Martina Di Giura & Aramis
Il binomio protagonista delle analisi DressAI
DressAI analizza le riprese di gara frame per frame, estraendo dati biometrici quantitativi e fornendo valutazioni tecniche dettagliate, tracciati animati e suggerimenti per migliorare la performance del binomio.
Il motore DressAI Engine analizza il video della gara attraverso un processo in quattro fasi. L'AI campiona i fotogrammi più significativi dal video (circa 1–2 frame al secondo) e li analizza con modelli di visione artificiale avanzati, identificando pattern biomeccanici, geometrie e dinamiche del movimento.
L'AI identifica i punti chiave (keypoints) sui frame campionati dal video:
Sovrapponendo questi punti si crea un modello biomeccanico ("L'Uomo Vitruviano del Cavallo") che stima gli angoli articolari e le relazioni spaziali tra cavaliere e cavallo.
Utilizzando le lettere del campo (A, K, E, H...) come punti di ancoraggio, l'AI esegue una trasformazione omografica:
Ogni deviazione dalla geometria ideale viene quantificata: un circolo con errore di raggio di 8cm è eccellente, oltre 1m è penalizzante.
L'AI misura la cadenza e le dinamiche del movimento nel tempo:
I dati vengono confrontati con il database regolamentare della Ripresa E100. Il voto non è soggettivo: si basa sulla deviazione dallo standard di perfezione.
L'AI esegue un'Analisi Visiva dei Pattern Muscolari, riconoscendo i segni visibili di tensione e contrattura:
Questa analisi permette di identificare contratture difensive, zone di ipomobilità e tensioni muscolari difficili da cogliere a occhio nudo. Il cavallo non è "disubbidiente": è fisicamente contratto.
L'AI campiona circa 1–2 fotogrammi al secondo dal video. Una buona risoluzione migliora la qualità dei frame campionati e quindi dell'analisi. Non servono risoluzioni estreme: un buon 1080p è più che sufficiente.
Accettato. Analisi geometrica e spaziale completa. Sufficiente per errori macroscopici (derive, geometrie sbagliate). I dettagli muscolari sono meno visibili.
Il miglior rapporto qualità/peso. Buon dettaglio per l'analisi visiva dei pattern muscolari, postura e geometria. Frame rate: 30fps sufficiente.
Opzionale. Migliora leggermente il dettaglio visivo ma produce file molto grandi. Il vantaggio rispetto al 1080p è marginale con l'analisi AI attuale.
I dati numerici presenti nelle analisi DressAI (gradi, Newton, percentuali, centimetri) sono stime generate dall'intelligenza artificiale tramite inferenza visiva. L'AI riconosce i pattern biomeccanici visibili nel video — un muscolo contratto, un asse spostato, una geometria deformata — e assegna valori numerici plausibili basandosi sul proprio vasto database di conoscenze biomeccaniche ed equestri.
Questi valori non sono misurazioni strumentali. Per misurare realmente forze in Newton, angoli con precisione sub-grado o pressioni di contatto servirebbero sensori fisici dedicati (celle di carico, accelerometri, EMG). Il valore dell'analisi DressAI sta nell'identificazione dei pattern e nella coerenza complessiva dell'osservazione, non nella precisione del singolo numero.
Nei report, le stime AI sono indicate con la dicitura "stima AI" per distinguerle dalle osservazioni dirette del giudice.
Il tempo indicato è il tempo di percorrenza del tracciato, calcolato in base alla velocità tipica di ogni andatura.
Include gli alt (4″ ciascuno). Non include transizioni tra andature — la durata effettiva in gara è superiore.