André Morais

Em suma observou-se que a separação do problema da deteção e reconhecimento da bola de futebol em dois casos, bola aérea e bola não aérea, foi uma boa opção pois apresentam problemas diferentes o que permitiu aumentar a velocidade do algoritmo.
O caso da bola aérea é bastante interessante pois verifica-se que enquanto esta está no ar encontra-se desconectada de qualquer elemento da imagem o que permite segmentar rapidamente a imagem por profundidade e efetuar o devido reconhecimento três vezes mais rápido do que para o caso da bola não aérea.
Para o caso seguinte (bola não aérea) verifica-se que esta encontra-se conexa ao chão o que dificulta a segmentação por profundidade pois na criação dos diferentes clusters o algoritmo trata o chão e a bola como sendo o mesmo objeto o que não é verdadeiro. Assim foi necessário efetuar a eliminação dos pontos que correspondem ao plano do chão o que atrasa bastante o algoritmo no entanto não torna esta opção inviável.
Foi inserido o filtro de Kalman pois era necessário preencher as falhas do algoritmo de deteção e reconhecimento pois não é garantido que este consiga detetar a bola em todos os frames adquiridos. Este filtro consegue prever a posição da bola de uma forma eficaz de acordo com o modelo de sistema inserido. O desafio maior que se observou é a modelação do ruido de processo e de medição que pode interferir de forma significativa na sua previsão.
No final deste projeto pode-se constatar que se conseguiu obter bons resultados com o algoritmo desenvolvido e cumprir os objetivos definidos no início da dissertação.