Brevet FR3152907A1 — publié le 20250314

L’invention concerne un dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) comportant une caméra munie d’un objectif à distance focale courte (111) et une unité de calcul (112) embarquée, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour : pour chaque image traitée d’un flux d’images (100, F1), prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive sur le terrain ; déterminer une région d’intérêt (103 ; 104) dans cette image dont la position dépend de la localisation prédite à partir de ladite image traitée ; extraire de ladite image une sous-image correspondant à ladite région d’intérêt déterminée (103 ; 104) ; générer un deuxième flux d’images (105, 106) comportant l’ensemble de sous-images extraites. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Dispositif embarqué d’enregistrement vidéo ciblé d’activités sportives La présente invention se rapporte au domaine technique des systèmes d’enregistrement vidéo pour des événements sportifs et en particulier aux dispositifs et procédés d’analyse et de traitement d’images pour suivre et mettre en évidence les actions et moments clé d’activités sportives. Dans le domaine ci-dessus, il est connu d'utiliser des caméras fixes ou des caméras pilotées par un opérateur pour capturer les événements sportifs. Toutefois, ces méthodes présentent plusieurs inconvénients majeurs. Tout d'abord, les caméras fixes ne permettent pas de suivre efficacement les actions en mouvement sur le terrain, ce qui peut entraîner une mauvaise qualité de l'enregistrement vidéo et rendre difficile l'analyse des performances sportives. De plus, les caméras fixes peuvent manquer des moments clés du match en raison de leur champ de vision limité. D'autre part, les caméras pilotées par un opérateur nécessitent une intervention humaine constante pour suivre les actions sur le terrain. Cette méthode peut entraîner des erreurs de suivi et être coûteuse en termes de ressources humaines. De plus, l'opérateur peut également manquer des moments importants du match en raison de la nécessité de se concentrer sur des zones spécifiques du terrain. En outre, les systèmes d'enregistrement vidéo existants ne sont pas toujours capables de déterminer automatiquement et avec précision les régions d'intérêt dans les images capturées, ce qui peut nuire à l'efficacité de l'analyse et de la diffusion des moments clés des événements sportifs. Enfin, les solutions actuelles peuvent ne pas être adaptées pour traiter efficacement les différentes conditions d'éclairage, les spécificités du terrain ou les particularités des sports amateurs, notamment des sports collectifs, ce qui peut affecter la qualité globale de l'enregistrement vidéo et de l'analyse des performances sportives. Par ailleurs, les solutions existantes requièrent souvent une pluralité de caméras, ce qui augmente considérablement le coût final du produit ainsi qu’une plus grande complexité d’utilisation du dispositif. Dans le domaine des systèmes d'enregistrement vidéo pour événements sportifs, les défauts existants de l'état de la technique posent des problèmes importants. Par exemple, les méthodes de suivi des actions sportives actuellement en place ne parviennent pas toujours à offrir une couverture complète et précise des événements sur le terrain. Cela peut entraîner des lacunes dans l'analyse des performances et des difficultés pour les spectateurs qui souhaitent se concentrer sur des moments clés ou des actions spécifiques. De plus, les systèmes d'enregistrement vidéo existants ne sont souvent pas suffisamment flexibles pour s'adapter aux différents types de sports, de terrains et de conditions d'éclairage. Cette limitation peut réduire la qualité des images capturées et la pertinence des analyses fournies, rendant difficile l'identification des éléments les plus importants pour les entraîneurs, les analystes et les spectateurs. Un autre problème concerne la détermination automatique des régions d'intérêt dans les images capturées. Les systèmes actuels peuvent manquer de précision et d'efficacité dans cette tâche, ce qui peut avoir un impact sur la qualité de l'analyse des performances et la diffusion des moments clés des événements sportifs. De plus, cela peut entraîner une perte de temps et de ressources lors de l'examen des enregistrements vidéo. En outre, les dispositifs d'enregistrement vidéo actuels peuvent être coûteux et complexes à mettre en place et à maintenir, en particulier lorsque plusieurs caméras ou opérateurs sont nécessaires pour couvrir l'événement sportif. Ces coûts et ces complexités peuvent constituer un obstacle pour les organisations sportives et les équipes qui souhaitent enregistrer et analyser leurs performances, en particulier pour les organisations disposant de budgets limités. Enfin, les systèmes d'enregistrement vidéo existants peuvent ne pas offrir une expérience utilisateur optimale pour les spectateurs qui souhaitent suivre et revoir les moments clés des événements sportifs. Les flux d'images générés par ces systèmes peuvent être difficiles à naviguer, à analyser et à partager, ce qui peut nuire à l'engagement des spectateurs et à la popularité des sports concernés. À l'heure actuelle, il n'existe pas de solution accessible et peu onéreuse permettant de capturer automatiquement et avec précision les actions sportives et les moments clés d'événements sportifs sans intervention humaine constante, tout en s'adaptant aux différentes conditions d'éclairage, aux spécificités des terrains et aux particularités du sport amateur. De plus, il n'y a pas non plus de système embarqué peu onéreux capable d’extraire les moments clés d’un match sportif, notamment l'enregistrement sélectif de séquences vidéo à partir d'un instant passé. Il existe donc un besoin pour une solution innovante qui aborde ces problèmes et comble les lacunes de l'état de la technique. Par ailleurs, des défauts majeurs de l'état de la technique comprennent la nécessité d'avoir recours à plusieurs caméras pour capter le flux d'un évènement sportif amateur à diffuser dans d'autres images. Ces systèmes ne sont souvent pas bien adaptés pour extraire les moments clés d'un match ou d'une compétition. De plus, un autre inconvénient important de ces dispositifs est leur coût élevé, rendant leur acquisition difficile pour les clubs de sport amateur. Malgré leur potentiel technologique, ces solutions ne parviennent pas toujours à répondre aux exigences spécifiques du sport amateur État de la technique L'invention se place donc dans ce contexte et cherche à résoudre l'ensemble des inconvénients précités. Ainsi, l'invention cherche à proposer un dispositif embarqué et un procédé pour l'enregistrement vidéo d'activités sportives, permettant d’extraire des régions d’intérêt à partir du flux continu d’images capturées par une caméra unique et de générer un flux d’images, sans aberration et optimisé pour une analyse détaillée des performances. Il facilite également une diffusion plus efficace et ciblée des moments significatifs des événements sportifs. Présentation de l’invention. L’invention a pour objet un dispositif d'enregistrement vidéo d'une activité sportive sur un terrain de sport, comportant une caméra munie d’un objectif à distance focale courte et une unité de calcul embarquée dans le dispositif et apte à recevoir au moins un flux d'images enregistré par ladite caméra munie d’un objectif à distance focale courte ; ladite unité de calcul est agencée pour : pour chaque image, dite image traitée, d'au moins une partie du flux d'images reçu, prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive sur le terrain ; pour chaque image de chaque groupe d'images successives du flux d'images reçu contenant une image traitée, déterminer une région d'intérêt dans cette image dont la position dépend de la localisation prédite à partir de ladite image traitée ; pour chaque image de chaque groupe d'images, extraire une sous-image de ladite image correspondant à ladite région d'intérêt déterminée ; générer un deuxième flux d'images comportant l'ensemble de sous-images extraites. Avantageusement, la caméra munie d’un objectif à distance focale courte permet de capturer une grande partie du terrain sportif, voire la totalité dudit terrain sportif. Si on le souhaite, ladite caméra munie d’un objectif à distance focale courte pourra être notamment une caméra grand angle, de préférence une caméra de type « fish-eye ». Le dispositif d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport selon l’invention permet une meilleure analyse et un suivi précis de l’action courante sur le terrain grâce à la prédiction de la localisation d’une région d’intérêt. Cela permet d’optimiser la couverture de l’événement en ne se focalisant que sur les zones pertinentes. Avantageusement encore, la détermination d’une région d’intérêt dans chaque image permet de cibler les moments clés de l'action, améliorant la qualité du contenu enregistré et facilitant l'analyse ultérieure. Par ailleurs, l'extraction d'une sous-image correspondant à la région d'intérêt permet de réduire le poids de données traitées et stockées, rendant le dispositif plus efficace et économique en termes de ressources et d'espace de stockage. Dès lors, la génération d'un deuxième flux d'images comportant l'ensemble de sous-images extraites offre une visualisation plus claire et concentrée de l'action sportive, améliorant l'expérience pour les utilisateurs du dispositif. En procédant ainsi, cette invention permet l'utilisation d'un dispositif embarqué peu onéreux pour réaliser l'enregistrement vidéo d'activités sportives. Cela rend cette technologie particulièrement attrayante pour les amateurs de sports qui ont des moyens limités mais qui souhaitent tout de même capturer et analyser leurs performances sur le terrain. Par conséquent, cette invention contribue à démocratiser l'accès à des outils d'analyse vidéo de haute qualité pour le grand public. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « dispositif d'enregistrement vidéo » tout appareil capable de capturer et de traiter des séquences visuelles numériques. Cela peut inclure, sans s’y limiter, des téléphones intelligents et des tablettes numériques munis d’au moins une caméra, ou encore des caméras d’action ou des drones munis d’au moins une caméra. Si on le souhaite, la prédiction de la localisation de l'action courante sur le terrain pourra être réalisée en utilisant différents algorithmes de traitement d'image et d'apprentissage automatique, offrant ainsi des solutions alternatives pour s'adapter à diverses activités sportives et conditions d'éclairage. Ces algorithmes pourront également prendre en compte les mouvements des joueurs et des objets, tels que les balles, pour améliorer la précision de la prédiction. Avantageusement, la détermination d'une région d’intérêt dans chaque image pourra être effectuée en tenant compte de facteurs supplémentaires, tels que la vitesse de déplacement des joueurs, les zones de forte densité de joueurs ou les moments clés du jeu. De plus, la taille et la forme de la région d'intérêt pourront être ajustées dynamiquement en fonction de ces facteurs, offrant une solution flexible et adaptée à chaque situation. Avantageusement, l'extraction d'une sous-image correspondant à la région d'intérêt pourra être réalisée en utilisant différentes techniques de compression et de traitement d'image, permettant ainsi de trouver un équilibre optimal entre la qualité de l'image et la réduction de la quantité de données traitées et stockées. Par exemple, des algorithmes de compression sans perte pourront être utilisés pour conserver la qualité de l'image tout en réduisant la taille des données. Avantageusement, la génération d'un deuxième flux d'images comportant l'ensemble de sous-images extraites pourra être réalisée en utilisant différentes méthodes de montage et de présentation, offrant ainsi une variété de solutions pour améliorer l'expérience des spectateurs et des analystes sportifs. Par exemple, les sous-images pourront être assemblées en une seule vue panoramique, ou bien présentées sous forme de mosaïque, de manière à faciliter la comparaison et l'analyse des actions sur le terrain. