আপনি কি ফিট থাকার জন্য ব্যায়াম করেন, নাকি আপনি সম্ভবত ক্রিকেট বা ফুটবল প্রেমী? অন্যরা বন্ধুদের সাথে গেম দেখতে পছন্দ করে।
কিছু মানুষ সুস্থ এবং মনোযোগী হতে খেলাধুলায় অংশগ্রহণ করে। খেলাধুলা নিঃসন্দেহে আমাদের জীবনের একটি তাৎপর্যপূর্ণ দিক, আমাদের আগ্রহ বা জীবনযাপনের পদ্ধতি নির্বিশেষে।
খেলাধুলা, আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ দিক এবং বিশ্ব অর্থনীতির মতো, প্রযুক্তিগত উন্নতির দ্বারা অনিবার্যভাবে প্রভাবিত হয়।
আজ, 2022 সালে, সেন্সর-সজ্জিত F1 যানবাহন এবং রিয়েল-টাইম ফুটবল বিশ্লেষণগুলি ভবিষ্যতের প্রযুক্তিগত অভিনব নয়৷
বাস্তবে, অগ্রগতি আরও অনেক এগিয়ে যায়: সবচেয়ে উন্নত ব্যবসাগুলি ইতিমধ্যে কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করেছে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিভিন্ন সমস্যা মেটাতে খেলাধুলায়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং খেলাধুলায় প্রযুক্তির উল্লেখযোগ্য প্রভাবের কারণে এই শৃঙ্খলাকে এগিয়ে নিয়ে যাবে এমন প্রশ্ন নেই।
এই নিবন্ধটি ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন, সুবিধা এবং আরও অনেক কিছু সহ খেলাধুলায় কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহারের উপর মনোনিবেশ করবে।
আমরা কম্পিউটার ভিশনের পরিচয় দিয়ে শুরু করব।
সুতরাং, কম্পিউটার দৃষ্টি কি?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্র হিসেবে পরিচিত "কম্পিউটার ভিশন" (সিভি) এর উদ্দেশ্য কম্পিউটারকে শেখানোর কৌশল বিকাশ করা যাতে ছবির বিষয়বস্তু কীভাবে বোঝা যায় এবং বোঝা যায়।
গতিশীল এবং পরিবর্তিত ভৌত পরিবেশে বস্তুকে চিনতে ও শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য, কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করে গভীর জ্ঞানার্জন মানুষের দৃষ্টি সিস্টেম এবং চাক্ষুষ উপলব্ধি জটিলতা কিছু অনুকরণ মডেল.
একজন ব্যক্তি ভিজ্যুয়াল পরিবেশকে কীভাবে দেখেন তা অনুকরণ করার জন্য কম্পিউটার চেষ্টা করে।
যাইহোক, মানুষের বিপরীতে, কম্পিউটারের প্রচুর পরিমাণে ডেটা সঞ্চয় করার এবং এটি দ্রুত প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা রয়েছে, যা আমাদেরকে সবচেয়ে আধুনিক প্রযুক্তিতে অনেক কাজ অর্পণ করার নমনীয়তা দেয়।
আজ, স্মার্টফোন প্রযুক্তির অগ্রগতি, সামাজিক মাধ্যম, এবং কোটি কোটি মানুষের দ্বারা তাদের ব্যাপক ব্যবহার - প্রতিদিন 3 বিলিয়নেরও বেশি ফটোগ্রাফ অনলাইনে পোস্ট করা হয় - আগের চেয়ে আরও বেশি ভিজ্যুয়াল ডেটা তৈরি করছে৷
বৃহৎ কম্পিউটিং শক্তিতে বর্ধিত অ্যাক্সেস এবং গভীর শিক্ষা এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমের অগ্রগতির সাথে (যেমন, কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের উদ্ভাবন), এই ধরনের বিপুল পরিমাণ চিত্রের প্রাপ্যতা কম্পিউটারগুলিকে এইগুলির নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি শেখার অমূল্য সুযোগ প্রদান করেছে। ইমেজ এবং সঠিকতা হার উন্নত অবজেক্ট সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগ।
ফলস্বরূপ, কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমগুলি তাদের বেশ কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশনে 99% এর নির্ভুলতা হার অর্জন করেছে, নির্দিষ্ট সনাক্তকরণ, শ্রেণীকরণ এবং প্রতিক্রিয়া কার্যে মানুষের দৃষ্টিশক্তির নির্ভুলতাকে ছাড়িয়ে গেছে।
