Oefen jy om fiks te bly, of is jy dalk 'n liefhebber van krieket of sokker? Ander hou daarvan om speletjies saam met vriende te kyk.
Sommige mense neem aan sport deel om gesond en oplettend te wees. Sport is ongetwyfeld 'n belangrike aspek van ons lewens, ongeag ons belangstellings of manier van lewe.
Sport, soos elke ander belangrike aspek van ons daaglikse lewens en die wêreldekonomie, word onvermydelik deur tegnologiese verbeterings geraak.
Vandag, in 2022, is sensor-toegeruste F1-voertuie en intydse sokkerontledings nie futuristiese tegnologiese liefhebbers nie.
In werklikheid gaan die vooruitgang baie verder: die mees gevorderde besighede het reeds rekenaarvisie gebruik en kunsmatige intelligensie in sport om 'n verskeidenheid kwessies te ontmoet.
Daar is min twyfel dat kunsmatige intelligensie en masjienleer hierdie dissipline sal voortsit, gegewe die beduidende invloed wat tegnologie op sport gehad het.
Hierdie artikel sal konsentreer op die gebruik van rekenaarvisie in sport, insluitend praktiese toepassings, voordele en nog baie meer.
Ons begin met die bekendstelling van rekenaarvisie.
So, wat is rekenaarvisie?
Die veld van kunsmatige intelligensie en masjienleer bekend as "rekenaarvisie" (CV) het ten doel om tegnieke te ontwikkel om rekenaars te leer hoe om die inhoud van prente te begryp en te begryp.
Om voorwerpe in 'n dinamiese en veranderende fisiese omgewing te herken en te klassifiseer, gebruik rekenaarvisie diep leer modelle om sommige van die kompleksiteit van menslike visiestelsels en visuele persepsie te simuleer.
Die rekenaar doen moeite om na te boots hoe 'n persoon die visuele omgewing sien.
In teenstelling met mense, het rekenaars egter die vermoë om enorme hoeveelhede data te stoor en dit vinnig te verwerk, wat ons die buigsaamheid gee om baie take aan die nuutste tegnologie te delegeer.
Vandag, vooruitgang in slimfoontegnologie, sosiale media, en hul wydverspreide gebruik deur miljarde mense – meer as 3 miljard foto's word elke dag aanlyn geplaas – skep selfs meer visuele data as ooit tevore.
Saam met verhoogde toegang tot groot rekenaarkrag en vooruitgang in diepleer en neurale netwerkalgoritmes (bv. die uitvinding van konvolusionele neurale netwerke), het die beskikbaarheid van sulke massiewe hoeveelhede beelde rekenaars van onskatbare geleenthede gebied om die patrone en kenmerke van hierdie te leer ken. beelde en verbeter die akkuraatheid pryse vir objekopsporing en klassifikasie.
Gevolglik het rekenaarvisiestelsels akkuraatheidskoerse van 99 % in 'n aantal van hul toepassings behaal, wat die akkuraatheid van menslike visie in spesifieke opsporing-, kategoriserings- en reaksietake oortref.
Rekenaarvisie in Sport: Real-World Voorbeelde
1. Speleropsporing
Speleropsporing is een van die hoofdoelwitte wanneer rekenaarvisie in sport gebruik word. Om dit te kan doen, is dit nodig om elke speler se ligging op enige gegewe tydstip te identifiseer.
Afrigters kan vinnig ontleed hoe elke speler op die veld beweeg en die struktuur van hul span danksy spelernasporing, wat 'n deurslaggewende komponent is om spanne te help om beter te presteer.
TDie mees moderne rekenaarvisie-toepassings in sport gebruik deesdae outomatiese segmenteringsalgoritmes om areas te identifiseer wat waarskynlik aan atlete behoort.
Deur gebruik te maak machine learning en data-ontginning metodes op die onverwerkte speler dop data, kan die uitset van 'n rekenaar visie stelsel verbeter word.
Semantiese inligting kan geskep word sodra belangrike komponente in 'n beeld- of videoraam geïdentifiseer is om die aktiwiteite wat die deelnemers neem in perspektief te plaas (bv. balbesit, aangee, hardloop, verdedig, ensovoorts).
