Doctorant H/F : Analyse vidéo et modélisation physique des courses cyclistes sur piste

Sujet de thèse :
La performance sportive repose actuellement beaucoup sur l’analyse des données d’entraînement comme de compétitions. Pour cela, les sportifs se munissent de capteurs en tous genres, en particulier dans les sports « à machine », comme le cyclisme, où le vélo peut facilement être équipé de capteurs donnant accès à des grandeurs comme la position, la vitesse, la puissance développée. Cependant, pour un entraineur ou une équipe nationale, ces informations sont bien sûr limitées aux athlètes de l’équipe, les données des adversaires n’étant évidemment pas partagées lors des compétitions. Par ailleurs, le tracking vidéo, très utilisé dans de nombreux sports, donne quant à lui accès à des informations quel que soit l’athlète puisque les adversaires peuvent aussi bien être filmés que les athlètes de l’équipe. Cependant, le tracking vidéo en cyclisme sur piste n’est pas encore très répandu, en particulier parce que la scène sportive est très grande et de géométrie compliquée (non plane et surtout non connue a priori) ce qui rend complexe la calibration des caméras. Le premier système au monde de tracking des cyclistes a été lancé au vélodrome National de Saint Quentin en Yvelines (SQY) en octobre 2022. D’autres vélodromes ont le projet de s’équiper, mais l’installation de l’infrastructure hardware et le développement de la partie software demandent plusieurs mois. Aujourd’hui, il n’est pas possible d’avoir ce type d’informations sur un autre vélodrome. De plus, durant les JO2024, le COJOP Paris 2024 a pris entière possession du vélodrome et ce système de caméras a dû être éteint, ne laissant donc pas la possibilité d’acquérir les données jusqu’alors générées par ce système.

Ces considérations ont conduit la Fédération Française de cyclisme (FFC), dans le cadre du projet ANR THPCA (Très Haute Peformance en Cyclisme et Aviron – 2021-2024), à nous demander de mettre au point un système de détection « portable ». Nous avons donc développé en 2023-2024 un code Matlab permettant de détecter automatiquement et très précisément la position de cyclistes lors d’une compétition en vélodrome, à partir uniquement de deux vidéos prises en caméras fixes.
Ce système a déjà été utilisé avec succès pour analyser certaines performances des cyclistes français et étrangers lors des JO de Paris 2024. Dans la mesure où des grandeurs telles que la vitesse et même l’accélération des cyclistes sont nécessaires à ce genre d’analyses, il est essentiel que la position des cyclistes en fonction du temps soit déterminée avec la plus grande précision (voir figure ci-dessus, droite).

L’objectif du projet de thèse est à la fois d’améliorer le fonctionnement du code de tracking, d’inclure les acteurs de la FFC dans l’utilisation de ce code et enfin d’utiliser ce code pour travailler à une modélisation de certains paramètres physiques et tactiques des courses.

Pour démarrer, le doctorant devra apprendre à utiliser ce cod
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