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’unité de calcul est apte à recevoir une information sur le type d’activité sportive et l’unité de calcul est agencée pour, à la réception de ladite information sur le type d’activité sportive, mettre en œuvre un ou plusieurs algorithmes de traitement d’image sur tout ou partie d’au moins une image initiale enregistrée par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte pour détecter un contour d’un terrain, l’unité de calcul sélectionnant ledit ou lesdits algorithmes parmi un ensemble d’algorithmes donnés en fonction de ladite information sur le type de sport, et pour générer un masque binaire, dit « de terrain », dont les dimensions correspondent aux dimensions des images enregistrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte et définissant une zone de sélection correspondant au contour du terrain détecté. Selon ces caractéristiques, l’information sur le type d’activité sportive permet un suivi automatique des joueurs, où la caméra peut détecter les mouvements caractéristiques de chaque sport et ajuster des paramètres de la caméra, tels que le niveau de zoom et/ou des paramètres colorimétriques, en conséquence. De plus, ces caractéristiques assurent une couverture optimale des joueurs, garantissant que les moments clés du jeu sont capturés avec netteté. En procédant ainsi, la caméra peut ajuster automatiquement ses paramètres pour fournir des plans plus adaptés au type de sport en cours. Par exemple, lors d'un match de handball ou de basketball, elle peut choisir une portion d'image grand angle plus large, permettant ainsi de capturer une part plus significative du terrain. Pour le football ou le rugby, la caméra peut prélever une portion d'image grand angle plus restreinte, se concentrant sur des zones spécifiques du terrain. L’information sur le type de sport permet ainsi de récupérer des zones adaptées aux besoins spécifiques de chaque type de sport, sans pour autant modifier l'angle de prise de vue de la caméra. Avantageusement, le dispositif permet une adaptation optimale à différents types d'activités sportives en recevant une information sur le type de sport et en mettant en œuvre des algorithmes de traitement d'image spécifiques. Cette flexibilité améliore la détection des contours du terrain, assurant ainsi une meilleure couverture et une meilleure analyse de l'événement sportif. De plus, la sélection d'algorithmes en fonction du type de sport contribue à une détection de contour plus précise et fiable, ce qui renforce la qualité des images traitées. Enfin, la génération d'un masque binaire de terrain, dont les dimensions correspondent aux dimensions des images enregistrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte, permet de définir une zone de sélection correspondant au contour du terrain détecté, facilitant ainsi la visualisation et l'analyse des actions sur le terrain en se concentrant sur les zones pertinentes. Selon un exemple de réalisation de l’invention, la réception d'une information sur le type d'activité sportive pourra être obtenue de manière automatique. L’unité de calcul pourra par exemple être agencée pour analyser les images enregistrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte et/ou pour analyser des informations issues de capteurs supplémentaires, notamment un dispositif de géolocalisation, pour détecter des caractéristiques spécifiques au sport pratiqué. Cela permettra au dispositif de s'adapter rapidement et de manière autonome aux différentes activités sportives, sans nécessiter d'intervention manuelle. Selon un autre exemple de réalisation de l’invention, le dispositif est apte à recevoir une information d’une localisation géographique du dispositif, notamment fournie par l’utilisateur, de sorte qu’à la réception de ladite localisation géographique l’unité de calcul exécute une instruction de déploiement d’un menu de sélection du type d’activité sportive permettant à l’utilisateur de choisir le type de sport enregistré. Avantageusement, l'unité de calcul peut être agencée pour inférer l'information sur le type d'activité sportive à partir de la localisation géographique. Cette fonctionnalité permet d'améliorer la précision et l'efficacité des algorithmes de traitement d'image et de l'ensemble du dispositif, en optimisant le suivi et l'analyse des actions sur le terrain pour différents sports. En variante, l'identification de la localisation géographique du dispositif pourra être effectuée à l'aide d'autres technologies de localisation, telles que le positionnement par réseau local sans fil (Wi-Fi), la triangulation des signaux de téléphonie mobile ou les balises Bluetooth à faible énergie. En variante encore, l'inférence de l'information sur le type d'activité sportive à partir de la localisation géographique pourra être améliorée en utilisant des bases de données géographiques enrichies contenant des informations spécifiques sur les terrains et les installations sportives permettant au dispositif de mieux identifier le type de sport pratiqué et de s'adapter de manière plus précise et rapide aux différentes situations. En variante encore, l'inférence de l'information sur le type d'activité sportive à partir de la localisation géographique pourra être combinée avec d'autres sources d'information, telles que les capteurs intégrés au dispositif ou des données provenant d'autres dispositifs connectés. En variante encore, l'unité de calcul peut être agencée pour utiliser des algorithmes basés sur des techniques d'apprentissage automatique pour inférer l'information sur le type d'activité sportive à partir de la localisation géographique et d'autres données contextuelles tels que des calendriers. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour mettre en œuvre au moins un algorithme de segmentation colorimétrique de ladite image initiale pour déterminer un ensemble de régions dans ladite image initiale, chaque région présentant sensiblement une même couleur, et pour sélectionner parmi ledit ensemble de régions une région correspondant au terrain, ladite zone de sélection étant définie à partir de la région sélectionnée. Avantageusement, en mettant en œuvre au moins un algorithme de segmentation colorimétrique de l'image initiale, l'unité de calcul permet de déterminer un ensemble de régions ayant sensiblement la même couleur, améliorant ainsi la précision de la détection du terrain notamment lorsque ce dernier est constitué principalement d’une seule couleur tel qu’un terrain de rugby ou de football. Cette approche facilite la sélection d'une région correspondant au terrain parmi l'ensemble des régions identifiées, ce qui permet de définir avec plus de précision la zone de sélection et d'améliorer la qualité des images extraites pour une analyse plus détaillée et pertinente. En variante, la mise en œuvre d'un algorithme de segmentation colorimétrique pourra être complétée ou remplacée par la mise en œuvre, par l’unité de calcul, d'autres techniques de segmentation d'image, telles que la segmentation basée sur les textures, les contours ou les formes. Ces alternatives peuvent offrir des performances équivalentes ou supérieures pour certaines situations ou certains types de terrains, en s'adaptant mieux aux variations de couleur, d'éclairage ou aux caractéristiques spécifiques des terrains. En variante, l'unité de calcul pourra mettre en œuvre plusieurs algorithmes de segmentation colorimétrique en parallèle ou en série, en combinant ou en comparant leurs résultats pour améliorer la détection et la sélection de la région correspondant au terrain. Cette approche permet d’offrir une solution plus robuste et fiable face à des conditions d'éclairage changeantes ou des terrains présentant des couleurs ou des motifs complexes. En variante, l'unité de calcul pourra mettre en œuvre un ou plusieurs algorithmes basés sur des techniques d'apprentissage profond, telles que les réseaux de neurones convolutifs, pour réaliser la segmentation colorimétrique et la sélection de la région correspondant au terrain. Ces techniques sont notamment robustes face aux variations de couleur, d'éclairage ou aux caractéristiques spécifiques des terrains. Si on le souhaite, la détermination de la zone de sélection à partir de la région sélectionnée pourra être réalisée par l’unité de calcul en tenant compte d'autres facteurs ou informations contextuelles, tels que la position des joueurs, la direction du jeu ou les moments clés de l'action. Cette approche permet d'ajuster dynamiquement la zone de sélection et d'améliorer la pertinence des images extraites. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour mettre en œuvre au moins un algorithme de segmentation panoptique de tout ou partie de ladite image initiale pour déterminer un ensemble de régions dans ladite image initiale, chaque région étant associée à une classe d’objet, et pour sélectionner parmi ledit ensemble de régions une région dont la classe correspond à une classe « terrain », ladite zone de sélection étant définie à partir de la région sélectionnée. Avantageusement, en mettant en œuvre au moins un algorithme de segmentation panoptique de l'image initiale, l'unité de calcul permet de déterminer un ensemble de régions associées à différentes classes d'objets. Cette approche améliore la précision de la détection du terrain en identifiant les objets pertinents pour l'analyse sportive dans l’image initiale. En sélectionnant une région dont la classe correspond à une classe "terrain" parmi l'ensemble des régions, l'unité de calcul définit de manière précise la zone de sélection dans l’image initiale, améliorant ainsi la qualité et la pertinence des sous-images extraites. Avantageusement, l'étape de sélection du terrain a recours à la segmentation panoptique pour analyser et identifier des zones spécifiques basées sur des critères de position verticale. Plus précisément, cette étape technique comprend le calcul de deux valeurs pertinentes, qui correspondent à des percentiles spécifiques de la position verticale dans la zone récupérée par la segmentation panoptique. La première valeur, associée à un percentile plus élevé, fournit un indicateur de la hauteur maximale du terrain, tandis que la seconde valeur correspond à un percentile situé approximativement au milieu vertical du terrain. En pratique, la zone sélectionnée pour les opérations ultérieures est celle qui se trouve être la plus proche, en termes de valeur absolue, de cette seconde valeur. Ainsi, ce procédé permet une sélection optimisée du terrain basée sur une analyse robuste et précise des attributs verticaux de l’image, offrant une amélioration significative de la précision et de l'efficacité du processus de sélection du terrain. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre plusieurs algorithmes de segmentation panoptique en parallèle ou en série, en combinant ou en comparant leurs résultats pour améliorer la détection et la sélection de la région correspondant au terrain. Cette approche permet d’offrir une solution plus robuste et fiable face à des conditions d'éclairage changeantes ou des terrains présentant des objets ou des motifs complexes. En variante, la détermination de la zone de sélection, par l’unité de calcul, à partir de la région sélectionnée pourra être réalisée en tenant compte d'autres facteurs ou informations contextuelles, permettre ainsi d'ajuster dynamiquement la zone de sélection. En variante, la sélection de la région correspondant au terrain pourra se baser sur des critères supplémentaires ou alternatifs, tels que la taille, la forme ou la texture des régions détectées. Ces critères permettent d’identifier plus précisément la région du terrain parmi l'ensemble des régions. Avantageusement, l’unité de calcul pourra être agencée pour sélectionner des algorithmes en fonction de l'information sur le type de sport en combinant plusieurs algorithmes ou en utilisant des méta-algorithmes pour sélectionner et ajuster les algorithmes les plus adaptés à chaque situation. Cela permettra d'améliorer encore la détection de contour et de s'adapter à des scénarios plus complexes ou inattendus. Avantageusement toujours, la génération d'un masque binaire de terrain par l’unité de calcul pourra être complétée par la création de masques additionnels, par exemple pour distinguer les différentes zones du terrain, les équipes ou les joueurs clés. Ces masques pourraient être utilisés pour faciliter l'analyse des actions sur le terrain et pour personnaliser la présentation des images en fonction des besoins spécifiques des spectateurs ou des analystes sportifs. Dans un mode de réalisation de l’invention, alternatif ou cumulatif, l’unité de calcul est agencée pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive, à partir de chaque image traitée et dudit masque binaire de terrain. La prédiction pourra être réalisée directement à partir de l’image traitée, combinée avec le masque binaire de terrain ou à partir d’un masque obtenu à partir du masque binaire de terrain, ou en variante être réalisée à partir de données obtenues à partir de de l’image traitée, ces données pouvant être combinée avec le masque binaire de terrain ou à partir d’un masque obtenu à partir du masque binaire de terrain. Avantageusement, en agençant l'unité de calcul pour détecter et estimer la position des personnes dans chaque image traitée, le dispositif améliore la qualité de l'analyse sportive en tenant compte des mouvements et de la position des joueurs. En outre, en prédisant la localisation de l'action courante de l'activité sportive à partir de chaque image traitée, des positions des personnes détectées et du masque binaire de terrain, le dispositif offre une représentation plus précise et dynamique de l'événement sportif. Cette approche permet d'améliorer la pertinence des images extraites et d'optimiser l'analyse des actions sportives pour une meilleure compréhension et une évaluation plus précise des performances des joueurs. En variante, la détection et l'estimation de la position des personnes pourraient être effectuées en utilisant différentes techniques de suivi d'objets, telles que le suivi par corrélation, le suivi par apparence ou le suivi par filtre de particules. Ces alternatives pourraient offrir des performances équivalentes ou supérieures pour certaines situations ou certains types de sports, en s'adaptant mieux aux mouvements et aux interactions des joueurs sur le terrain. En variante, l'unité de calcul pourrait détecter et estimer non seulement la position des personnes, notamment des joueurs, mais aussi d'autres objets ou éléments pertinents pour l'analyse sportive, tels que le ballon, les buts ou les lignes de terrain. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour détecter des objets en premier plan dans chaque image traitée et pour générer un masque binaire, dit « de premier plan » définissant une zone de sélection pour chaque objet en premier plan détecté ; pour générer un masque binaire final par une multiplication dudit masque binaire de terrain et dudit masque binaire de premier plan ; et pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive à partir de chaque image traitée et dudit masque binaire final. Avantageusement, en agençant l'unité de calcul pour détecter des objets en premier plan dans chaque image traitée et générer un masque binaire de premier plan définissant une zone de sélection pour chaque objet en premier plan détecté, le dispositif permet une identification plus précise des éléments importants de l'action sportive. De plus, en générant un masque binaire final par multiplication du masque binaire de terrain et du masque binaire de premier plan, le dispositif améliore l'exactitude de la localisation des événements sportifs en se concentrant sur les zones pertinentes de l'image. Ainsi, en prédisant la localisation de l'action courante de l'activité sportive à partir du masque binaire final, le dispositif offre une meilleure représentation des moments clés et des actions importantes de l'événement, ce qui améliore l'analyse et la compréhension de la performance des joueurs et des équipes. Avantageusement, l’unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique pour détecter des objets en premier plan dans chaque image traitée et pour générer ledit masque binaire de premier plan, ledit algorithme d’apprentissage automatique étant entrainé pour détecter et estimer la position d’un objet en premier plan dans une image. