Comparación de algoritmos de aprendizaje automático para clasificación de golpes de pádel

Abstract

El procesamiento de datos en la práctica deportiva es un hecho cada vez más presente a todos los niveles, desde profesionales en búsqueda de herramientas que permitan mejorar su rendimiento, hasta principiantes motivados por la cuantificación de su actividad física. En este trabajo se lleva a cabo una comparación entre algunos de los principales algoritmos de aprendizaje automático con el fin de clasificar golpes de pádel. Estos son: redes neuronales, redes neuronales convolucionales 1D, árbol de decisión, K vecinos más próximos y máquinas de vector soporte. Antes de llevar a cabo una clasificación de golpes de pádel se necesita una base de datos suficientemente representativa que recoja numerosos ejemplos de la realización de estos golpes. Dado que no existe en la literatura un conjunto de datos similar, se procede a la creación de este, para lo que se desarrolla un sistema de recogida de datos basado en un dispositivo electrónico que cuenta con una unidad de medida inercial (IMU). Por último, se estudia el comportamiento de cada algoritmo con el conjunto de datos creado.

The presence of data processing in sport is growing at all levels, from professionals looking for new tools that allow them to improve their performance to beginners who want to quantify their physical activity. A comparison between some of the main machine learning algorithms that aim to classify padel shots is carried out. These algorithms are neural networks, convolutional neural networks 1D, decision tree, K nearest neighbors, and support vector machine. Before classification takes place, a sufficiently representative dataset containing numerous examples of the movement of padel strokes is needed. Due to the lack of a similar dataset in literature, this dataset is created, for which a data collection system based on an electronic device containing an inertial measurement unit (IMU) is developed. Finally, the behaviour of all algorithms with the created dataset is analysed.