Hierdie metodes kan gebruik word om semantiese gebeurtenisse te klassifiseer, soos 'n "een-twee aangee" in sokker, en om uitgebreide statistiese ontleding van die prestasie van individuele spelers en spanne te doen.
Ten einde afrigters in staat te stel om ideale spelerplasing met werklike spelerposisionering tydens 'n spesifieke spel te vergelyk, kan voorstelle ook gemaak word oor die beste plekke vir spelers op die veld.
Die talle opsies wat deur hierdie speler-opsporingstegnologie na vore gebring word, het die vermoë om heeltemal te verander hoe atlete voorberei en verken word.
2. Beseringsvoorkoming
Om die verhoogde behoefte aan geestelike herbedrading en welstand in die lig van sosiale afstand aan te spreek, wend baie mense hulle tot aanlynkursusse.
Om te leer hoe om veilig te oefen en beserings te voorkom, is dit belangrik om 'n paar klasse te probeer wat deur 'n ervare instrukteur aangebied word, hetsy in 'n privaat- of groepopset.
Byvoorbeeld, beide pilates en joga is eenvoudig genoeg om tuis te doen. Veral vir 'n beginner is dit egter belangrik om 'n paar klasse te probeer. Rekenaarvisie, veral postuurberaming, kom in hierdie situasie ter sprake.
Postuurberaming is 'n rekenaarvisie-werk wat daarop gemik is om 'n persoon of voorwerp se ligging te antisipeer en te monitor, en 3D-posisieskatting-gebaseerde toepassings is nou beskikbaar om menslike fiksheidsopleiers te help.
Hierdie tegnologieë evalueer elke aksie van die gebruiker en bied aan hulle deeglike intydse terugvoer met behulp van 'n magdom bewegingsopsporingsdata.
Om intydse terugvoer te ontvang en oefenbeserings te vermy is twee voordele om saam met 'n virtuele afrigter te werk.
3. Balsporing
Vir die onttrekking van inligting uit balgebaseerde sportsoorte, veral raket- of kolf-en-bal-sportsoorte soos tennis, krieket, pluimbal, en ander, is die dop van balbeweging van kardinale belang.
Rekenaarvisiemodelle kan die presiese ligging van 'n bal se impak met die grond aandui, die beweging van die bal in drie dimensies aanteken, en selfs die trajek van die bal voorspel om te bepaal of dit die paaltjie sou getref het.
In ander terme, balopsporingstelsels wat deur rekenaarvisie aangedryf word, help met:
- Opsporing van balle
- Naspeur die trajek
- Wedstryd uitslag voorspelling
Hierdie tipe balspoor is meer uitdagend in speletjies soos basketbal, vlugbal en sokker omdat die bal agter die spelers versteek kan word. Alternatiewelik kan spelerwisseling met die bal vinnig en sonder waarskuwing plaasvind.
4. Skeidsregterbesluitverbetering
Daar was ontelbare voorbeelde van blatante kullery en verkeerde skeidsregterbeslissings deur die geskiedenis van sport. Deur die jare het tegnologie sy weg na sport gemaak, wat gehelp het om die aantal foute wat skeidsregters maak te verminder.
Met die bekendstelling van tegnologieë soos Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS), en Hawk-eye in tennis en krieket, kan skeidsregter of skeidsregter besluite nou hersien word en , indien verkeerd, omgekeer.
Toekomstige sportbeamptes sal selfs minder foute maak as gevolg van die toenemende gebruik van KI en rekenaarvisie.
5. Stel skatting in mobiele toepassing
Die gebruik van die nuutste tegnologieë sal mense motiveer om jou program gereeld te gebruik.
Hoe gereeld het jy toepassings teëgekom wat video's gebruik om te demonstreer hoe om oefensessies behoorlik uit te voer?
Heel waarskynlik die afgelope tyd redelik gereeld. En oorweeg dit om 'n rekenaarvisiemodel te ontwikkel wat outomaties die regte posisie stel, tred hou met die benaderings wat gemaak is en wenke bied oor hoe om jou oefensessie te verbeter. 'n fantastiese instaanplek vir 'n ware afrigter.