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée de façon à mettre en œuvre une approche à deux étapes pour le traitement de l'image. La première étape pourra reposer sur l'usage d'un premier algorithme, celui-ci pourra être utilisé pour segmenter chaque image traitée. Cet algorithme pourra distinguer avec précision le premier plan de l'arrière-plan de l'image, permettant ainsi de délimiter les zones d'intérêt pour les opérations ultérieures. Après cette segmentation initiale, l’unité de calcul pourra faire appel à un deuxième algorithme. Ce dernier pourra être utilisé pour détecter des objets spécifiques dans le premier plan de chaque image traitée. Il faut noter que ce premier plan aura été préalablement segmenté par le premier algorithme. Cette combinaison de deux algorithmes pourra offrir une fine des images. La dernière phase du traitement de l'image pourra consister en une extraction des caractéristiques. Cette extraction pourra se faire par la superposition du masque du premier plan et de l'image de départ. En superposant ces deux éléments, on pourra obtenir un ensemble d'informations plus riche à partir de l'image, ce qui permettra une analyse plus détaillée et une meilleure compréhension de son contenu. Dans un mode de réalisation de l'invention, ledit algorithme d’apprentissage automatique entrainé pour détecter et estimer la position d’un objet en premier plan dans une image pourra employer un réseau de neurones, notamment un réseau de neurones convolutif. En variante, la détection des objets en premier plan pourra être réalisée par l’unité de calcul en utilisant des méthodes de segmentation d'image alternatives, telles que la segmentation basée sur la texture, la segmentation par croissance de région ou la segmentation par classification supervisée. En variante de l’opération de multiplication des masques binaires de terrain et de premier plan pour générer un masque binaire final, d'autres opérations pourront être employées par l’unité de calcul telles que des opérations de combinaison de masques, notamment résultantes de la composition d’une ou plusieurs opérations telles que l’intersection, l'union ou la différence d’images. Dans un exemple de réalisation de l’invention, l’unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre au moins un algorithme d’apprentissage automatique, à partir de chaque image traitée et dudit masque binaire final, l’algorithme d’apprentissage automatique étant entrainé pour prédire la localisation d’une action courante d’une activité sportive à partir d’une image. On pourra par exemple procéder à une superposition de chaque image traitée avec ledit masque binaire final, les pixels actifs résultant de cette superposition étant mis en évidence par rapport aux pixels inactifs, notamment en étant coloriés en rouge. L’image résultant de cette superposition pourra ainsi être fournie en entrée de l’algorithme d’apprentissage automatique entrainé pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive. Par exemple, ledit algorithme d’apprentissage automatique pourra employer un réseau de neurones de type ResNet50. Dans ce cas, le réseau de neurones de type ResNet50 employé par l’algorithme mis en œuvre par l’unité de calcul pourra par exemple comporter une couche d'entrée convolutive, pourvue notamment de filtres de taille 7x7 et d’un pas de 2. Cette première couche peut être suivie d'une fonction de normalisation par lots, d'une fonction d'activation de type ReLU et enfin d'une couche de regroupement maximale de taille 3x3 et de pas 2. Cette combinaison d'opérations permet d'extraire des caractéristiques de bas niveau à partir de l'image d'entrée tout en réduisant la taille spatiale pour la suite du traitement. De préférence, le réseau de neurones de type ResNet50 employé par l’algorithme mis en œuvre par l’unité de calcul comporte, à la suite de la couche d'entrée convolutive, une pluralité d’étages principaux, comme quatre étages principaux, chacun composé de plusieurs blocs résiduels. Le principe fondamental derrière ces blocs résiduels est le concept de connexion résiduelle ou de saut, qui permet de lutter contre le problème de disparition du gradient dans les réseaux de grande profondeur. Le premier étage pourra par exemple comprendre un bloc convolutif et deux blocs identité. Le deuxième étage pourra par exemple comprendre un bloc convolutif et trois blocs identité. Le troisième étage pourra par exemple comprendre un bloc convolutif et cinq blocs identité. Le quatrième étage pourra comprendre un bloc convolutif et deux blocs identité. On pourra prévoir que les dimensions des filtres utilisés dans ces blocs augmentent progressivement, permettant d'extraire des caractéristiques de plus en plus complexes. De préférence toujours, le réseau de neurones de type ResNet50 employé par l’algorithme mis en œuvre par l’unité de calcul comporte, à la suite du dernier étage principal, une couche de regroupement global moyen suivie d’une couche dense, par exemple présentant une fonction d'activation softmax. La dernière couche de regroupement globale est utilisée pour réduire la dimension spatiale à 1x1 tandis que la couche dense de sortie est utilisée pour produire les probabilités de classe de sortie. Cette dernière étape permet de faire la prédiction finale sur la base des caractéristiques extraites par le réseau. Dans un mode de réalisation alternatif ou cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour détecter et estimer la position de personnes dans chaque image traitée ; pour exclure les positions des personnes détectées qui sont situées en dehors de la zone de sélection dudit masque binaire de terrain ; et pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive à partir des positions restantes des personnes détectées. Avantageusement, l'exclusion des positions des personnes détectées situées en dehors de la zone de sélection du masque binaire de terrain permet de se concentrer uniquement sur les personnes réellement impliquées dans l'activité sportive sur le terrain. Ainsi, cette approche améliore la précision et la pertinence de la prédiction de la localisation de l'action courante de l'activité sportive, en évitant les interférences ou les distractions potentielles causées par des personnes ou des objets non pertinents situés en dehors du terrain. De plus, cela permet également d'optimiser les ressources de calcul et de réduire le temps de traitement, car l'unité de calcul n'a pas à traiter les informations inutiles ou non pertinentes pour l'analyse de l'activité sportive en cours. Avantageusement, l’unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique pour détecter et estimer la position de personnes dans chaque image traitée, ledit algorithme d’apprentissage automatique étant entrainé pour détecter et estimer la position d’une personne dans une image. Dans un mode de réalisation de l'invention, ledit algorithme d’apprentissage automatique entrainé pour détecter et estimer la position d’une personne dans une image pourra employer un réseau neuronal de type « Faster R-CNN ». Dans un exemple de réalisation de l’invention, le réseau de neurones de type Faster R-CNN employé par l’algorithme mis en œuvre par l’unité de calcul comporte un premier réseau de type Réseau de Proposition de Régions suivi d’un deuxième réseau de détection. On pourra prévoir que le réseau de neurones comporte un réseau neuronal convolutif profond prévu en amont du premier réseau, permettant d’extraire les cartes de caractéristiques des images en entrée. Ce réseau neuronal convolutif profond pourra être un modèle pré-entraîné, tel que ResNet50, pour produire une carte de caractéristiques à partir d’une image fournie en entrée. De préférence, le premier réseau de proposition de régions est agencé pour réceptionner la carte de caractéristiques dudit réseau neuronal convolutif profond et pour générer une série de propositions de régions d’intérêts de ladite image chacune susceptible de contenir un objet, chaque et chacune associée à un score d'objectivité ou une probabilité que ladite région d’intérêt contienne effectivement un objet. Ce premier réseau pourra par exemple déplacer une grille de taille variable sur la carte de caractéristiques fournie en entrée et pour chaque position de la grille, générer, à partir de la grille et de la carte de caractéristiques, une ou plusieurs boîtes englobantes susceptibles de contenir une personne et pour chaque boite, une probabilité que la boîte contienne une personne plutôt qu'un élément d'arrière-plan. On pourra envisager d’employer un ensemble de boîtes d'ancrage, avec diverses échelles et ratios d'aspect, pour s'adapter à des personnes de tailles et de formes variées. De préférence, on pourra prévoir que le premier réseau de proposition de régions comporte un étage de regroupement de propositions de régions en régions d'intérêt. Cet étage permet de garantir que les régions proposées soient d'une taille fixe avant de passer aux couches suivantes. Par exemple, le regroupement des régions d’intérêt pourra être réalisé par un regroupement maximal sur des entrées de tailles variables pour produire des cartes de caractéristiques de taille fixe, qui sont ensuite acheminées vers un réseau de neurones dense. Avantageusement, le deuxième réseau de détection reçoit en entrée les cartes de caractéristiques de taille fixe du regroupement des régions d’intérêt et comporte une série de couches entièrement connectées, agencées pour classifier les objets et déterminer si une région d’intérêt proposée par le premier réseau comporte une personne. On pourra prévoir que la couche de classification applique une fonction softmax pour calculer la distribution de probabilités sur différentes classes d'objets, y compris l'arrière-plan. On pourra également prévoir que ces couches soient agencées pour optimiser les coordonnées de la boîte englobante de l'objet, afin d’obtenir une localisation plus précise. Ainsi, du fait de son architecture, le réseau Faster R-CNN offre un mécanisme robuste pour la détection d'objets, en l'occurrence, pour la détection de joueurs sur le terrain dans le contexte de cette invention. En variante, au lieu d'exclure les positions des personnes détectées situées en dehors de la zone de sélection du masque binaire de terrain, l’unité de calcul pourra mettre en œuvre un algorithme de suivi des personnes qui attribue un identifiant unique à chaque personne détectée et suit leur position au fil du temps. Cela permet de filtrer les personnes non impliquées dans l'activité sportive sur le terrain en se basant sur leur trajectoire et leur comportement, offrant ainsi une alternative pour prédire la localisation de l'action courante de l'activité sportive avec précision. En variante, au lieu d'exclure les positions des personnes détectées situées en dehors de la zone de sélection dudit masque binaire de terrain, l’unité de calcul pourra mettre en œuvre un algorithme de pondération qui attribue des poids aux positions des personnes détectées en fonction de leur proximité avec le terrain et de leur implication apparente dans l'activité sportive. Cette approche permet d'accorder plus d'importance aux personnes les plus pertinentes pour l'analyse de l'activité sportive, tout en considérant les informations provenant des personnes situées en dehors du terrain, offrant ainsi une alternative pour prédire la localisation de l'action courante de l'activité sportive. En variante, à la place d’exclure les positions des personnes détectées situées en dehors de la zone de sélection dudit masque binaire de terrain, l’unité de calcul pourra mettre en œuvre un algorithme d’apprentissage supervisé utilisant un réseau de neurones entraîné pour prédire la position des personnes positionnées uniquement sur le terrain. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour mettre en œuvre au moins un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive, à partir des positions restantes des personnes détectées, l’algorithme d’apprentissage automatique étant entrainé pour prédire la localisation d’une action courante d’une activité sportive à partir d’un ensemble de coordonnées. Avantageusement, l'utilisation d'au moins un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire la localisation de l'action courante de l'activité sportive à partir des positions des personnes détectées et présentes à l’intérieur du masque binaire de terrain, permet d'améliorer la précision et l'efficacité de la prédiction. En effet, l'algorithme d'apprentissage automatique peut s'adapter aux différentes situations rencontrées dans une activité sportive et apprendre à reconnaître les motifs et les comportements caractéristiques de chaque sport, ce qui rend le dispositif plus polyvalent et performant pour suivre l'action en cours sur le terrain de sport. De plus, cette approche facilite la prise en compte de diverses situations, y compris celles qui pourraient être difficiles à gérer avec des méthodes traditionnelles, telles que les positions des joueurs qui se chevauchent ou les mouvements rapides et complexes des athlètes. Dans un mode de réalisation de l'invention, ledit algorithme d’apprentissage automatique entrainé pour prédire la localisation de l'action courante de l'activité sportive pourra employer une architecture de réseau neuronal conçue spécifiquement pour prédire la position centrale de l'action dans un jeu sportif à partir des localisations des joueurs. Cette architecture pourra être adaptée à différents sports, chacun ayant un nombre spécifique de coordonnées d'entrée. Par exemple, pour le handball, l'architecture prend en compte 192 coordonnées d'entrée, tandis que pour le basketball, ce nombre est réduit à 144. De préférence, le réseau neuronal pourra présenter une architecture de type perceptron comportant un nombre d’au moins deux couches denses. Ce type d’architecture permet de traiter les coordonnées d'entrée pour produire la position du centre de l'action. Ainsi, la sortie de ce réseau est une paire de coordonnées indiquant le centre de l'action. Cette prédiction est notamment effectuée en évaluant la position des joueurs avec différentes temporalités. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique, chacun étant spécifiquement conçu pour gérer des aspects particuliers de l'activité sportive ou adapté à différents types de sports. Cette approche permet d'offrir une solution plus personnalisée et adaptée aux besoins spécifiques de chaque sport, en exploitant les forces de chaque algorithme pour une meilleure prédiction de la localisation de l'action courante. En variante encore, l'unité de calcul pourra mettre en œuvre un ou plusieurs algorithmes basés sur des techniques d'apprentissage en ligne, permettant à l'algorithme d'apprentissage automatique de s'adapter et de s'améliorer en temps réel, en fonction des données reçues au cours d'un événement sportif. Cette approche contribue à une prédiction plus précise et à une meilleure adaptation aux conditions changeantes pendant l'événement, telles que les modifications de l'éclairage, les changements de météo ou les évolutions des stratégies de jeu des équipes. Si on le souhaite, l'unité de calcul pourra également être agencée pour mettre en œuvre une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique et de techniques de traitement d'image traditionnelles pour prédire la localisation de l'action courante. Cette approche hybride tire parti des avantages de chaque méthode, en utilisant par exemple des techniques de traitement d'image pour détecter rapidement les changements importants dans la scène et les algorithmes d'apprentissage automatique pour affiner la prédiction en fonction des informations contextuelles et des comportements des joueurs. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive, à partir d’au moins deux images traitées successives et dudit masque binaire de terrain. Par exemple, l’unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre au moins un algorithme d’apprentissage automatique entrainé pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive, à partir d’au moins deux images traitées successives et dudit masque binaire de terrain. Avantageusement, l'utilisation d'au moins un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire la localisation de l'action courante de l'activité sportive à partir d'au moins deux images traitées successives, et notamment à partir des positions des personnes détectées à partir de ces images traitées successives, permet d'obtenir une prédiction plus précise et fiable de l'évolution de l'action. En effet, en analysant les mouvements et les interactions entre les joueurs à partir de plusieurs images successives, le dispositif peut mieux comprendre les dynamiques de jeu et anticiper les actions futures. Par conséquent, cela contribue à un suivi plus fluide et plus naturel des événements sportifs, améliorant ainsi l'expérience de visionnage pour les spectateurs et facilitant l'analyse des performances des athlètes pour les entraîneurs et les analystes. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique en parallèle, chacun étant spécialisé dans la prédiction d'un aspect spécifique de l'action courante, tels que les mouvements des joueurs, les trajectoires de balles ou les interactions entre les joueurs. Les prédictions de ces algorithmes peuvent ensuite être combinées pour obtenir une prédiction globale plus robuste de la localisation de l'action courante. En variante, l’unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre un ou plusieurs algorithmes basés sur des techniques d'apprentissage non supervisé ou semi-supervisé pour prédire la localisation de l'action courante, permettant ainsi d'adapter les algorithmes à des sports ou des situations de jeu spécifiques sans nécessiter de données d'entraînement étiquetées. Cette approche pourrait faciliter la mise en œuvre du dispositif dans divers contextes sportifs, en particulier pour les sports moins courants ou les niveaux de compétition amateurs. En variante encore, les algorithmes mis en œuvre par l’unité de calcul peuvent intégrer des données temporelles, telles que la vitesse et l'accélération des joueurs ou des objets en mouvement, pour prédire la localisation de l'action courante. L'utilisation de ces informations supplémentaires permettent d’affiner les prédictions et à améliorer la précision du suivi de l'action sportive, en particulier dans les situations où les mouvements sont rapides et imprévisibles. En variante, l'unité de calcul peut être configurée pour mettre en œuvre des algorithmes de réseaux de neurones profonds, tels que des réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou des réseaux de neurones récurrents (RNN), pour prédire la localisation de l'action courante. Ces types d'algorithmes sont particulièrement adaptés pour traiter des données visuelles et temporelles complexes et pourraient offrir des performances de prédiction améliorées par rapport à des algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour déterminer la localisation de l’action courante d’activité sportive sur le terrain sous la forme d’un couple de nombres représentant chacun une coordonnée horizontale et/ou verticale dans la zone de sélection du masque binaire de terrain et définissant chacun une proportion entre une valeur minimale normalisée et une valeur maximale normalisée. Avantageusement, l'utilisation d'un couple de nombres pour représenter la localisation de l'action courante d'activité sportive sur le terrain permet une représentation simplifiée et précise des positions sur le terrain, facilitant ainsi le traitement et l'analyse des données. En exprimant les coordonnées horizontales et verticales sous la forme de proportions entre une valeur minimale normalisée et une valeur maximale normalisée, le dispositif est capable de s'adapter facilement aux différentes dimensions de terrains de sport, offrant ainsi une plus grande flexibilité et une meilleure compatibilité avec diverses activités sportives. De plus, cette approche normalisée facilite la comparaison des localisations d'actions entre différentes instances du dispositif ou entre différents sports, permettant ainsi une analyse plus cohérente et robuste des données collectées. En variante, l'unité de calcul peut être agencée pour déterminer la localisation de l'action courante d'activité sportive sur le terrain en utilisant un système de coordonnées polaires plutôt que cartésiennes. Dans ce cas, la position de l'action sera représentée par un angle et une distance par rapport à un point de référence fixe sur le terrain, offrant ainsi une autre manière d'exprimer la position des actions de manière précise et adaptable aux différents sports et terrains. En variante, la localisation de l'action courante d'activité sportive par l’unité de calcul pourra être déterminée en utilisant un système de coordonnées tridimensionnelles, prenant en compte non seulement les coordonnées horizontales et verticales, mais également la hauteur. Cette approche permet de mieux analyser les actions impliquant des mouvements en hauteur, comme les sauts ou les lancers, fournissant ainsi une représentation plus complète de la localisation de l'action pour certains sports. En variante, l'unité de calcul peut être configurée pour déterminer la localisation de l'action courante en se basant sur des zones prédéfinies du terrain plutôt que sur des coordonnées continues. Dans ce cas, le terrain est divisé en sections ou grilles, et la position de l'action serait représentée par l'index de la section correspondante. Cette méthode simplifie le traitement et l'analyse des données, tout en permettant une représentation flexible et adaptable aux différents sports et terrains. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour segmenter des zones dites « de limite » dans l’image initiale ; pour comparer chaque localisation prédite auxdites zones de limite, et pour mettre à jour, en fonction de ladite comparaison, la prédiction de ladite localisation de l’action. Avantageusement, la segmentation des zones dites "de limite" dans l'image initiale permet au dispositif d'identifier les bords du terrain ou d'autres zones importantes pour le suivi de l'action. En comparant chaque localisation prédite aux zones de limite, le dispositif peut ajuster et affiner la prédiction de la localisation de l'action en fonction de ces informations. Cela conduit à une amélioration de la précision et de la fiabilité des prédictions, permettant une meilleure compréhension de la dynamique du jeu et des mouvements des joueurs sur le terrain. Par ailleurs, la mise à jour des prédictions en fonction de la comparaison avec les zones de limite garantit que les données générées par le dispositif sont plus pertinentes et fiables. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, pour chaque image de chaque groupe d'images successives du flux d'images reçu contenant une image traitée, l’unité de calcul est agencée pour déterminer une région d’intérêt dans cette image dont la position dépend de la localisation prédite à partir de ladite image traitée et dont les dimensions dépendent des dimensions de la zone de sélection du masque binaire de terrain. Avantageusement, l'utilisation d'une région d’intérêt dans chaque image de chaque groupe d'images successives permet d'optimiser les ressources de calcul en se concentrant uniquement sur les zones pertinentes. En déterminant la position de la région d’intérêt en fonction de la localisation prédite à partir de l'image traitée, le dispositif peut suivre l'action de manière plus précise et efficace. De plus, en adaptant les dimensions de la région d’intérêt en fonction des dimensions de la zone de sélection du masque binaire de terrain, le dispositif garantit que la région d’intérêt couvre une zone suffisamment grande pour capturer l'action pertinente tout en évitant de traiter des données inutiles. Cela permet d'améliorer les performances globales du dispositif et de fournir des analyses sportives plus précises et informatives. En variante, la détermination de la région d’intérêt par l’unité de calcul peut être basée sur d'autres méthodes, telles que la détection de mouvements ou l'analyse de trajectoires, pour suivre de manière plus précise les actions dynamiques dans le flux d'images. Cela permet de mieux cibler les zones pertinentes sans affecter négativement la performance globale du dispositif. En variante, plutôt que d'utiliser uniquement les dimensions de la zone de sélection du masque binaire de terrain pour déterminer les dimensions de la région d’intérêt, l’unité de calcul peut être agencée pour également prendre en compte d'autres facteurs, tels que la densité des joueurs ou des objets dans la zone. Cela permet de créer une région d’intérêt qui s'adapte de manière plus précise à la situation spécifique sur le terrain et de fournir des résultats d'analyse plus pertinents. En variante, l’unité de calcul peut être agencée pour utiliser plusieurs régions d’intérêt au lieu d'une seule pour mieux couvrir l'ensemble du terrain et capturer plusieurs actions simultanées. Les régions d’intérêt peuvent être adaptées en fonction des événements spécifiques sur le terrain, tels que les duels de joueurs, les passes ou les tirs. Cela permet d'obtenir une analyse plus complète et détaillée de l'activité sportive en cours. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, le flux d'images enregistré par ladite caméra munie d’un objectif à distance focale courte comporte une succession de groupes d’images successives. Le cas échéant, l’unité de calcul est agencée pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive sur le terrain à partir de la première image seulement de chaque groupe d’image successives, cette image formant ladite image traitée ; et l’unité de calcul est agencée pour déterminer ladite région d'intérêt dans chacune des images d’un même groupe à partir de la localisation prédite à partir de ladite première image et pour extraire une sous-image de ladite image correspondant à ladite région d'intérêt déterminée. Avantageusement, en utilisant seulement la première image de chaque groupe d'images successives pour prédire la localisation de l'action courante, le dispositif peut réduire la charge de traitement et les ressources nécessaires tout en maintenant une précision acceptable. De plus, en déterminant la région d’intérêt dans chacune des images d'un même groupe à partir de la localisation prédite à partir de la première image, le dispositif peut suivre l'évolution de l'action sans avoir à traiter chaque image individuellement, ce qui permet de gagner en efficacité et en rapidité. L'extraction d'une sous-image correspondant à la région d'intérêt déterminée permet également de focaliser l'analyse sur les zones pertinentes de l'image, améliorant ainsi la qualité des informations fournies et réduisant le bruit et les interférences. En variante, au lieu de prédire la localisation de l'action courante uniquement à partir de la première image de chaque groupe d'images successives, l’unité de calcul peut être agencée pour prédire la localisation en utilisant un sous-ensemble d'images représentatif du groupe, ce qui permet de conserver une réduction de la charge de traitement tout en améliorant potentiellement la précision de la localisation. En variante, la région d’intérêt peut être déterminée par l’unité de calcul en utilisant une approche de suivi des objets dans le groupe d'images successives, permettant ainsi une adaptation dynamique de la région d’intérêt en fonction des mouvements des objets d'intérêt, tels que les joueurs ou le ballon, au sein du groupe d'images. En variante, l'extraction de la sous-image peut être réalisée par l’unité de calcul en appliquant un algorithme de compression ou de réduction de la résolution aux images initiales, permettant ainsi de réduire la quantité de données traitées sans sacrifier la qualité de l'information extraite de la région d'intérêt. