Scheda studio
Dall'ancoraggio al rilascio misurato da IA: Lee 2024
AI-Based Analysis of Archery Shooting Time from Anchoring to Release Using Pose Estimation and Computer Vision
Citazione
Lee, S., Moon, J.-Y., Kim, J., & Lee, E. C. (2024). AI-Based Analysis of Archery Shooting Time from Anchoring to Release Using Pose Estimation and Computer Vision. Applied Sciences, 14(24), 11838. https://doi.org/10.3390/app142411838
DOI: 10.3390/app142411838Leggi la versione ad accesso aperto
Cita lo studio
Lee, S., Moon, J.-Y., Kim, J., & Lee, E. C. (2024). AI-Based Analysis of Archery Shooting Time from Anchoring to Release Using Pose Estimation and Computer Vision. Applied Sciences, 14(24), 11838. https://doi.org/10.3390/app142411838
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Scheda tecnica
- Disegno
- Prova di laboratorio
- Popolazione
- Arcieri
- Livello
- Élite
- Disciplina
- Arco olimpico
- Tipo
- Articolo in rivista
- Lingua
- Inglese
- Revisione tra pari
- Sì
- Sede
- Applied Sciences
Cosa ha misurato e cosa ha trovato
Gli autori presentano un programma che misura da solo, su un video, quanto tempo passa tra l'ancoraggio e il rilascio. Lo hanno provato su 58 tiri presi da trasmissioni pubbliche su YouTube (Olimpiadi di Parigi 2024 e una gara speciale della nazionale coreana), confrontandolo con la misura fatta a mano da un esperto di analisi video con il software Dartfish.
L'inizio dell'ancoraggio era individuato con un errore medio di circa 0,29 secondi (R² 0,91). Il tempo dall'ancoraggio al rilascio aveva un errore medio di 0,34 secondi, con R² 0,95. Un metodo più semplice, che guarda solo quando la corda compare davanti al viso, sbagliava in media di circa 1,4 secondi (R² 0,89): faceva partire il conteggio già durante la trazione, prima che l'arciere arrivasse all'ancoraggio, e l'errore cresceva negli arcieri con una trazione più lunga. Un terzo metodo, che usa l'angolo del braccio anche per riconoscere il rilascio, aveva un errore di circa 0,512 secondi e R² 0,93, e sugli 11 tiri in cui la corda non si riconosceva ha dato un errore medio di 0,54. Il programma elaborava più di 30 fotogrammi al secondo su un computer da tavolo, quindi abbastanza in fretta da seguire il tiro in diretta.
Come è stato misurato
I video erano in alta definizione (1080p), a 30 fotogrammi al secondo, ripresi di fronte con il viso e il braccio destro dell'arciere ben visibili; ogni spezzone conteneva un solo tiro completo, dalla trazione al rilascio. Il riferimento è la misura manuale in Dartfish. L'inizio dell'ancoraggio è riconosciuto con MediaPipe, un software di Google che stima la posizione di 33 punti del corpo: dai punti di spalla, gomito e polso destri il programma calcola l'angolo del braccio della corda, e considera iniziato l'ancoraggio quando l'angolo è sotto i 25 gradi e cambia in media meno di un grado negli ultimi dieci fotogrammi.
Il rilascio è riconosciuto cercando la corda nel riquadro del viso. L'immagine viene portata in toni di grigio e sfocata, poi il programma cerca i bordi e le linee dritte; tra le linee trovate tiene quella più vicina al centro del viso con un'inclinazione tra 0 e 30 gradi dalla verticale, per non scambiare per corda gli occhiali o il profilo della mascella. Il rilascio è segnato solo quando la corda manca per più di dieci fotogrammi di fila, così che una perdita momentanea non fermi il conteggio. Le soglie (10 per il filtro che stabilizza i punti, 25 gradi, 10 fotogrammi) sono state fissate dagli autori per tentativi.
Il metodo, spiegato: Che cosa misura, e che cosa non misura, un punteggio di gara, Come si cronometrano le fasi del tiro, Machine learning e visione artificiale negli studi sul tiro
Limiti
Il numero di arcieri non è indicato: i 58 tiri vengono da arcieri di varie nazionalità in poche gare, e uno stesso arciere può comparire più volte. Le soglie sono state scelte a mano per tentativi, senza dire su quali video, e il programma non è stato provato su un secondo gruppo di video tenuto da parte. Gli spezzoni in cui il braccio era molto coperto o fuori dall'inquadratura sono stati tolti, e in 11 tiri la corda non era riconoscibile: il testo non chiarisce se l'errore di 0,34 secondi sia calcolato su tutti i 58 o solo sugli altri.
Il metodo richiede riprese frontali e un arciere che tira con la mano destra; con un viso piccolo nell'immagine o una luce che non stacca la corda dallo sfondo peggiora, come scrivono gli autori stessi. A 30 fotogrammi al secondo ogni fotogramma vale circa 0,033 secondi, quindi un errore medio di 0,34 secondi corrisponde a una decina di fotogrammi. Lo studio non misura nulla del punteggio: il legame tra tempo di tiro e precisione viene da altre ricerche citate dagli autori. Uno degli autori era dipendente di un'azienda, Techars, come dichiarato nell'articolo.
Cosa vuol dire per chi tira
Per chi tira lo studio è una notizia sugli strumenti, non sulla tecnica. Misurare il tempo dall'ancoraggio al rilascio oggi richiede di rivedere il video fotogramma per fotogramma; questo metodo lo fa da solo, da una ripresa frontale, con un errore medio di circa un terzo di secondo. Basta per accorgersi che una freccia è durata due secondi più di un'altra, non per distinguere differenze di pochi decimi.
Il dato più interessante è il motivo per cui il metodo semplice falliva: la corda davanti al viso non vuol dire ancoraggio: in media la differenza era di circa 1,4 secondi, e cresceva negli arcieri con una trazione lunga. Chi cronometra i propri tiri contando dal momento in cui la corda arriva al viso, quindi, misura anche una parte della trazione. Gli autori presentano il programma come un aiuto a migliorare la prestazione perché altri studi hanno legato tempi di tiro più brevi a punteggi migliori; questo studio non lo misura.
Nel registro
Le affermazioni in cui questo studio è un'evidenza, con la sua posizione e lo stato attuale.
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Cita questa scheda
Campagna, M. (2026). Scheda studio: AI-Based Analysis of Archery Shooting Time from Anchoring to Release Using Pose Estimation and Computer Vision. In Registro delle evidenze. matteocampagna.com. Consultato il 16 ottobre 2026, da https://matteocampagna.com/evidence/lee-2024-time-anchoring
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author = {Campagna, Matteo},
title = {Scheda studio: AI-Based Analysis of Archery Shooting Time from Anchoring to Release Using Pose Estimation and Computer Vision},
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howpublished = {Registro delle evidenze, matteocampagna.com},
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