Met hierdie soort toepassing is opleiding altyd toeganklik; al wat jy nodig het is 'n kamera byderhand. Ontwikkel jou gebied van kundigheid deur jou eie spesifieke posture en tegnieke by te voeg om uit te staan in jou mark sonder om meer vir menslike onderwysers te betaal.
Hierdie tegnologie is baie nuttig om jou spesialiteit te slyp, wat sekere posture of bewegings kan wees. Jy hoef nie vir ekstra professionele opleiers te betaal om jou programme te onderrig nie.
6. Joernalistiek en sportinhoud
Jy kan interessante inhoud produseer deur kunsmatige intelligensie en rekenaarvisie-tegnologieë te kombineer.
Die kamera sal outomaties nader aan die interessantste tyd beweeg wanneer die model gebeurtenisse, soos 'n doelwit, ontleed.
Stel jou voor of jy net 'n paar kameras moet opstel wat intelligent en outomaties op die belangrikste dele van die spel kan fokus eerder as om 'n groot aantal verslaggewers te betaal en te wag vir na-produksie om sportgebeurtenisse te publiseer.
7. Aanhanger-bui
Die reeks rekenaarvisietoepassings is eenvoudig verstommend. Die genot van 'n persoon wat na iets kyk, kon voorheen gemeet word deur toetse wat die aanhegting van spesiale drade behels het om impulse op te spoor.
Ons hoef nie meer elke kyker tot 'n laboratorium te beperk danksy rekenaarvisietegnologie nie. Kry 'n deeglike ondersoek na die tevredenheid van fliekgangers.
Baie verskillende emosies, soos geluk, verveling, opgewondenheid, teleurstelling, ens., kan deur rekenaarvisiemodelle onderskei word.
Uitdagings
Sportrekenaarvisie maak hoofsaaklik op kamerastelsels staat om sportmateriaal vas te vang en dan te ontleed. Tipies word 'n aantal kameras rondom die toneel van die aksie geplaas, soos die staanplekke tydens 'n sportbyeenkoms of die kante van 'n oefenveld.
Selfs binne 'n enkele wedstryd verskil die hoek, ligging, hardeware en ander skietinstellings baie van sport tot sport.
Rekenaarvisiestelsels moet ook aangepas word vir sekere passings en metodes van filmvaslegging, wat 'n probleem bied. Bykomende probleme sluit in:
- Baie sportorganisasies en prestasie-analise-afdelings het nie gevorderde videotoerusting nie.
- Die gereelde pan-, kantel- en zoomveranderings wat deur uitsaaikameras gemaak word, maak dit moeiliker vir rekenaarvisie-videoverwerkingstelsels om aan te pas by die voortdurend veranderende data wat hulle ontvang.
- Dit kan moeilik wees vir rekenaarvisie-videoverwerkingstelsels om te onderskei tussen items in die agtergrond, spelers en voorwerpe, spelers wat dieselfde drag dra en ander situasies.
In 'n sekere mate het rekenaarvisie hierdie gebreke opgelos. Beeldverwerking het byvoorbeeld rekenaars in staat gestel om tussen die grond, spelers en ander items op die voorgrond te onderskei.
Andersins maak kleurgebaseerde segmenteringsalgoritmes dit moontlik om die bal te herken, bewegende spelers te monitor en die veldsone op te spoor volgens die kleur van die gras, wat groen is.
Gevolgtrekking
Om op te som, rekenaarvisie is die gewildste tegniese veld, en die gewildheid daarvan neem net toe. Dit is 'n vars perspektief op dataverwerking en hoe dit gesien word; ons het uiteindelik rekenaars opgelei om te sien.
Die mees algemene rekenaarvisietake in sport is speler- en balsporing, postuurskatting vir beseringsvoorkoming, segmentering om agtergrond van spelers te onderskei, en ander.
Elke dag genereer ons 'n groot hoeveelheid data wat ons doeltreffend kan gebruik trein modelle, wat dan sal funksioneer as hoopvolle hulp om sakeprobleme aan te spreek.
Lewer Kommentaar