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour réaliser des opérations de traitement d’image sur chaque sous-image extraite de sorte que les images dudit deuxième flux d’images soient dépourvues de distorsions engendrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte. Avantageusement, la réalisation d'opérations de traitement d'image sur chaque sous-image extraite permet d'éliminer les distorsions engendrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte, améliorant ainsi la qualité et la précision des images du deuxième flux. Cela facilite l'analyse et la compréhension des actions sportives en cours par les spectateurs ou les entraîneurs, en leur fournissant des images dépourvues de distorsions et plus représentatives de la réalité du terrain. De plus, la correction de ces distorsions peut également améliorer la performance des algorithmes d'apprentissage automatique en leur fournissant des données plus précises pour l'analyse et la prédiction des actions sportives. Avantageusement, l’unité de calcul peut comporter une mémoire dans laquelle est stocké un modèle de distorsion de la caméra. Ce modèle pourra être un modèle non linéaire, comme un modèle polynomial de distorsion radiale. Ce modèle utilise une série de coefficients pour décrire la manière dont la distance radiale de chaque point à partir du centre de l'image change en fonction de l'angle d'incidence du rayon lumineux. L’unité de calcul pourra être agencée pour appliquer, à chaque pixel de chaque image dudit deuxième flux d’images, une transformation géométrique dépendant des coefficients du modèle de distorsion et permettant de remapper les coordonnées de chaque pixel dans ladite image pour obtenir de nouvelles coordonnées dans une image rectifiée. On pourra prévoir que cette transformation géométrique soit suivie d’une interpolation, dans le cas où cette transformation géométrique ne fournit pas des coordonnées de pixel exactes dans l'image rectifiée. On pourra prévoir que l’interpolation soit bilinéaire ou bicubique pour déterminer les valeurs des pixels. On pourra également prévoir que cette transformation géométrique soit suivie d’une calibration permettant d’ajuster les paramètres du modèle de distorsion et de la transformation géométrique en fonction des spécificités de la caméra et de l'objectif utilisés. Cette calibration permet de transformer une image distordue par une caméra munie d’un objectif à distance focale courte en une image rectifiée offrant une représentation plus précise et réaliste de la scène d'origine. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour appliquer différents types de traitement d'image pour corriger les distorsions causées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte, comme des transformations géométriques, des corrections de distorsion radiale ou des corrections de distorsion tangentielle. Ces différentes méthodes pourront être choisies en fonction des caractéristiques spécifiques de la caméra utilisée ou des besoins particuliers de l'application. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre une approche adaptative pour le traitement d'image, ajustant les paramètres de correction en fonction de l'intensité des distorsions observées dans les sous-images extraites. Cette approche permet une correction plus précise des distorsions en fonction des conditions spécifiques de chaque image. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage profond pour corriger les distorsions engendrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte. Des réseaux de neurones convolutifs pourront être entraînés pour apprendre à corriger ces distorsions spécifiques, offrant une alternative aux méthodes de traitement d'image classiques. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, l’unité de calcul est agencée pour appliquer une opération de distorsion à chaque sous-image extraite, ladite opération de distorsion étant déterminée au moins à partir des caractéristiques optiques de la caméra munie d’un objectif à distance focale courte. Avantageusement, en appliquant une opération de distorsion à chaque sous-image extraite en se basant sur les caractéristiques optiques de la caméra munie d’un objectif à distance focale courte, le dispositif est capable de corriger de manière précise et adaptée les distorsions spécifiques causées par cette caméra. Cette approche personnalisée permet d'obtenir des images du deuxième flux d'images qui sont dépourvues de distorsions, améliorant ainsi la qualité et la fidélité des images pour une meilleure analyse et compréhension de l'activité sportive en cours. De plus, en prenant en compte les caractéristiques optiques de la caméra, le dispositif peut être adapté à différents types de caméras grand angle, offrant une solution flexible pour diverses situations et besoins. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre un ou plusieurs algorithmes de correction de distorsion basée sur l'apprentissage automatique, où un modèle pré-entraîné est utilisé pour estimer et corriger les distorsions spécifiques à la caméra munie d’un objectif à distance focale courte. Cette approche permet une adaptation dynamique aux différentes caméras grand angle, offrant une solution plus flexible et potentiellement plus précise pour la correction des distorsions. En variante, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre un ou plusieurs algorithmes de correction de distorsion basées sur des méthodes géométriques, qui prennent en compte la géométrie de la caméra munie d’un objectif à distance focale courte et le placement des objets dans l'image pour corriger les distorsions. Cette approche offre une alternative robuste et efficace pour la correction des distorsions dans les images extraites. En variante encore, l'unité de calcul pourra être agencée pour mettre en œuvre une combinaison de plusieurs méthodes de correction de distorsion, permettant ainsi d'exploiter les avantages de différentes approches pour une correction de distorsion optimale. Cette solution offre une meilleure performance globale en matière de correction des distorsions pour les images extraites du deuxième flux d'images. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’opération de distorsion est déterminée à partir d’une ou plusieurs informations parmi : distance de la caméra au terrain, angle d’inclinaison de la caméra, luminosité de l’image, zoom courant de la caméra, la taille du terrain ou encore de la position dans l’image initiale de la région d’intérêt déterminée. Avantageusement, en déterminant l'opération de distorsion à partir d'une ou plusieurs informations telles que la distance de la caméra au terrain, l'angle d'inclinaison de la caméra, la luminosité de l'image, le zoom courant de la caméra et la taille du terrain, le dispositif peut ajuster de manière plus précise et adaptative la correction de distorsion pour chaque sous-image extraite. Cela permet d'obtenir des images du deuxième flux d'images avec une qualité visuelle améliorée et une représentation plus fidèle de la scène réelle. De plus, en tenant compte de ces informations spécifiques, le dispositif peut s'adapter dynamiquement aux changements de conditions d'enregistrement, garantissant ainsi une performance de correction optimale même lorsque les conditions varient. En variante, l'opération de distorsion pourrait être déterminée à partir d'autres informations telles que l'altitude de la caméra par rapport au terrain. Cette approche alternative permettrait également de corriger les distorsions de manière adaptative en fonction des conditions spécifiques de l'enregistrement. En variante, l'unité de calcul peut être agencée pour mettre en œuvre une technique de correction de distorsion basée sur l'apprentissage automatique, qui serait entraînée sur un ensemble de données représentatif des conditions d'enregistrement typiques. Cette approche permet de prédire et d'appliquer une opération de distorsion optimale pour chaque sous-image, en tenant compte des caractéristiques optiques de la caméra munie d’un objectif à distance focale courte et des conditions d'enregistrement spécifiques. L’invention concerne également un système d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport, le système comporte un dispositif d'enregistrement vidéo, et au moins un terminal mobile distant du dispositif et comportant une unité de contrôle, une mémoire de stockage et une interface d’utilisation. Le cas échéant, le dispositif et le terminal mobile comportent chacun des moyens de communication sans-fil de sorte que le dispositif transmette le deuxième flux vidéo au terminal mobile ; et l’unité du contrôle du terminal mobile est agencée pour, en réponse à une commande saisie via l’interface d’utilisation, enregistrer dans la mémoire de stockage du terminal mobile, au moins une partie du deuxième flux vidéo commençant à un instant antérieur à l’instant de saisie de la commande. Avantageusement, l’intégration d’un dispositif d’enregistrement vidéo dans un système d’enregistrement vidéo d’une activité sportive permet d’obtenir un enregistrement de haute qualité avec une correction adaptative des distorsions engendrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte. L’utilisation d’un terminal mobile distant, équipé d’une unité de contrôle, d’une mémoire de stockage et d’une interface d’utilisation, facilite la gestion et l’interaction avec le système par les utilisateurs. Grâce aux moyens de communication sans fil intégrés au dispositif et au terminal mobile, le deuxième flux vidéo est transmis en temps réel au terminal, permettant aux utilisateurs de visualiser et d’analyser les images en direct. L’unité de contrôle du terminal mobile permet d’enregistrer dans la mémoire de stockage du terminal, au moins une partie du deuxième flux vidéo en réponse à une commande saisie via l’interface d’utilisation, facilitant ainsi la sauvegarde d’images ou de séquences importantes à un instant antérieur à l’instant de saisie de la commande. Cette configuration améliore considérablement la flexibilité et la convivialité du système d’enregistrement vidéo pour les utilisateurs, tout en garantissant des enregistrements de haute qualité pour l’analyse et la diffusion ultérieures. En variante, au lieu d’utiliser un terminal mobile distant pour la gestion et l’interaction avec le système, on pourra concevoir d’utiliser un terminal fixe ou une station de travail, offrant une solution alternative pour les situations où la mobilité n'est pas requise ou pour une utilisation dans un centre de contrôle centralisé. En variante, le système pourra intégrer plusieurs dispositifs d'enregistrement vidéo, permettant ainsi de couvrir de plus grandes zones du terrain de sport ou d'enregistrer des angles de vue différents pour un suivi plus complet de l'activité sportive. En variante, le système pourra être équipé de moyens de communication filaires ou d'une combinaison de communications filaires et sans fil pour transmettre le deuxième flux vidéo au terminal mobile, offrant ainsi une alternative en fonction des besoins de l'infrastructure et des préférences en matière de connectivité. En variante, l'unité de contrôle du terminal mobile pourra permettre non seulement d'enregistrer des parties du deuxième flux vidéo, mais également de les éditer ou de les annoter, offrant une solution plus complète pour l'analyse et la révision des séquences capturées. En variante, le système d'enregistrement vidéo pourra inclure un logiciel d'analyse sportive intégré au terminal mobile ou au dispositif d'enregistrement vidéo, permettant de générer automatiquement des statistiques, des rapports et des visualisations basés sur les séquences enregistrées, offrant ainsi une solution plus complète pour les entraîneurs et les analystes de performance. Dans un mode de réalisation de l’invention, le terminal mobile peut comporter un bouton déclencheur de préenregistrement formant ladite interface d’utilisation. Le bouton pourra être un bouton mécanique ou un élément graphique d’une interface. Dans un mode de réalisation de l'invention, le terminal mobile pourra intégrer un bouton déclencheur de préenregistrement qui fera partie de l'interface utilisateur. Ce bouton pourra être un bouton mécanique ou un élément graphique dans une interface numérique. On pourra prévoir que tout ou partie du deuxième flux vidéo reçu par le terminal mobile sera temporairement stocké dans une mémoire tampon de préenregistrement de la mémoire du terminal mobile. Cette mémoire tampon pourra être conçue pour conserver une quantité limitée de contenu, par exemple les 15 dernières secondes du flux vidéo. Le deuxième flux vidéo sera enregistré et diffusé en intégralité, mais en parallèle, un tampon circulaire de 15 secondes permettra également d'enregistrer sélectivement les moments forts. Lorsqu'un utilisateur activera le bouton déclencheur sur le terminal mobile, les images du deuxième flux vidéo stockées dans cette mémoire tampon de préenregistrement seront récupérées par l'unité de contrôle du terminal mobile et ajoutées au début de l'enregistrement en cours. Le flux sera transmis en continu au téléphone et sera conservé uniquement lorsque le bouton sera enfoncé, ce qui permettra d'enregistrer spécifiquement les 15 secondes précédant l'appui sur le bouton. Ainsi, l'utilisateur aura la possibilité de capturer non seulement les moments en temps réel, mais aussi de revenir sur les moments importants qui auront précédé immédiatement. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles, ou exclusives, les unes par rapport aux autres. Brève description des figures D’autres avantages et caractéristiques de la présente invention sont maintenant décrits à l’aide d’exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l’invention, et à partir des dessins annexés, dessins sur lesquels les différentes figures représentent : FIG. 1 représente, schématiquement et partiellement, un procédé de génération d’un flux vidéo exécuté par une unité de calcul comprenant des régions d’intérêt d’une activité sportive selon un premier mode de réalisation de l’invention. FIG. 2 représente, schématiquement et partiellement, un procédé de génération d’un flux vidéo exécuté par une unité de calcul comprenant des régions d’intérêt d’une activité sportive selon un second mode de réalisation de l’invention. FIG. 3 représente, schématiquement et partiellement, une première image d’un terrain de sport, une deuxième image d’une segmentation colorimétrique du même terrain de sport et une troisième image d’un masque binaire du même terrain de sport selon un mode de réalisation de l’invention. FIG. 4 représente, schématiquement et partiellement, les différentes étapes de génération d’un flux vidéo à partir d’une succession de sous-images extraites correspondant à des régions d’intérêt selon un mode de réalisation de l’invention. FIG. 5 représente, schématiquement et partiellement, une région d’intérêt d’une image d’une activité sportive déterminée à partir de la détection des joueurs et du ballon, selon un mode de réalisation de l’invention. FIG. 6 représente, schématiquement et partiellement, un dispositif d’enregistrement vidéo d’une activité sportive selon un mode de réalisation de l’invention. FIG. 7 représente, schématiquement et partiellement, un procédé de préenregistrement et de diffusion d’un flux vidéo d’une région d’intérêt d’une activité sportive selon un mode de réalisation de l’invention. FIG. 8 représente, schématiquement et partiellement, l’architecture du réseau de neurones convolutif ResNet50. FIG. 9 représente, schématiquement et partiellement, l’architecture du réseau de neurones Faster R-CNN. Dans la description qui suit, les éléments identiques, par structure ou par fonction, apparaissant sur différentes figures conservent, sauf précision contraire, les mêmes références. De plus, diverses autres caractéristiques de l'invention ressortent de la description annexée effectuée en référence aux dessins qui illustrent des formes, non limitatives, de réalisation de l'invention et où : FIG. 1 illustre un procédé de génération d'un flux vidéo 106, selon un premier mode de réalisation, exécuté par une unité de calcul 112 d’un dispositif d’enregistrement vidéo 110 d’une activité sportive sur un terrain de sport 200, tel que représenté en FIG. 6 . Le procédé débute par une étape 1 A de sélection du type de sport devant être enregistré à partir d’un menu et de la géolocalisation du dispositif. L’étape 1 A comporte une sous-étape 1.1 A de fourniture de ladite donnée de géolocalisation par un utilisateur dudit dispositif d’enregistrement vidéo 110 au travers d’une interface utilisateur (non représentée). L’étape 1 A comporte une sous-étape 1.2 A de sélection du type de sport à partir d’un menu de sélection accessible depuis ladite interface utilisateur du dispositif d’enregistrement vidéo 110. Les options présentées par ledit menu de sélection étant inférées à partir de la donnée de géolocalisation fournie à l’étape 1.1 A . L’étape 1 A du procédé est suivie par une étape 2 A de capture d’un flux vidéo initial 100 par une caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 du dispositif d’enregistrement vidéo 110 et d’échantillonnage dudit flux vidéo initial 100. L’étape 2 A comporte une sous-étape 2.1 A de capture du flux vidéo initial par une caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 de type « fish-eye » et enregistre 60 images par seconde. Le flux vidéo initial 100 enregistré est transmis à l’unité de calcul 112, cette dernière réceptionne ledit flux vidéo initial et l’enregistre dans une mémoire tampon (non représentée) du dispositif d’enregistrement vidéo 110 ; ledit flux vidéo reçu est un flux d’images reçu 100, les images dudit flux d’images reçu 100 sont ordonnées chronologiquement. L’étape 2 A comporte une sous-étape 2.2 A d’échantillonnage par l’unité de calcul 112 dudit flux vidéo initial reçu 100 de sorte à produire deux sous-flux d’images F1 et F2. Le premier sous-flux d’images F1 correspondant à l’extraction d’une image sur cinq du flux d’images reçu 100 et le deuxième sous-flux d’images F2 correspond à l’ensemble complémentaire du sous-flux d’images F1 par rapport au flux d’images initial reçu 100. La création des flux vidéo F1 et F2 se réalise de sorte à que les images de chaque flux vidéo soient indicées chronologiquement dans leur ensemble, de sorte que la réunion des deux flux vidéo F1 et F2 préserve l’ordre temporel des évènements. La sous-étape 2.2 A comprend également la transmission du deuxième sous-flux d’images F2 vers une pile de traitement au sein de l’unité de calcul 112. L’étape 2 A est suivie par une étape 3 A de détection du terrain de sport 200 et de génération d’un masque binaire de terrain 203 à partir du flux vidéo initial 100 ou de l’un des sous-flux d’images F1 ou F2. Les algorithmes qui sont mis en œuvre dans cet étape 3A dépendent notamment des informations issues de l’étape 1A et sont ainsi sélectionnés par l’unité de calcul 112, parmi une gamme d’algorithmes, à partir de ces informations et notamment du type de sport obtenu à l’issue de l’étape 1A. Dans l’exemple décrit, pour une ou plusieurs images 201 initiales de ce flux d’images 100, F1 ou F2, l’étape 3 A comprend une première sous-étape 3.1 A de détermination d’une segmentation colorimétrique 202 de cette image initiale 201 par l’unité de calcul 112. La segmentation colorimétrique 202 produit un ensemble de zones de pixels, non nécessairement connexes, chacune desdites zones étant associée à une même couleur. L’étape 3 A comprend une deuxième sous-étape 3.2 A de détermination d'une segmentation panoptique (non représentée) de l'image initiale 201 par l’unité de calcul 112 permettant d’identifier le terrain 200, les joueurs et les spectateurs présents dans l’image initiale 201. L’étape 3 A comprend une dernière sous-étape 3.3 A de génération d’un masque binaire de terrain 203 à partir de la donnée de géolocalisation fournie à l’étape 1 A et des segmentations colorimétrique 202 et panoptique obtenues lors des étapes 3.1 A et 3.2 A . Le masque binaire de terrain 203 est obtenu en commençant par déterminer les zones de l’image segmentée par colorimétrie dont la surface est plus grande qu'un seuil de 25% de la surface totale de l’image. Dans ce cas particulier, deux valeurs clés sont calculées à partir de percentiles spécifiques de la position verticale dans la zone ciblée par la segmentation panoptique. La première valeur, correspondant à un percentile élevé, donne une indication de la hauteur maximale de la zone. La seconde valeur, quant à elle, correspond à un percentile approximativement au milieu vertical de la zone, fournissant ainsi un indice de la position centrale de la zone. En l'espèce, la zone finalement sélectionnée pour les opérations suivantes est celle qui se trouve le plus proche, en termes de valeur absolue, de cette seconde valeur. Enfin, le masque binaire de terrain 203 est créé à partir de la zone sélectionnée. Le masque binaire 203 représente la zone précise du terrain de sport 200 qui sera conservée pour les traitements ultérieurs, notamment afin d’exclure les éléments en dehors du terrain de sport 200. Le procédé comporte également une étape 4 A de segmentation du premier plan et de l’arrière-plan de chaque image issue du premier sous-flux d'images F1 et de génération d’un masque binaire de premier plan (non représenté). Les étapes qui vont ainsi être décrites sont donc renouvelées pour chaque image du premier sous-flux d’images F1. L’étape 4 A comporte une première sous-étape 4.1 A de segmentation par l’unité de calcul 112 du premier plan et de l’arrière-plan de chaque image issue du premier flux d’images F1. L’unité de calcul 112 détecte les objets en premier plan de chaque image au moyen d’un algorithme d’apprentissage automatique sous forme d’un réseau de neurones convolutif entrainé pour détecter et estimer la position d’un objet en premier plan dans une image. L’étape 4 A comporte une deuxième sous-étape 4.2 A de génération par l’unité de calcul 112 d’un masque binaire de premier plan 204 (non représenté) définissant une zone de sélection de premier plan. Le masque binaire du premier plan est créé en se basant sur la segmentation du premier plan réalisée à la sous-étape 4.1 A . Il représente la zone de position des objets principaux dans l'image, en particulier des joueurs sur le terrain. Le procédé comporte une étape 5 A de génération d’un masque binaire final et de superposition dudit masque binaire final avec le sous-flux d’images F1. L’étape 5 A comporte une première sous-étape 5.1 A de génération du masque binaire final 205 obtenu par multiplication du masque binaire de terrain 203 et du masque de premier plan 204. L’étape 5 A comporte une deuxième sous-étape 5.2 A de superposition par l’unité de calcul 112 du masque binaire final 205 avec chaque image du premier sous-flux d’images F1 pour obtenir, pour chacune des images, un ensemble de pixels actifs résultant de cette superposition et mis en évidence par rapport aux pixels inactifs par un coloriage en rouge (non représenté). L’image résultante 206 de la superposition d’une image du sous-flux d’images F1 et du masque binaire final 205 est apte à être fournie en entrée d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive. L’ensemble des images 206 ainsi générées forme un troisième flux d’images F3. L’étape 5 A est suivie d’une étape 6 A de fourniture du troisième flux d‘images F3 en entrée d’un réseau de neurones ResNet50 permettant de localiser le centre de l’action sportive. Le réseau de neurones ResNet50 comporte une couche d'entrée convolutive, pourvue notamment de filtres de taille 7x7 et d’un pas de 2. Cette première couche peut être suivie d'une fonction de normalisation par lots, d'une fonction d'activation de type ReLU et enfin d'une couche de regroupement maximale de taille 3x3 et de pas 2. Le réseau de neurones ResNet50 employé par l’algorithme mis en œuvre par l’unité de calcul 112 comporte, à la suite de la couche d'entrée convolutive, quatre étages principaux, chacun composé de plusieurs blocs résiduels. Le premier étage comprend un bloc convolutif et deux blocs identité. Le deuxième étage comprend un bloc convolutif et trois blocs identité. Le troisième étage comprend un bloc convolutif et cinq blocs identité. Le quatrième étage comprend un bloc convolutif et deux blocs identité. À la suite du dernier étage principal, le réseau de neurones présente une couche de regroupement global moyen suivie d’une couche dense, présentant une fonction d'activation softmax. Cette étape comprend également la détermination et l’extraction, par l’unité de calcul 112, d’une région d'intérêt 103 ; 104 à partir du flux d’images F3. La détermination de la région d’intérêt est réalisée au moyen du réseau de neurones ResNet50 entraîné pour renvoyer en sortie la localisation du centre de l’action et pour déterminer à partir de ladite localisation du centre de l’action une région d’intérêt, sous forme d’un ensemble de coordonnées sur l’image définissant un rectangle. L’étape 6 A est suivie d’une étape 7 A de génération d’un flux d’images 105 correspondant aux régions d’intérêt 103 ; 104 extraites. L’extraction de la région d’intérêt est réalisée sur chaque image des flux d’images F1 et F2 pour recomposer un flux correspondant au flux initial 100. L’ensemble des régions d’intérêt ainsi déterminées forme un flux d’images 105 composé uniquement de régions d’intérêt. L’étape 7 A est suivie d’une étape 8 A de génération d’un flux d’images 106 rectifiées à partir du flux 105. La rectification de la distorsion engendrée par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 du dispositif d’enregistrement vidéo 110 sur l’ensemble des images formant le flux d’images 105. La rectification de l'image est réalisée en appliquant une transformation géométrique sur chacune des sous-images pour corriger la distorsion introduite par l'optique de la caméra « fish-eye » 111. Dans un premier temps, un modèle mathématique de la distorsion est déterminé à partir des caractéristiques spécifiques de l'optique de la caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111, telles que la distance focale, la position du point principal et les coefficients de distorsion radiale et tangentielle. Ces informations sont obtenues par une procédure de calibration de la caméra par capture d'images d'un motif standard connu et l'estimation des paramètres de la caméra qui minimisent la différence entre les positions projetées des points du motif et leurs positions observées dans les images. Ensuite, pour chaque sous-image, un ensemble de points correspondants est identifié entre l'image déformée et une version idéalisée de l'image sans distorsion. Ces points sont utilisés pour calculer la transformation géométrique qui permet de corriger la distorsion. Cette