Il punteggio si può assegnare in automatico dalle immagini del bersaglio

La sintesi di oggi

In laboratorio sì, sul campo non ancora. I prototipi che leggono i fori dalle immagini funzionano bene in condizioni pulite: il primo, con quattro arcieri a 10 m al chiuso, assegna il punteggio giusto in tutte le sequenze provate, e il più accurato, del 2026, localizza i fori su una visuale da 40 cm con un errore di 1,41 mm e sbaglia il punteggio medio per freccia dell'1,8 per cento in mediana. Ma l'unica prova sul campo con arcieri che tirano, confrontata con il punteggio dei giudici, vede 91 frecce su 100 e ne segna giuste 67. I punti deboli sono sempre gli stessi: frecce che si toccano o coprono il foro di un'altra, visuali consumate, luce che cambia. Sulle visuali strappate un sistema addestrato su foto di smartphone scende intorno al 40 per cento, e anche il migliore perde circa un foro su sei, soprattutto quelli delle frecce raggruppate, cioè delle volée migliori. Le due prove con arcieri in carne e ossa vanno in direzioni opposte, e nessuna è stata fatta all'aperto a 70 m né su un round intero.

Formulata anche come: punteggio elettronico nel tiro con l'arco; app che conta i punti dalla foto del bersaglio; riconoscimento automatico delle frecce; segnapunti automatico con telecamera

Evidenze

• 2012
  Contesto Popolazione generale Pubblicata dopo

  10 operatori senza esperienza di tiro segnano da fotografie 72 frecce tirate a 70 m da un arciere su un bersaglio da 122 cm: correlazione con le coordinate misurate di almeno 0,977 per asse, concordanza fra operatori ICC di almeno 0,969, 4 errori di un punto su 720 frecce (8 operatori su 10 senza errori), indici della rosata entro il 2 per cento. Gli scarti maggiori nascono dove una freccia copre il foro di un'altra. Misura la lettura umana delle immagini, non quella automatica.

  Inter-Rater Reliability and Criterion Validity of Scatter Diagrams as an Input Method for Marksmanship Analysis: Computerised Notational Analysis for Archery · J. Andrew Callaway, A. Shelley Broomfield

• 2013
  A favore Arcieri Pubblicata dopo

  4 arcieri in due giorni, 6 frecce per prova a 10 m al chiuso, due telecamere a 5 e 10 m dal bersaglio, regole olimpiche tranne la distanza: accuratezza del 100 per cento in tutte le sequenze provate, definita come frecce attribuite alla zona giusta sul totale. Il numero complessivo di frecce non è riportato; nessuna prova all'aperto né a 70 m.

  Image Processing Approach to Automatic Scoring System for Archery Targets · Thi Thi Zin, Ikuo Oka, Takuya Sasayama, Shingo Ata, Hitoshi Watanabe, Hiroshi Sasano

• 2017
  A favore Modello Pubblicata dopo

  Sistema a telecamera vicino al bersaglio provato su 6 video di allenamento e 14 immagini: visuale riconosciuta in 6 video su 6, punteggio corretto per 29 frecce su 32 (una persa perché corta in immagine, una spostata dal movimento della carta, una persa durante un forte cambio di luce), decimali spesso sottostimati. La prova usa gli stessi video della taratura. Tesi magistrale.

  Sequential Recognition and Scoring of Archery Shots · Raymond Parag

• 2021
  A favore Modello Pubblicata dopo

  Prototipo con due telecamere sul paglione, 16 frecce di prova: telecamera dall'alto 14 corrette (87,5 per cento), laterale 11 (68,75 per cento), combinate 14. Due errori attribuiti alla calibrazione della telecamera laterale; gli autori stimano almeno il 93,75 per cento con la calibrazione corretta, stima non misurata. Riferiscono anche, per comunicazione personale, che in una gara statunitense i giudici valutano circa 30 frecce su 18.000. Preprint.

  OnTarget: An Electronic Archery Scoring · Andreea Danielescu

• 2023
  Contro Modello Pubblicata dopo

  Modello di deep learning addestrato su 480 foto di smartphone di visuali FITA indoor da 60 cm, portate a 86.400 con rotazioni e capovolgimenti: richiamo e precisione del 100 per cento su un test di 5 immagini pulite, intorno al 40 per cento su visuali strappate. La percentuale di punteggi corretti non è misurata, e gli autori scrivono che non è chiaro se il sistema possa sostituire il conteggio manuale. Nessun arciere.

  Automatic Archery Scoring System Using Deep Learning and Image Processing · Haozhe Ma, Michael G. Madden

• 2023
  Contesto Modello Pubblicata dopo

  Sistema in due fasi che legge le riprese di una sessione di tiro reale da una telecamera inclinata: sulle visuali molto usate ricostruisce gli anelli interpolando il contorno meglio della ricerca di cerchi con la trasformata di Hough, ma il confronto è solo per immagini, senza una misura d'errore. Nella sessione più difficile, con visuale consumata e frecce sovrapposte, i punteggi mostrati sono corretti, ma una freccia molto coperta dalle altre, nel 9 a circa 45 gradi in senso orario da est, viene collocata nel 9 a circa 10 gradi in senso orario da ovest. Nessuna percentuale di accuratezza. Atti di convegno.

  Two-Stage Computer Vision Assisted Automatic Archery Scoreboard Scoring System · Jonathan Then Sien Phang, Dar Hung Chiam, King Hann Lim, Basil Andy Lease

• 2025
  Contro Arcieri Pubblicata dopo

  10 arcieri di un gruppo universitario indonesiano, 10 frecce ciascuno, webcam montata sul cannocchiale a 15 m dal bersaglio, confronto con il punteggio dei giudici: 91 frecce rilevate su 100, 9 non viste, 67 punteggi corretti (errore del 33 per cento). Il modello riconosce le frecce nel 78 per cento delle 850 immagini di addestramento e validazione; gli errori si concentrano sulle frecce vicine alle linee, su quelle sovrapposte e con poca luce. Al primo uso il 90,9 per cento degli 11 rispondenti ha avuto bisogno di aiuto. Rivista regionale.

