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

Abstract

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.

One of the biggest challenges for billiards players, regardless of their skill level, is "closing the table," meaning pocketing all the balls in a single turn without relinquishing control. Achieving this requires a high degree of precision and consistency, making it particularly difficult for beginners. To help address this challenge, a computer vision-based system was designed to assist players by providing visual recommendations, indicating the shots to take and the optimal position of the cue ball for the next play. The system's development was carried out in five main stages: (1) selecting an appropriate video camera to capture clear game images, (2) implementing the YOLOV8N model for accurate detection of both the balls and the table, (3) creating a shot recommendation algorithm capable of identifying optimal trajectories, (4) developing a predictive algorithm to calculate the best position of the cue ball after each shot, and (5) integrating all these components into a complete system that provides strategic assistance to the player. This approach combines advanced object detection techniques with algorithmic models, enhancing the gameplay experience. To validate its performance, the system was tested with 24 players of different skill levels. As a result, the average number of shots required to close a table was reduced to 22, compared to the 47 shots typically required by professional players. Beginners accepted 100% of the system’s recommendations, while intermediate and advanced players followed them in more than 95% of cases. Additionally, a satisfaction survey showed high acceptance, with a median rating of 4.5 out of 5, highlighting the system’s accuracy and efficiency in real-world game scenarios.