transformation est généralement une fonction non-linéaire qui déplace chaque pixel de l’image déformée à sa position corrigée dans l’image rectifiée. Finalement, la transformation est appliquée à l'ensemble de l'image pour produire une sous-image rectifiée. Enfin, l’étape 8 A permet ainsi de générer un flux d'images 106 correspondant aux sous-images rectifiées des régions d'intérêt 103 ; 104. FIG. 2 illustre un procédé de génération d'un flux vidéo 106, selon un deuxième mode de réalisation, exécuté par une unité de calcul 112 d’un dispositif d’enregistrement vidéo 110 d’une activité sportive sur un terrain de sport 200. Les étapes identiques au premier mode de réalisation conservent les mêmes références. Le procédé débute par une étape 1 A de sélection du type de sport devant être enregistré à partir d’un menu et de la géolocalisation du dispositif 110. L’étape 1 A comporte une sous-étape 1.1 A de fourniture de ladite donnée de géolocalisation par un utilisateur dudit dispositif d’enregistrement vidéo 110 au travers d’une interface utilisateur (non représentée). L’étape 1 A comporte une sous-étape 1.2 A de sélection du type de sport à partir d’un menu de sélection accessible depuis ladite interface utilisateur du dispositif d’enregistrement vidéo 110. Les options présentées par ledit menu de sélection étant inférées à partir de la donnée de géolocalisation fournie à l’étape 1.1 A . L’étape 1 A du procédé est suivie par une étape 2 A de capture d’un flux vidéo initial 100 par une caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 du dispositif d’enregistrement vidéo 110 et d’échantillonnage dudit flux vidéo initial 100. L’étape 2 A comporte une sous-étape 2.1 A de capture du flux vidéo initial par une caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 de type « fish-eye » et enregistre 60 images par seconde. Le flux vidéo initial 100 enregistré est transmis à l’unité de calcul 112, cette dernière réceptionne ledit flux vidéo et l’enregistre dans une mémoire tampon (non représentée) du dispositif d’enregistrement vidéo 110 ; ledit flux vidéo reçu est un flux d’images reçu 100, les images dudit flux d’images reçu 100 sont ordonnées chronologiquement. L’étape 2 A comporte une sous-étape 2.2 A d’échantillonnage par l’unité de calcul 112 dudit flux vidéo initial reçu 100 de sorte à produire deux sous-flux d’images F1 et F2. Le premier sous-flux d’images F1 correspondant à l’extraction d’une image sur cinq du flux d’images reçu 100 et le deuxième sous-flux d’images F2 correspond à l’ensemble complémentaire du sous-flux d’images F1 par rapport au flux d’images reçu 100. La création des flux vidéo F1 et F2 se réalise de sorte à que les images de chaque flux vidéo soient indicées chronologiquement dans leur ensemble, de sorte que la réunion des deux flux vidéo F1 et F2 préserve l’ordre temporel des évènements. La sous-étape 2.2 A comprends également la transmission du deuxième sous-flux d’images F2 vers une pile de traitement au sein de l’unité de calcul 112. L’étape 2 A est suivie par une étape 3 A de détection du terrain de sport 200 et de génération d’un masque binaire de terrain 203 à partir du flux vidéo initial 100 ou de l’un des sous-flux d’images F1 ou F2. Les algorithmes qui sont mis en œuvre dans cet étape 3A dépendent notamment des informations issues de l’étape 1A et sont ainsi sélectionnés par l’unité de calcul 112, parmi une gamme d’algorithmes, à partir de ces informations et notamment du type de sport obtenu à l’issue de l’étape 1A. Dans l’exemple décrit, pour une ou plusieurs images 201 de ce flux d’images 100, F1 ou F2, l’étape 3 A comprend une première sous-étape 3.1 A de détermination d’une segmentation colorimétrique 202 de cette image initiale 201 par l’unité de calcul 112. La segmentation colorimétrique 202 produit un ensemble de zones de pixels, non nécessairement connexes, chacune desdites zones étant associée à une même couleur. L’étape 3 A comprend une deuxième sous-étape 3.2 A de détermination d'une segmentation panoptique (non représentée) de l'image initiale 201 par l’unité de calcul 112 permettant d’identifier le terrain de sport 200, les joueurs et les spectateurs présents dans l’image initiale 201. L’étape 3 A comprend une dernière sous-étape 3.3 A de génération d’un masque binaire de terrain 203 à partir de la donnée de géolocalisation fournie à l’étape 1 A et des segmentations colorimétrique 202 et panoptique obtenues lors des étapes 3.1 A et 3.2 A . Le masque binaire de terrain 203 est obtenu en commençant par déterminer les zones de l’image segmentée par colorimétrie dont la surface est plus grande qu'un seuil de 25% de la surface totale de l’image. Dans ce cas particulier, deux valeurs clés sont calculées à partir de percentiles spécifiques de la position verticale dans la zone ciblée par la segmentation panoptique. La première valeur, correspondant à un percentile élevé, donne une indication de la hauteur maximale de la zone. La seconde valeur, quant à elle, correspond à un percentile approximativement au milieu vertical de la zone, fournissant ainsi un indice de la position centrale de la zone. En l'espèce, la zone finalement sélectionnée pour les opérations suivantes est celle qui se trouve le plus proche, en termes de valeur absolue, de cette seconde valeur. Enfin, le masque binaire de terrain 203 est créé à partir de la zone sélectionnée. Le masque binaire 203 représente la zone précise du terrain de sport 200 qui sera conservée pour les traitements ultérieurs, notamment afin d’exclure les éléments en dehors du terrain de sport 200. Dans ce deuxième mode de réalisation de l’invention, l’étape 3 A est suivie d’une étape 4 B de détermination des positions des joueurs sur le terrain de sport 200 à partir de chaque image du premier sous-flux d’image F1. Les étapes qui vont ainsi être décrites sont donc renouvelées pour chaque image du premier sous-flux d’images F1. Dans une première sous-étape 4.1 B , l’image est fournie en entrée d’un réseau de neurones dont l’architecture est basée sur celle du réseau Faster R-CNN pour détecter et déterminer les coordonnées des joueurs sur le terrain de sport. Le réseau Faster R-CNN a été préalablement entraîné sur l'ensemble de données COCO, qui se compose de plus de 330 000 images réparties en 80 catégories d'objets et 91 catégories d'éléments d'arrière-plan, avec un total de 1,5 million d'instances d'objets. Chaque image dispose également de 5 légendes, et il y a des points clés pour 250 000 personnes dans l'ensemble de données. Ensuite, dans une deuxième sous-étape 4.2 B , l’unité de calcul 112 supprime des éventuels faux positifs des joueurs à partir du masque binaire de terrain 203, en excluant les positions situées en dehors des limites du terrain définies par ce masque. L’unité de calcul peut également supprimer d’autres positions, en fonction de l’information du type de sport fournie à l’étape 1 A en comptant le nombre de joueurs et arbitres prévus dans ce type de sport. Ainsi, un ensemble de positions des joueurs sur le terrain est généré. L’étape 4 B est suivie d’une étape 5 B de détermination d’une région d'intérêt 103 ; 104 à partir du flux d’images F1, de l’ensemble des positions des joueurs déterminé à l’étape 4 B ainsi que du masque binaire de terrain 203. La détermination de la région d’intérêt est réalisée au moyen d’un réseau de neurones de type perceptron (non représenté) entraîné pour réceptionner en entrée les coordonnées des positions des joueurs, déterminées à l’étape précédente, et pour renvoyer en sortie le centre de l’action, sous forme d’un couple de coordonnées relativement aux dimensions de l’image et définissant le centre de l'action sportive. À partir du centre de l’action sportive déterminé, l’unité de calcul 112 détermine des régions d’intérêt 103 ; 104 sur l’ensemble des images du flux F1. L’étape 5 B est suivie d’une étape 7 A de génération d’un flux d’images 105 correspondant aux régions d’intérêt 103 ; 104 extraites à l’étape 5 B . L’extraction de la région d’intérêt est réalisée sur chaque image des flux d’images F1 et F2 pour recomposer un flux d’images correspondant au flux initial 100. L’ensemble des régions d’intérêt ainsi déterminées forme un flux d’images 105 formée uniquement des régions d’intérêt. L’étape 7 A est suivie d’une étape 8 A de génération d’un flux d’images rectifiées 106 à partir du flux 105. La rectification de la distorsion engendrée par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 du dispositif d’enregistrement vidéo 110 sur l’ensemble des images formant le flux d’images 105. La rectification de l'image est réalisée en appliquant une transformation géométrique sur chacune des sous-images pour corriger la distorsion introduite par l'optique de la caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 de type « fish-eye ». Dans un premier temps, un modèle mathématique de la distorsion est déterminé à partir des caractéristiques spécifiques de l'optique de la caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111, telles que la distance focale, la position du point principal et les coefficients de distorsion radiale et tangentielle. Ces informations sont obtenues par une procédure de calibration de la caméra par capture d'images d'un motif standard connu et l'estimation des paramètres de la caméra qui minimisent la différence entre les positions projetées des points du motif et leurs positions observées dans les images. Ensuite, pour chaque sous-image, un ensemble de points correspondants est identifié entre l'image déformée et une version idéalisée de l'image sans distorsion. Ces points sont utilisés pour calculer la transformation géométrique qui permet de corriger la distorsion. Cette transformation est généralement une fonction non-linéaire qui déplace chaque pixel de l’image déformée à sa position corrigée dans l’image rectifiée. Finalement, la transformation est appliquée à l'ensemble de l'image pour produire une sous-image rectifiée. Enfin, l’étape 8 A permet ainsi de générer un deuxième flux d'images 106 correspondant aux sous-images rectifiées des régions d'intérêt 103 ; 104. Il convient de noter que bien que les différentes étapes de ce procédé aient été présentées dans un ordre spécifique, elles peuvent être réalisées dans n'importe quel ordre qui reste conforme aux objectifs du procédé. De plus, certaines étapes peuvent être omises ou combinées avec d'autres, selon les besoins spécifiques de l'utilisateur et les capacités de l'appareil d'enregistrement vidéo 110. FIG. 3 présente une série de trois images illustrant différentes images employées dans la détermination du masque binaire d'un terrain de sport. La première image 201 dépeint un panorama initial du terrain de sport capturé dans son intégralité et des éléments autour de ce dernier tels que le stade, les gradins et les spectateurs. La deuxième image 202 représente la même image après avoir fait l'objet d'une segmentation par colorimétrie permettant d’affichant distinctement les différentes zones, notamment du terrain, grâce à leur gamme de couleurs spécifique. Finalement, une troisième image 203 correspondant à un masque binaire de terrain de sport obtenu par application conjointe des algorithmes de détection et de localisation permettant d’afficher une image par segmentation panoptique du terrain d’une part, et par l’information obtenue par la segmentation colorimétrique d’autre part. FIG. 4 , nous observons une séquence de dessins illustrant les différentes sous-étapes d'un processus de traitement vidéo selon le mode de réalisation de la FIG. 2 . La première partie de la séquence montre le flux d'images 100 d'un terrain de sport obtenu par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111. La deuxième partie illustre le processus d’échantillonnage dudit premier flux d’images 100 pour former les sous-flux F1 et F2. La troisième partie illustre l'étape où le masque de terrain 203 est généré, par l’unité de calcul 112, à partir d’une image initiale 201 du premier sous-flux F1, l’étape où l’unité de calcul 112 détermine les positions des personnes présentes sur chaque image du premier sous-flux F1 et l’étape où certaines positions sont exclues, notamment en tenant compte du masque 203 pour aboutir à un jeu de coordonnées (x i , y i ). La quatrième partie illustre l’étape où l’unité de calcul 112 prédit la localisation de l’action courante sur le terrain, à partir de chaque image du premier sous-flux F1 et du jeu de coordonnées (x i , y i ), et détermine ainsi des régions d’intérêt 103 ; 104. La cinquième partie de la séquence illustre la formation d'un flux d'images 105 où chaque image est une sous-image extraite d’une image du sous-flux F1 ou F2, correspondant à une région d’intérêt 103 ; 104, le flux 105 correspondant ainsi au flux initial 100. Enfin, la dernière partie illustre l’étape où l’unité de calcul corrige, dans chaque image du flux 105, les distorsions introduites par l'objectif à distance focale courte 111 de type « fish-eye » dans chaque image du flux initial 100. En FIG. 5 , nous observons une représentation graphique spécifique d'une région d'intérêt 103 d’une activité sportive en cours sur un terrain de sport 200 à partir d’une image prise par une caméra munie d’un objectif à distance focale courte. Cette image met en avant plusieurs joueurs en plein jeu, capturés au moment le plus crucial de l'action. Les formes humaines sont distinctement mises en relief, résultant de l'identification des joueurs sur le terrain. Chaque joueur est encadré par une boîte rectangulaire 300 soulignant leur position spécifique sur le terrain. De plus, chaque boîte est accompagnée d'une étiquette, fournissant des informations supplémentaires sur le type d’objet identifié (non représenté). Sont également représentés les vecteurs vitesse 302 des joueurs indiquant la direction et le sens de déplacement, ainsi que la célérité de déplacement des joueurs. Ces informations forment