  Real-Time Arrow Detection and Scoring on Archery Targets Using YOLOv8 with Euclidean Distance-Based Zone Estimation · Safri Adam, Novi Aryani Fitri, Sarah Bibi, Muhammad Ridhwan Sufandi

• 2026
  A favore Modello Pubblicata dopo

  48 foto di visuali indoor da 40 cm di un solo arciere, da 3 a oltre 100 fori ciascuna, 5.084 fori annotati, validazione incrociata a tre blocchi: F1 0,893 ± 0,011, precisione 0,951, richiamo 0,841, errore di localizzazione 1,41 ± 0,06 mm. Errore sul punteggio medio per immagine con mediana dell'1,8 per cento (media 2,6) e scarto medio con segno di -0,001 punti; centro del gruppo entro 4,00 mm di mediana, contro un anello largo 20 mm. Le frecce perse sono soprattutto quelle entro un diametro d'asta l'una dall'altra; sulle visuali molto consumate compaiono rari fori inesistenti, strappi e carta sollevata scambiati per buchi. Preprint.

  Frozen Vision Transformers for Dense Prediction on Small Datasets: A Case Study in Arrow Localization · Maxwell Shepherd

Storia dello stato

1. 2012 Non studiato Dieci operatori senza esperienza di tiro segnano a mano, partendo dalle foto, 72 frecce tirate a 70 m da un arciere: le posizioni riprodotte correlano oltre 0,977 con quelle misurate, gli operatori concordano fra loro e su 720 frecce ci sono quattro errori di un punto, con gli scarti più grossi dove una freccia copre il foro di un'altra. Le immagini bastano a ricostruire gli impatti, ma a leggerle è una persona: nessuno ha ancora provato a far assegnare il punteggio a un programma.
2. 2013 Riportato Un algoritmo di visione artificiale riconosce le frecce di quattro arcieri, tirate in due giorni a 10 m al chiuso e riprese da due telecamere a 5 e 10 m dal bersaglio, e assegna la zona giusta in tutte le sequenze provate. È un solo studio, a distanza ridotta e in condizioni controllate, senza prove all'aperto né a 70 m: l'evidenza a favore c'è ed è limitata.
3. 2017 Riportato Una tesi magistrale con una telecamera vicino al bersaglio riconosce la visuale in sei video di allenamento su sei e assegna la zona giusta a 29 frecce su 32, con i decimali spesso sottostimati. La prova è fatta sugli stessi video usati per tarare il programma, quindi il numero va letto come un massimo, e non coinvolge un campione di arcieri: lo stato resta riportato.
4. 2021 Riportato Un prototipo con due telecamere montate sul paglione assegna il punteggio giusto a 14 frecce su 16 e mostra che conta soprattutto la posizione: dall'alto legge bene 14 frecce, di lato 11, e unendo le due il risultato non migliora. Gli errori vengono dalla calibrazione e dalla luce, e il riferimento da battere è alto, perché in una gara statunitense i giudici intervengono su circa 30 frecce su 18.000. Prova di banco su poche frecce, senza arcieri: lo stato resta riportato.
5. 2023 Riportato Il primo confronto fra visuali pulite e visuali usate misura il limite di questi sistemi: un modello addestrato su 480 foto di smartphone di visuali indoor da 60 cm trova tutte le frecce su cinque immagini pulite, ma su visuali strappate richiamo e precisione scendono intorno al 40 per cento, e gli autori scrivono che non è chiaro se possa sostituire il conteggio a mano. È una prova senza arcieri, quindi non tocca lo stato, che resta riportato sulla forza dello studio del 2013. Nello stesso anno un altro sistema, provato sulle riprese di una sessione reale con visuale consumata, assegna i punteggi corretti nei casi mostrati ma colloca dalla parte opposta del 9 una freccia coperta dalle altre, senza dare una percentuale di accuratezza.
6. 2025 Contestato Arriva la prima prova sul campo con arcieri che tirano, confrontata con il punteggio dei giudici, e va male: dieci arcieri universitari indonesiani, dieci frecce a testa, fotocamera a 15 m dal bersaglio, 91 frecce viste su 100 e 67 punteggi giusti. Gli errori si concentrano sulle frecce vicine alle linee, su quelle sovrapposte e con poca luce, e quasi tutti gli utenti hanno avuto bisogno di aiuto al primo uso. Con uno studio su arcieri a favore e uno contro, entrambi piccoli, lo stato diventa contestato.
7. 2026 Contestato La validazione più accurata finora, su 48 foto di visuali indoor da 40 cm e 5.084 fori, localizza gli impatti con un errore di 1,41 mm e sbaglia il punteggio medio per freccia dell'1,8 per cento, con il centro del gruppo entro 4 mm. L'errore però non è simmetrico: il sistema inventa pochi fori (precisione 0,951) ma ne perde parecchi (richiamo 0,841), e quelli che perde sono le frecce entro un diametro d'asta l'una dall'altra, la situazione in cui il giudice serve di più. Sono i bersagli di un solo arciere, fotografati fuori gara: lo stato resta contestato.

Collegamenti

Filoni di ricerca

• 102 studiDal totale sul referto alle coordinate della freccia

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• CorroboratoDentro lo stesso gruppo di arcieri i punteggi sono molto diversi da un arciere all'altro11 studi · 244 arcieri misuratiStato dal 2019
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