Съдържание[Крия][Покажи]
Спортувате ли, за да поддържате форма, или може би сте любител на крикета или футбола? Други обичат да гледат игри с приятели.
Някои хора спортуват, за да бъдат здрави и внимателни. Спортът безспорно е важен аспект от нашия живот, независимо от нашите интереси или начин на живот.
Спортът, както всеки друг важен аспект от нашето ежедневие и глобалната икономика, неизбежно е повлиян от технологичните подобрения.
Днес, през 2022 г., оборудваните със сензори F1 превозни средства и футболните анализи в реално време не са футуристични технологични фантазии.
В действителност напредъкът отива много по-далеч: най-напредналите фирми вече са използвали компютърно зрение и изкуствен интелект в спорта за решаване на различни проблеми.
Няма съмнение, че изкуственият интелект и машинното обучение ще продължат да развиват тази дисциплина предвид значителното влияние, което технологиите имат върху спорта.
Тази статия ще се концентрира върху използването на компютърно зрение в спорта, включително практически приложения, предимства и много повече.
Ще започнем с въвеждането на компютърното зрение.
И така, какво е компютърно зрение?
Областта на изкуствения интелект и машинното обучение, известна като "компютърно зрение" (CV) има за цел да разработи техники за обучение на компютрите как да разбират и разбират съдържанието на картините.
За да разпознава и класифицира обекти в динамична и променяща се физическа среда, компютърното зрение използва дълбоко учене модели за симулиране на част от сложността на системите за човешко зрение и визуално възприятие.
Компютърът полага усилия да имитира как човек вижда визуалната среда.
Въпреки това, за разлика от хората, компютрите имат капацитета да съхраняват огромни количества данни и да ги обработват бързо, което ни дава гъвкавостта да делегираме много задачи на най-модерните технологии.
Днес напредъкът в технологията на смартфоните, социална медия, и широкото им използване от милиарди хора – повече от 3 милиарда снимки се публикуват онлайн всеки ден – създават още повече визуални данни от всякога.
Заедно с увеличения достъп до голяма изчислителна мощност и напредъка в дълбокото обучение и алгоритмите за невронни мрежи (напр. изобретяването на конволюционни невронни мрежи), наличието на такива огромни количества изображения предостави на компютрите безценни възможности да научат моделите и характеристиките на тези изображения и подобряване на степента на точност за откриване на обект и класификация.
В резултат на това системите за компютърно зрение са постигнали нива на точност от 99% в редица свои приложения, надминавайки точността на човешкото зрение при специфични задачи за откриване, категоризиране и реагиране.
Компютърно зрение в спорта: примери от реалния свят
1. Проследяване на играчи
Проследяването на играчите е една от основните цели при използване на компютърно зрение в спорта. За да направите това, е необходимо да идентифицирате местоположението на всеки играч във всеки един момент.
Треньорите могат бързо да анализират как всеки играч се движи на терена и структурата на своя отбор благодарение на проследяването на играчите, което е решаващ компонент за подпомагане на отборите да се представят по-добре.
Tнай-модерните приложения за компютърно зрение в днешния спорт използват автоматични алгоритми за сегментиране, за да определят области, които вероятно принадлежат на спортисти.
Чрез използване машинно обучение и методи за извличане на данни върху необработените данни за проследяване на играча, изходът от система за компютърно зрение може да бъде подобрен.
Семантичната информация може да бъде създадена, след като са идентифицирани ключови компоненти в изображение или видео рамка, за да се поставят в перспектива дейностите, които участниците предприемат (т.е. притежание на топката, подаване, бягане, защита и т.н.).
Тези методи могат да се използват за класифициране на семантични събития, като например „едно-две пасове“ във футбола, и за извършване на обширен статистически анализ на представянето на отделни играчи и отбори.
За да се позволи на треньорите да сравняват идеалното разположение на играчите с действителното позициониране на играчите по време на конкретна игра, могат да се правят предложения и за най-добрите места за играчите на терена.
Многобройните опции, предоставени от тази технология за проследяване на играчи, имат способността напълно да променят начина, по който спортистите се подготвят и биват разузнавани.
2. Предотвратяване на наранявания
За да отговорят на нарасналата нужда от умствено пренастройване и благополучие в лицето на социалната дистанция, много хора прибягват до онлайн курсове.
За да научите как да тренирате безопасно и да предотвратите наранявания, е важно да опитате няколко класа, водени от опитен инструктор, независимо дали в частна или групова обстановка.
Например и пилатес, и йога са достатъчно лесни за правене у дома. Въпреки това, особено за начинаещи, е важно да опитате няколко класа. Компютърното зрение, по-специално оценката на позата, влиза в игра в тази ситуация.
Оценката на позата е задача за компютърно зрение, която има за цел да предвиди и наблюдава местоположението на човек или обект, а приложенията, базирани на оценка на 3D поза, вече са достъпни в помощ на човешките фитнес треньори.
Тези технологии оценяват всяко действие на потребителя и му предлагат задълбочена обратна връзка в реално време, използвайки множество данни за проследяване на движението.
Получаването на обратна връзка в реално време и избягването на наранявания при тренировка са две предимства от съвместната работа с виртуален треньор.