partie des données en entrée de l’algorithme d’apprentissage automatique chargé de la prédiction de la région d’intérêt dans les images du flux vidéo échantillonné. Au sein de ladite région d’intérêt 103, on peut également repérer le ballon, l'objet central de l'activité sportive. Le ballon est également mis en évidence par une boîte circulaire 301 indiquant sa position précise sur le terrain. FIG. 6 est une représentation schématique d’un système d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport selon un exemple de réalisation de l’invention. Le système comporte un dispositif d'enregistrement vidéo 110 d’une activité sportive. Le dispositif 110 intègre une unité de calcul 112 et une caméra comportant un objectif à distance focale courte 111, toutes les deux embarquées dans le dispositif. La caméra munie d’un objectif à distance focale courte 111 est une caméra fish-eye et capture un flux d'images 100 du terrain de sport 200 et permettant d'enregistrer toute l'activité sportive sur le terrain 200. L'unité de calcul 112, en interaction étroite avec la caméra 111, traite le flux d'images capturé 100. L'unité de calcul 112 met en œuvre le procédé de la FIG. 1 et segmente les images, identifie les régions d'intérêt 103 ; 104, prédit les actions et les localisations, et effectue toutes les opérations nécessaires pour créer un deuxième flux d'images 106 dépourvu de distorsions et focalisé sur les régions d'intérêt 103 ; 104. En outre, le dispositif intègre un élément de communication sans fil 113, de type Wi-Fi. Cet élément permet au dispositif 110 de transmettre le deuxième flux d'images 106, généré par l’unité de calcul 112 à l’issue de l’étape 8 A du procédé de la FIG. 1 ou de la FIG. 2 , à un terminal mobile 116. Le terminal mobile 116 est muni d’une interface de contrôle comportant un bouton déclencheur 115 de l’enregistrement en mémoire du deuxième flux d’images 105 transmis par le dispositif 110 via l’élément de communication sans-fil et ce depuis un instant précédent l'instant de l'appui sur le bouton déclencheur 115, en l’espèce les 15 secondes précédent ledit instant d’appui sur le bouton déclencheur 115. Dans la FIG. 7 , nous avons illustré une procédure qui enregistre en continu une activité sportive à partir du deuxième flux vidéo 105 sur le terminal mobile 116, mettant en évidence une région d'intérêt spécifique. L'étape 0 se réfère à l'actionnement du bouton déclencheur 115. Cela n'initie pas l'enregistrement, mais marque plutôt un point d'intérêt dans le flux vidéo continu. Plus précisément, une pression sur le bouton déclencheur 115 signale une instruction pour conserver les quinze dernières secondes du deuxième flux vidéo 105 précédant ce moment, jusqu'au prochain actionnement du même bouton. Après l'étape 0, le processus continue avec une série d'étapes, indiquées par un bloc, correspondant aux étapes 1 A à 8 A décrites soit dans le premier mode de réalisation de l’invention décrit en FIG. 1 , soit dans le deuxième mode de réalisation de l’invention décrit en FIG. 2 . Il est à noter que ces étapes sont constamment en cours d'exécution, capturant l'ensemble du match sportif et le transmettant au terminal mobile 116, indépendamment de l'actionnement du bouton déclencheur 115. Le bouton déclencheur 115 sert principalement à marquer les moments d'intérêt à revoir plus tard, bien que toute la séquence du match puisse être récupérée grâce à une fonctionnalité spécifique. Le processus est complété par une étape 9 de post-traitement du deuxième flux vidéo 105, ce qui permet d'ajouter des éléments graphiques, comme par exemple le suivi du score et l'identification des joueurs, aux images du flux vidéo. En FIG. 8 nous avons représenté l'architecture du réseau de neurones ResNet50. En FIG. 9 , nous avons représenté l’architecture du réseau de neurones Faster R-CNN, employé pour déterminer la région d’intérêt. Le réseau est composé d'une couche 400 d’extraction de caractéristiques, réalisée par un réseau pré-entraîné ResNet50, agencé pour extraire une carte de caractéristiques 401 d’une image 101 fournie en entrée du réseau. Ensuite, un réseau de proposition de régions 402 est appliqué à la carte de caractéristiques 401. Le réseau de proposition de régions, où RPN, 402 utilise un réseau convolutif avec un filtre de taille 3x3 pour produire deux sorties : les scores d'objectivité (non représentés) et les boîtes englobantes de régression 403. Les propositions d'objets du RPN passent ensuite par un mécanisme de regroupement des régions d’intérêt 404. Enfin, un réseau de détection 405 est appliqué, qui comprend généralement deux couches denses de taille 4096. Deux sorties sont produites par ce réseau de détection 405 : une couche de classification d'objets et une couche de régression de boîte englobante. Les dimensions peuvent varier en fonction de la taille de l'image d'entrée 101, du réseau utilisé pour l'extraction des caractéristiques, et du nombre de classes d'objets. L’entraînement du Faster R-CNN suit un processus comprenant un régime d'entraînement alternatif en quatre étapes. L’entraînement commence par l'entraînement du réseau de proposition de région en tant que réseau indépendant pour la génération de propositions d'objets. Par la suite, les propositions générées par le réseau de proposition de région sont utilisées pour former le réseau de détection. Ensuite, le réseau de proposition de région est à nouveau entraîné, cette fois en étant initialisé avec les paramètres provenant du réseau de détection. Enfin, le réseau de détection est réentraîné une fois de plus en utilisant les couches de convolution communes avec le réseau de proposition de région. En termes de données d'entraînement, pour le handball, une base de données comprenant 279 656 images a été utilisée. Pour le basketball, la base de données d'entraînement compte 121 000 images. Ces bases de données sont ensuite augmentées pour renforcer la robustesse de l'apprentissage du réseau. Pour la validation, 25% de la base de données d'apprentissage est réservée. Ces images sont annotées avec la position du centre de l'action. En ce qui concerne l'optimisation, l'optimiseur ADAM est utilisé pour tous les modèles. La fonction de coût utilisée pour évaluer la performance des modèles est le coût quadratique moyen qui mesure la moyenne des carrés des erreurs ou des écarts entre les prédictions et les valeurs réelles. La description qui précède explique clairement comment l'invention permet d'atteindre les objectifs qu'elle s'est fixée, à savoir améliorer la qualité et l'efficacité de l'enregistrement et du suivi des activités sportives, en proposant un système intelligent qui, grâce à l'utilisation d'une caméra munie d’un objectif à distance focale courte et d'une unité de calcul sophistiquée, est capable de prévoir et de suivre la localisation de l'action courante de l'activité sportive. En outre, l'invention prévoit l'usage d'un terminal mobile permettant une interaction utilisateur pratique et une gestion des enregistrements vidéo. En tout état de cause, l’invention ne saurait se limiter aux modes de réalisation spécifiquement décrits dans ce document, et s’étend en particulier à tous moyens équivalents et à toute combinaison techniquement opérante de ces moyens. On pourra en particulier envisager l'utilisation de différents types de capteurs ou caméras, l'application d'autres algorithmes d'apprentissage automatique, la prédiction de la localisation basée sur des données supplémentaires telles que des données d'activité historiques, ou encore l'extension de l'utilisation du système à d'autres applications que le sport, comme la surveillance de la sécurité ou l'analyse de mouvements dans le cadre de performances artistiques. De plus, on pourrait envisager l'intégration de fonctionnalités supplémentaires dans le terminal mobile, comme la possibilité d'annoter les vidéos en temps réel, ou de partager instantanément des extraits de vidéos sur les réseaux sociaux. Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) comportant une caméra munie d’un objectif à distance focale courte (111) et une unité de calcul (112) embarquée dans le dispositif (110) et apte à recevoir au moins un flux d’images (100) enregistré par ladite caméra munie d’un objectif à distance focale courte (111), caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour : pour chaque image , dite image traitée, d’au moins une partie du flux d’images reçu (100, F1), prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive sur le terrain ; pour chaque image de chaque groupe d’images successives du flux d’images reçu (100) contenant une image traitée , déterminer une région d’intérêt (103 ; 104) dans cette image dont la position dépend de la localisation prédite à partir de ladite image traitée ; pour chaque image de chaque groupe d’images, extraire de ladite image une sous-image correspondant à ladite région d’intérêt déterminée (103 ; 104) ; générer un deuxième flux d’images (105, 106) comportant l’ensemble de sous-images extraites ; et en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour réaliser des opérations de traitement d’image sur chaque sous-image extraite de sorte que les images dudit deuxième flux d’images (106) soient dépourvues de distorsions engendrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte (111). Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est apte à recevoir une information sur le type d’activité sportive et en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour, à la réception de ladite information sur le type de sport, mettre en œuvre un ou plusieurs algorithmes de traitement d’image sur tout ou partie d’au moins une image initiale (201) enregistrée par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte (111) pour détecter un contour d’un terrain (200), l’unité de calcul (112) sélectionnant ledit ou lesdits algorithmes parmi un ensemble d’algorithmes donnés en fonction de ladite information sur le type de sport, et pour générer un masque binaire (203), dit « de terrain », dont les dimensions correspondent aux dimensions des images enregistrées par la caméra munie d’un objectif à distance focale courte (111) et définissant une zone de sélection correspondant au contour du terrain (200) détecté. Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour mettre en œuvre au moins un algorithme de segmentation colorimétrique de ladite image initiale pour déterminer un ensemble de régions dans ladite image initiale, chaque région présentant sensiblement une même couleur, et pour sélectionner parmi ledit ensemble de régions une région correspondant au terrain (200), ladite zone de sélection étant définie à partir de la région sélectionnée. Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon l’une des revendications 2 à 3, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour mettre en œuvre au moins un algorithme de segmentation panoptique de tout ou partie de ladite image initiale pour déterminer un ensemble de régions dans ladite image initiale, chaque région étant associée à une classe d’objet, et pour sélectionner parmi ledit ensemble de régions une région dont la classe correspond à une classe « terrain », ladite zone de sélection étant définie à partir de la région sélectionnée. Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon l’une des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive, à partir de chaque image traitée et dudit masque binaire de terrain (203). Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour détecter des objets en premier plan dans chaque image traitée et pour générer un masque binaire (204), dit « de premier plan » définissant une zone de sélection pour chaque objet en premier plan détecté ; pour générer un masque binaire final (205) par une multiplication dudit masque binaire de terrain (203) et dudit masque binaire de premier plan (204) ; et pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive à partir de chaque image traitée et dudit masque binaire final. Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon l’une des revendications 5 à 6, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour détecter et estimer la position de personnes dans chaque image traitée ; pour exclure les positions des personnes détectées qui sont situées en dehors de la zone de sélection dudit masque binaire de terrain (203) ; et pour prédire la localisation de l’action courante de l’activité sportive à partir des positions restantes des personnes détectées. Dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon l’une des revendications 5 à 7, caractérisé en ce que l’unité de calcul (112) est agencée pour déterminer la localisation de l’action courante d’activité sportive sur le terrain sous la forme d’un couple de nombres représentant chacun une coordonnée horizontale et/ou verticale dans la zone de sélection du masque binaire de terrain (203) et définissant chacun une proportion entre une valeur minimale normalisée et une valeur maximale normalisée. Système d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport, le système étant caractérisé en ce qu’il comporte un dispositif (110) d’enregistrement vidéo d’une activité sportive sur un terrain de sport (200) selon l’une des revendications précédentes, et au moins un terminal mobile distant (116) du dispositif et comportant une unité de contrôle, une mémoire de stockage et une interface d’utilisation, en ce que le dispositif et le terminal mobile comportent chacun des moyens de communication sans-fil de sorte que le dispositif transmette le deuxième flux vidéo (106) au terminal mobile distant (116), et en ce que l’unité du contrôle du terminal mobile est agencée pour, en réponse à une commande saisie via l’interface d’utilisation, enregistrer dans la mémoire de stockage du terminal mobile, au moins une partie du deuxième flux vidéo (106) commençant à un instant antérieur à l’instant de saisie de la commande.