbo. Il punteggio dipende da quale anello contiene il punto d'ingresso della freccia, e la posizione viene convertita in coordinate leggibili per arcieri e pubblico. Bianco e nero non sono gestiti, perché i loro colori si confondono con lo sfondo e tra loro: il programma assegna solo i punteggi dal 10 al 5.

Il metodo, spiegato: Leggere il bersaglio con una fotocamera, Machine learning e visione artificiale negli studi sul tiro

Limiti

L'autore lo scrive apertamente: non avendo avuto in tempo video nuovi, ha provato il programma sugli stessi sei video usati per regolarlo, e invita a leggere il 29 su 32 con cautela. Un sistema messo a punto su certe immagini tende a funzionare bene proprio su quelle; quanto renderebbe su un altro campo, con altra luce, un'altra telecamera e un altro visual, resta da vedere. Le frecce sono poche, distanza di tiro e tipo di arco non sono indicati, e non è detto con quale riferimento sia stato stabilito il punteggio corretto.

Il programma, inoltre, non vede le frecce negli anelli bianchi e neri e non riesce a stabilire l'orientamento del visual, perché i numeri stampati sulla carta non vengono riconosciuti. È una tesi, non passata per una revisione tra pari, e l'autore la presenta come un prototipo su cui costruire.

Cosa vuol dire per chi tira

La tesi non dice nulla sul tiro, ma descrive bene da cosa dipende la lettura automatica dei punti con una telecamera puntata sul bersaglio. Le difficoltà sono quelle che chi tira all'aperto conosce: nuvole che cambiano la luce all'improvviso, ombre delle frecce sulla carta, rami che si muovono sullo sfondo, carta che si sposta all'impatto. Uno dei rimedi proposti non riguarda il software: tendere bene il visual sul paglione, perché una carta che si muove allunga l'immagine della freccia e la porta nell'anello accanto. Conta anche l'obiettivo della federazione olandese, cioè conservare l'ordine e la posizione di ogni freccia oltre al totale: inserendo a mano i punti dopo ogni volée, come si faceva nella federazione, queste informazioni si perdono, ed è per recuperarle che la federazione voleva un sistema del genere.

Nel registro

Le affermazioni in cui questo studio è un'evidenza, con la sua posizione e lo stato attuale.

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Campagna, M. (2026). Scheda studio: Sequential Recognition and Scoring of Archery Shots. In Registro delle evidenze. matteocampagna.com. Consultato il 16 ottobre 2026, da https://matteocampagna.com/evidence/parag-2017-sequential-recognition

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