3. Проследяване на топка
За извличане на информация от спортове с топка, особено спортове с ракета или бухалка и топка като тенис, крикет, бадминтон и други, проследяването на движението на топката е от решаващо значение.
Моделите за компютърно зрение могат да посочат точното местоположение на удара на топката със земята, да запишат движението на топката в три измерения и дори да прогнозират траекторията на топката, за да преценят дали е щяла да удари вратата.
С други думи, системите за проследяване на топката, управлявани от компютърно зрение, помагат при:
- Откриване на топки
- Проследяване на траекторията
- Прогноза за резултата от играта
Този тип проследяване на топка е по-голямо предизвикателство в игри като баскетбол, волейбол и футбол, тъй като топката може да бъде скрита зад играчите. Алтернативно, размяната на играч с топката може да се случи бързо и без предупреждение.
4. Подобряване на реферските решения
В историята на спорта има безброй примери за явна измама и неправилни съдийски решения. През годините технологията си проправя път в спорта, помагайки да се намали броят на грешките, които реферите допускат.
С въвеждането на технологии като Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) и Hawk-eye в тенис и крикет, решенията на съдията или рефера вече могат да бъдат прегледани и , ако е неправилно, отменя се.
Бъдещите спортни служители ще правят още по-малко грешки поради нарастващото използване на AI и компютърно зрение.
5. Оценка на позата в мобилно приложение
Използването на авангардни технологии ще мотивира хората да използват вашата програма често.
Колко често сте попадали на приложения, които използват видеоклипове, за да демонстрират как да изпълнявате правилно тренировки?
Най-вероятно напоследък доста редовно. И помислете за разработването на модел на компютърно зрение, който автоматично задава правилната позиция, следи направените подходи и предлага съвети как да подобрите вашата тренировка. фантастичен заместник за истински треньор.
С този вид приложение обучението е винаги достъпно; всичко, от което се нуждаете, е камера под ръка. Развийте своята област на опит, като добавите свои собствени специфични пози и техники, за да се откроите на вашия пазар, без да се налага да плащате повече за човешки учители.
Тази технология е много полезна за усъвършенстване на вашата специалност, която може да бъде определени пози или движения. Не е необходимо да плащате за допълнителни професионални обучители, които да преподават вашите програми.
6. Журналистика и спортно съдържание
Можете да създадете интригуващо съдържание чрез комбиниране на технологии за изкуствен интелект и компютърно зрение.
Камерата автоматично ще се приближи до най-интригуващия момент, когато моделът анализира събития, като например гол.
Представете си, ако просто трябва да настроите няколко камери, които могат интелигентно и автоматично да фокусират върху най-важните части от играта, вместо да плащате на голям брой репортери и да чакате постпродукцията, за да публикувате спортни събития.
7. Фенско настроение
Гамата от приложения за компютърно зрение е просто поразителна. Удоволствието от това, че човек гледа нещо, преди това можеше да бъде измерено чрез тестове, включващи прикрепването на специални жици за откриване на импулси.
Вече не е необходимо да затваряме всеки зрител в лаборатория благодарение на технологиите за компютърно зрение. Получете задълбочена проверка на удовлетворението на киноманите.
Много различни емоции, като щастие, скука, вълнение, разочарование и т.н., могат да бъдат разграничени чрез модели на компютърно зрение.
Предизвикателства
Спортното компютърно зрение разчита главно на системи от камери за заснемане и анализ на спортни кадри. Обикновено няколко камери са разположени около сцената на действието, като например трибуните по време на спортно събитие или отстрани на тренировъчното игрище.
Дори в рамките на един мач ъгълът, местоположението, хардуерът и другите настройки за стрелба варират значително от спорт до спорт.
Системите за компютърно зрение също трябва да бъдат адаптирани към определени съвпадения и методи за заснемане на филм, което представлява проблем. Допълнителните трудности включват:
- Много спортни организации и отдели за анализ на представянето нямат съвременно видео оборудване.
- Честите промени в панорамата, наклона и мащаба, направени от камерите за излъчване, затрудняват адаптирането на системите за обработка на видео с компютърно зрение към постоянно променящите се данни, които получават.
- Може да е трудно за системите за обработка на видео с компютърно зрение да разграничат елементи на фона, играчи и обекти, играчи, носещи едно и също облекло, и други ситуации.
До известна степен компютърното зрение реши тези недостатъци. Например обработката на изображения е позволила на компютрите да различат терена, играчите и други елементи на преден план.
В противен случай базираните на цветове алгоритми за сегментиране позволяват разпознаването на топката, наблюдението на движещите се играчи и локализирането на зоната на терена по цвета на тревата, която е зелена.
Заключение
За да обобщим, компютърното зрение е най-популярната техническа област и нейната популярност само нараства. Това е нова гледна точка към обработката на данни и как се вижда; най-накрая сме обучили компютрите да виждат.
Най-често срещаните задачи за компютърно зрение в спорта са проследяване на играч и топка, оценка на позата за предотвратяване на наранявания, сегментиране за разграничаване на фона от играчите и други.
Всеки ден генерираме огромно количество данни, които можем да използваме ефективно модели на влакове, което след това ще функционира като надеждна помощ при справяне с бизнес трудности.
Оставете коментар