El proyecto cuenta con los siguientes objetivos técnicos:

• Optimizar de calidad de video para agua en movimiento y superficies con bajo contraste, que los codecs de video actuales generan videos resultantes de baja calidad durante su proceso de compresión por el bajo contrastre entre diferentes pixeles y los algoritmos consideran que todos los pixeles son similares, restando gran calidad al resultante. Esto provoca que cualquier proceso posterior a aplicar, se realiza sobre un video de calidad inferior y sus resultados son inferiores a los deseables. Se busca lograr mediante procesos de IA de mejora de calidad de imágenes (upscaling) y diseño de un codec de video optimizado para el agua en movimiento. Este punto es fundamental para que el resto de las tareas estén optimizadas.
• Estimar la pose 3D de la tabla a partir de las vistas 2D como parte del refinamiento de la estimación 3D del esqueleto del surfista. Los pies del surfista están ocluidos en gran parte de las secuencias de video que se graban. Debido a estas oclusiones, el resultado del estimador del esqueleto 3D del surfista tiene un resultado muy ruidoso. Tener una posición precisa de los pies es indispensable para el surf. Reconocer la orientación y posición de la tabla, contribuye a poder predecir la posición de los pies de forma más precisa. Fusionar el resultado del estimador 3D del esqueleto con la orientación de la tabla podría generar un esqueleto 3D más robusto, preciso como entrada a una mejor simulación biomecánica.
• Identificar automáticamente las maniobras clave del surfista para lanzar el proceso de evaluación técnica. Para analizar cómo está surfeando la ola es necesario entender el contexto y su tipo de surf. Esto se traduce en reconocer las maniobras que está realizando el surfista durante la surfeada. Reconocer el tipo del movimiento del surfista permite ajustar los parámetros de inicialización de forma mucho más precisa para un mejor análisis biomecánico.
• Generar una simulación biomecánica a partir del movimiento capturado que permita estimar la cinemática y dinámica del cuerpo del surfista. El mapeo entre la pose 3D reconstruida del surfista a un modelo multi-articulado del cuerpo completo es necesario para estimar los ángulos articulares del surfista y con ellos, poder calcular el centro de masas y su relación con los apoyos del surfista en la tabla.
• Generar un conjunto de métricas objetivas que evalúen la técnica del surfista a partir de la cinemática y dinámica estimada. Es necesario identificar cuáles son las métricas cuantitativas que pueden evaluar con robustez y con amplitud en su escala de valores la técnica del surf, para distinguir mejor los distintos niveles de desarrollo técnico de los deportistas.
• Generar recomendaciones de mejora de la técnica a partir de las evaluaciones generadas. Es necesario generar interpretaciones de los valores recogidos en las métricas que se traduzcan en mejoras concretas de los movimiento o posturas con los que se abordan las distintas maniobras.
• Diseñar e implementar una infraestructura computacional adecuada para soportar tanto la fase de desarrollo del proyecto como de su futura explotación en masa. La identificación de los formatos y arquitecturas óptimos para desplegar los distintos modelos de IA que se requieren en el proyecto es crítico para que el servicio pueda escalar correctamente y satisfacer la demanda futura del sistema.
• Ofrecer una solución ecológica y práctica que se base en la información de una sola cámara para poder realizar todo el proceso del coaching del surf.
• Mejora de la precisión en la detección y seguimiento de surfistas mediante el uso de algoritmos, así como la recopilación de datos precisos sobre los distintos tipos de olas generadas.