Sistema para brindar una estrategia de cierre de mesa en la modalidad de billas peruanas a través de la detección de objetos en tiempo real usando YOLOV8N
Descripción del Articulo
Uno de los mayores retos para los jugadores de billar, sin importar su nivel, es "cerrar la mesa", es decir, embocar todas las bolas en una sola oportunidad sin ceder el turno. Lograrlo requiere un alto grado de precisión y constancia, lo que representa una dificultad considerable, especia...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2025 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/684765 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/684765 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Visión por computadora Detección de objetos Billar Cierre de mesa YOLO Computer vision Object detection Billiards Table run https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
Sumario: | Uno de los mayores retos para los jugadores de billar, sin importar su nivel, es "cerrar la mesa", es decir, embocar todas las bolas en una sola oportunidad sin ceder el turno. Lograrlo requiere un alto grado de precisión y constancia, lo que representa una dificultad considerable, especialmente para quienes están iniciando en el juego. Para ayudar a superar este desafío, se diseñó un sistema de visión por computadora que asiste a los jugadores mediante recomendaciones visuales, indicando los tiros a ejecutar y la mejor ubicación de la bola blanca para la siguiente jugada. El desarrollo del sistema se llevó a cabo en cinco etapas principales: (1) selección de la cámara de video adecuada para capturar las imágenes del juego, (2) implementación del modelo YOLOV8N para la detección precisa de las bolas y la mesa, (3) desarrollo de un algoritmo de sugerencia de tiros para identificar las trayectorias óptimas, (4) desarrollo de un algoritmo de predicción de tiros para calcular la posición ideal de la bola blanca tras cada jugada, y (5) integración de estos componentes en un sistema completo que guía estratégicamente al jugador. Este enfoque combina técnicas avanzadas de detección de objetos con modelos algorítmicos, mejorando la experiencia en el juego. Para validar su desempeño, el sistema fue probado con 24 jugadores de distintos niveles de habilidad. Como resultado, se logró reducir el promedio de tiros necesarios para cerrar una mesa a 22, en comparación con los 47 tiros que normalmente requieren los jugadores profesionales. Los principiantes aceptaron la totalidad de las recomendaciones del sistema, mientras que los jugadores de nivel intermedio y avanzado las siguieron en más del 95% de los casos. Además, una encuesta de satisfacción reflejó una alta aceptación, con una mediana de 4.5 sobre 5, destacando la precisión y eficacia del sistema en condiciones reales de juego. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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