Grant: CCI Applied Research and Development Grants
Cégep de Sainte-Foy
$40,000.00
Développement de méthodes de suivi de ballons pour la mesure de performances de terrains synthétiques
EF 2023-24
Résumé
L’entreprise partenaire est spécialisée dans la fabrication de terrains synthétiques destinés aux sports
extérieurs et intérieurs (soccer, baseball, rugby, etc.). Avec plus de 20 000 terrains dans le monde,
Tarkett Sport Canada inc. (FieldTurf) est l’un des leaders mondiaux en gazon synthétique.
L'objectif de l'entreprise est de mesurer la performance mécanique de leurs terrains artificiels en
évaluant les propriétés de rebond de balles ou de ballons sur leur surface. Pour ce faire, ils ont
exploité une vidéo d'un ballon en mouvement et ont développé des méthodes informatiques,
incluant à la fois des techniques algorithmiques classiques et des méthodes basées sur l'intelligence
artificielle. Cependant, le système n'est pas encore très fiable et nécessite souvent une intervention
humaine pour fonctionner correctement.
FieldTurf désire développer des méthodes de vision numérique capable d’effectuer la détection et le
suivi de ballons de soccer ou des balles de baseball. De plus, les méthodes doivent être en mesure
d’établir la trajectoire physique des ballons afin de fournir des mesures des rebonds des ballons ou
des balles. Un des requis évoqués par FieldTurf, est que le matériel d’acquisition nécessaire pour
l’utilisation de l’application devrait se limiter à un téléphone intelligent.
L'utilisation initiale des outils qui seraient développés serait à des fins internes, surtout par l’équipe de
vente, afin de caractériser les terrains existants, et mesurer des changements de performance avec le
temps. L'objectif éventuel serait l'utilisation de l'application par leurs clients, et l'agrégation de
statistiques des terrains existants, afin de prédire les variations de performance et d’offrir des services
de maintenance du terrain.
Programme
CCI Applied Research and Development Grants
Bénéficiaire
Emplacement
Quebec, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
Tel que publié
Application id
CCARD-2023-00328
Name nom
Landry, Marie-Claire
Department département
Recherche - Cégep de Sainte-Foy
Organization id
2318
Institution établissement
Cégep de Sainte-Foy
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2023
Competition year année de concours
2023
Award amount
40000
Program id
CCARD
Program name en
CCI Applied Research and Development Grants
Program name fr
ICC Subventions de recherche et développement appliquée
Group en
RESEARCH PARTNERSHIPS
Group fr
PARTENARIATS DE RECHERCHE
Area of application code
10000
Area of application group en
The socioeconomic objective available
Area of application group fr
L'objectif socioéconomique disponible
Area of application en
The socioeconomic objective available
Area of application fr
L'objectif socioéconomique disponible
Research subject code
10000
Research subject group en
The field of research available
Research subject group fr
The field of research available
Research subject en
Le domaine de recherche disponible
Research subject fr
Le domaine de recherche disponible
Field of research list codes
RDF1020111
Field of research list names en
Pattern recognition and artificial vision
Field of research list names fr
Reconnaissance des formes et vision artificielle
Socioeconomic objective list codes
RDS11005
Socioeconomic objective list names en
Sports, exercise and recreation
Socioeconomic objective list names fr
Sports, exercice et loisirs
Application title
Développement de méthodes de suivi de ballons pour la mesure de performances de terrains synthétiques
Keyword
Intelligence artificielle; deep learning; object tracking; quality control; computer vision
Application summary
L’entreprise partenaire est spécialisée dans la fabrication de terrains synthétiques destinés aux sports
extérieurs et intérieurs (soccer, baseball, rugby, etc.). Avec plus de 20 000 terrains dans le monde,
Tarkett Sport Canada inc. (FieldTurf) est l’un des leaders mondiaux en gazon synthétique.
L'objectif de l'entreprise est de mesurer la performance mécanique de leurs terrains artificiels en
évaluant les propriétés de rebond de balles ou de ballons sur leur surface. Pour ce faire, ils ont
exploité une vidéo d'un ballon en mouvement et ont développé des méthodes informatiques,
incluant à la fois des techniques algorithmiques classiques et des méthodes basées sur l'intelligence
artificielle. Cependant, le système n'est pas encore très fiable et nécessite souvent une intervention
humaine pour fonctionner correctement.
FieldTurf désire développer des méthodes de vision numérique capable d’effectuer la détection et le
suivi de ballons de soccer ou des balles de baseball. De plus, les méthodes doivent être en mesure
d’établir la trajectoire physique des ballons afin de fournir des mesures des rebonds des ballons ou
des balles. Un des requis évoqués par FieldTurf, est que le matériel d’acquisition nécessaire pour
l’utilisation de l’application devrait se limiter à un téléphone intelligent.
L'utilisation initiale des outils qui seraient développés serait à des fins internes, surtout par l’équipe de
vente, afin de caractériser les terrains existants, et mesurer des changements de performance avec le
temps. L'objectif éventuel serait l'utilisation de l'application par leurs clients, et l'agrégation de
statistiques des terrains existants, afin de prédire les variations de performance et d’offrir des services
de maintenance du terrain.