Scheda studio

Punteggio automatico del bersaglio: Zin 2013

Image Processing Approach to Automatic Scoring System for Archery Targets

Thi Thi Zin, Ikuo Oka, Takuya Sasayama, Shingo Ata, Hitoshi Watanabe, Hiroshi Sasano2013

Citazione

Zin, T. T., Oka, I., Sasayama, T., Ata, S., Watanabe, H., & Sasano, H. (2013). Image Processing Approach to Automatic Scoring System for Archery Targets. 2013 Ninth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 259-262. https://doi.org/10.1109/iih-msp.2013.73

Cita lo studio
APA

Zin, T. T., Oka, I., Sasayama, T., Ata, S., Watanabe, H., & Sasano, H. (2013). Image Processing Approach to Automatic Scoring System for Archery Targets. 2013 Ninth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 259-262. https://doi.org/10.1109/iih-msp.2013.73

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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 dichiarata
Numero di soggetti
4
Tipo
Atti di convegno
Lingua
Inglese
Revisione tra pari
Sì
Sede
2013 Ninth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing

Cosa ha misurato e cosa ha trovato

Un gruppo dell'Università di Osaka City propone un sistema che legge il punteggio dalle riprese video del bersaglio. Il programma separa dallo sfondo ciò che cambia tra un fotogramma e l'altro, pulisce l'immagine con operazioni morfologiche, ricostruisce gli anelli come ellissi concentriche e trova la punta della freccia nel punto in cui la linea dell'asta incontra quella della sua ombra. Il punteggio è quello dell'ellisse che contiene la punta, da 10 a 1.

Nella prova quattro arcieri hanno tirato in due giorni diversi a 10 metri, con 6 frecce di colori diversi a testa, e il sistema ha assegnato ogni freccia all'anello giusto: l'accuratezza dichiarata è del 100%. L'articolo non dice però quante frecce siano state analizzate in tutto, e l'unico esempio mostrato è una volée di sei frecce tutte nel giallo, quattro nel 10 e due nel 9.

Come è stato misurato

Le riprese sono state fatte con due telecamere, a 5 e a 10 metri dal bersaglio e a 1,3 metri di altezza, e dai video sono state estratte immagini a 800 per 640 e a 400 per 320 pixel. Gli autori hanno seguito le regole olimpiche tranne la distanza, ridotta da 70 a 10 metri. Il modello dello sfondo si aggiorna fotogramma per fotogramma, e la differenza con i due fotogrammi precedenti serve a distinguere la freccia appena arrivata da quelle già piantate; le soglie sono calcolate in automatico con il metodo di Otsu, per reggere i cambi di luce. L'accuratezza è definita come il rapporto tra le punte assegnate all'area giusta e il totale delle frecce a bersaglio.

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

Limiti

La prova è piccola e in condizioni facili: dieci metri, ambiente interno, poche frecce, nessuna indicazione su tipo di arco, visual o livello degli arcieri. Un 100% su un numero di frecce non dichiarato, con un esempio in cui tutte le frecce sono nel giallo e ben separate, dice poco su come il sistema si comporterebbe con frecce vicine, sovrapposte o sulla riga. La regola della riga è citata nell'introduzione, ma il metodo assegna il punto in base alla posizione della punta, senza considerare lo spessore dell'asta.

Gli stessi autori riconoscono che all'aperto, con meteo e luce variabili, il riconoscimento dai colori diventa difficile, e che il movimento della freccia all'impatto può spostare la punta stimata; per entrambe le cose rimandano a lavori futuri. Il confronto con gli altri sistemi si limita a dire che nessuno aveva raggiunto il 100%, senza prove sugli stessi dati.

Cosa vuol dire per chi tira

Per chi tira non cambia niente: è un prototipo provato su poche frecce a 10 metri, utile soprattutto a capire come funzionano i sistemi di punteggio con la telecamera e perché sono meno semplici di quanto sembri. Il dettaglio più curioso è il modo di trovare la punta, cercando l'incrocio tra l'asta e la sua ombra, che funziona solo se l'ombra c'è e si vede bene. Alcuni degli autori lavoravano anche a sistemi di mira con sensori per arcieri ciechi o ipovedenti, che l'introduzione cita tra le ricerche sul tiro con l'arco da cui il lavoro prende le mosse.

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: Image Processing Approach to Automatic Scoring System for Archery Targets. In Registro delle evidenze. matteocampagna.com. Consultato il 16 ottobre 2026, da https://matteocampagna.com/evidence/zin-2013-image-processing

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