Scheda studio
Punteggio automatico del bersaglio: Zin 2013
Image Processing Approach to Automatic Scoring System for Archery Targets
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
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.
Filone di ricerca
Stesso filone
- 2012An Archer's Perceived Form Scales the "Hitableness" of Archery Targets
- 2012Development of the Visualization Device of the Shooting Form Trace in the Basic Exercise of the Archery through Creative Engineering Practice
- 2012Inter-Rater Reliability and Criterion Validity of Scatter Diagrams as an Input Method for Marksmanship Analysis: Computerised Notational Analysis for Archery
- 2012Technical factors utilised by elite archers: towards setting an agenda for archery
- 2014Assessment of target performance in archery
- 2014Hit distribution patterns in recurve archery
Cita questa scheda
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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