খেলাধুলায় কম্পিউটার দৃষ্টি: বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ
1. প্লেয়ার ট্র্যাকিং
খেলাধুলায় কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করার সময় প্লেয়ার ট্র্যাকিং প্রধান লক্ষ্যগুলির মধ্যে একটি। এটি করার জন্য, যে কোনো সময়ে প্রতিটি খেলোয়াড়ের অবস্থান চিহ্নিত করা প্রয়োজন।
খেলোয়াড়দের ট্র্যাকিংয়ের জন্য প্রতিটি খেলোয়াড় কীভাবে মাঠে চলে যায় এবং তাদের দলের কাঠামোকে কোচরা দ্রুত বিশ্লেষণ করতে পারেন, যা দলগুলিকে আরও ভাল পারফর্ম করতে সাহায্য করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান।
Tতিনি খেলাধুলার সবচেয়ে আধুনিক কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশন আজকাল স্বয়ংক্রিয় বিভাজন অ্যালগরিদম নিয়োগ করে এমন অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করতে যা সম্ভবত ক্রীড়াবিদদের অন্তর্গত।
ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং এবং আনপ্রসেসড প্লেয়ার ট্র্যাকিং ডেটাতে ডেটা মাইনিং পদ্ধতি, একটি কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমের আউটপুট উন্নত করা যেতে পারে।
অংশগ্রহণকারীরা যে ক্রিয়াকলাপগুলিকে পরিপ্রেক্ষিতে নিচ্ছেন (যেমন বল দখল, পাস, রান, ডিফেন্ড ইত্যাদি) রাখার জন্য একটি চিত্র বা ভিডিও ফ্রেমের গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলি চিহ্নিত করা হয়ে গেলে শব্দার্থিক তথ্য তৈরি করা যেতে পারে।
এই পদ্ধতিগুলি ফুটবলে "এক-দুই পাস" এর মতো শব্দার্থিক ঘটনাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং পৃথক খেলোয়াড় এবং দলের পারফরম্যান্সের ব্যাপক পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
একটি নির্দিষ্ট খেলার সময় প্রকৃত খেলোয়াড়ের অবস্থানের সাথে কোচদের আদর্শ প্লেয়ার প্লেসমেন্ট তুলনা করার অনুমতি দেওয়ার জন্য, মাঠের খেলোয়াড়দের জন্য সেরা জায়গাগুলির বিষয়েও পরামর্শ দেওয়া যেতে পারে।
এই প্লেয়ার ট্র্যাকিং প্রযুক্তির দ্বারা উত্থাপিত অসংখ্য বিকল্পগুলি ক্রীড়াবিদরা কীভাবে প্রস্তুত এবং স্কাউট হয় তা সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করার ক্ষমতা রাখে।
2. আঘাত প্রতিরোধ
সামাজিক দূরত্বের মুখে মানসিক পুনর্ব্যবহার এবং সুস্থতার বর্ধিত প্রয়োজনীয়তা মোকাবেলায়, অনেক লোক অনলাইন কোর্সের আশ্রয় নিচ্ছেন।
কীভাবে নিরাপদে ব্যায়াম করতে হয় এবং আঘাতগুলি প্রতিরোধ করতে হয় তা শিখতে, একজন অভিজ্ঞ প্রশিক্ষকের দ্বারা শেখানো কয়েকটি ক্লাস চেষ্টা করা গুরুত্বপূর্ণ, তা প্রাইভেট বা গ্রুপ সেটিং হোক না কেন।
উদাহরণস্বরূপ, পাইলেট এবং যোগব্যায়াম উভয়ই বাড়িতে করা যথেষ্ট সহজ। যাইহোক, বিশেষ করে একজন শিক্ষানবিশের জন্য, কয়েকটি ক্লাস চেষ্টা করা গুরুত্বপূর্ণ। কম্পিউটার দৃষ্টি, বিশেষ ভঙ্গি অনুমান, এই পরিস্থিতিতে কার্যকরী হয়।
ভঙ্গি অনুমান হল একটি কম্পিউটার ভিশন কাজ যার লক্ষ্য হল একজন ব্যক্তির বা বস্তুর অবস্থানের পূর্বাভাস এবং নিরীক্ষণ করা এবং 3D পোজ অনুমান-ভিত্তিক অ্যাপগুলি এখন মানব ফিটনেস প্রশিক্ষকদের সাহায্য করার জন্য উপলব্ধ।
এই প্রযুক্তিগুলি ব্যবহারকারীর প্রতিটি কর্মের মূল্যায়ন করে এবং মোশন ট্র্যাকিং ডেটা ব্যবহার করে তাদের পুঙ্খানুপুঙ্খ রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।
রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া পাওয়া এবং ওয়ার্কআউটের আঘাত এড়ানো ভার্চুয়াল কোচের সাথে একসাথে কাজ করার দুটি সুবিধা।
3. বল ট্র্যাকিং
বল-ভিত্তিক খেলাগুলি থেকে তথ্য আহরণের জন্য, বিশেষ করে র্যাকেট বা ব্যাট-এবং-বলের খেলা যেমন টেনিস, ক্রিকেট, ব্যাডমিন্টন এবং অন্যান্য, বল মুভমেন্ট ট্র্যাক করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলি মাটির সাথে একটি বলের প্রভাবের সুনির্দিষ্ট অবস্থান নির্দেশ করতে পারে, তিন মাত্রায় বলের গতিবিধি রেকর্ড করতে পারে এবং এমনকি বলের গতিপথের পূর্বাভাস দিতে পারে যে এটি উইকেটে আঘাত করেছে কিনা।
অন্য পদে, কম্পিউটার দৃষ্টি দ্বারা চালিত বল ট্র্যাকিং সিস্টেমগুলি সাহায্য করে:
- বল সনাক্তকরণ
- গতিপথ ট্রেসিং
- খেলার ফলাফলের পূর্বাভাস
বাস্কেটবল, ভলিবল এবং সকারের মতো গেমগুলিতে এই ধরণের বল-ট্র্যাকিং আরও চ্যালেঞ্জিং কারণ খেলোয়াড়দের পিছনে বলটি লুকিয়ে রাখা যেতে পারে। বিকল্পভাবে, বলের সাথে প্লেয়ার বিনিময় দ্রুত এবং সতর্কতা ছাড়াই ঘটতে পারে।
4. রেফারি সিদ্ধান্তের উন্নতি
খেলাধুলার ইতিহাস জুড়ে নির্লজ্জ প্রতারণা এবং ভুল রেফারির সিদ্ধান্তের অসংখ্য উদাহরণ রয়েছে। বছরের পর বছর ধরে, প্রযুক্তি খেলাধুলায় প্রবেশ করেছে, রেফারিদের ভুলের সংখ্যা কমাতে সাহায্য করে।
ভিডিও অ্যাসিস্ট্যান্ট রেফারি (ভিএআর), গোল-লাইন টেকনোলজি (জিএলটি), হক-আই, ডিসিশন রিভিউ সিস্টেম (ডিআরএস) এবং টেনিস ও ক্রিকেটে হক-আই-এর মতো প্রযুক্তির প্রবর্তনের ফলে, আম্পায়ার বা রেফারির সিদ্ধান্তগুলি এখন পর্যালোচনা করা যেতে পারে এবং , যদি ভুল হয়, উল্টে যায়।
AI এবং কম্পিউটার ভিশনের ক্রমবর্ধমান ব্যবহারের কারণে ভবিষ্যতের ক্রীড়া কর্মকর্তারা আরও কম ভুল করবেন।
5. মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনে ভঙ্গি অনুমান
অত্যাধুনিক প্রযুক্তির ব্যবহার মানুষকে আপনার প্রোগ্রামটি ঘন ঘন ব্যবহার করতে অনুপ্রাণিত করবে।
কিভাবে সঠিকভাবে ওয়ার্কআউটগুলি সম্পাদন করতে হয় তা প্রদর্শন করতে ভিডিও ব্যবহার করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে আপনি কত ঘন ঘন এসেছেন?
সম্ভবত ইদানিং মোটামুটি নিয়মিত। এবং একটি কম্পিউটার ভিশন মডেল তৈরি করার কথা বিবেচনা করুন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অবস্থান সেট করে, তৈরি করা পদ্ধতির ট্র্যাক রাখে এবং কীভাবে আপনার ওয়ার্কআউটকে উন্নত করতে হয় তার টিপস দেয়। একজন সত্যিকারের কোচের জন্য দুর্দান্ত স্ট্যান্ড-ইন।
এই ধরনের অ্যাপ্লিকেশন সহ, প্রশিক্ষণ সর্বদা অ্যাক্সেসযোগ্য; আপনার যা দরকার তা হল একটি ক্যামেরা হাতে। মানব শিক্ষকদের জন্য বেশি অর্থ প্রদান না করে আপনার বাজারে আলাদা হওয়ার জন্য আপনার নিজস্ব ভঙ্গি এবং কৌশল যুক্ত করে আপনার দক্ষতার ক্ষেত্রটি বিকাশ করুন।
এই প্রযুক্তিটি আপনার বিশেষত্বকে সম্মান করার জন্য খুবই সহায়ক, যা নির্দিষ্ট ভঙ্গি বা গতি হতে পারে। আপনার প্রোগ্রাম শেখানোর জন্য আপনাকে অতিরিক্ত পেশাদার প্রশিক্ষকদের জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে না।
6. সাংবাদিকতা এবং ক্রীড়া বিষয়বস্তু
আপনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং কম্পিউটার ভিশন প্রযুক্তির সমন্বয় করে আকর্ষণীয় বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারেন।
ক্যামেরাটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সবচেয়ে আকর্ষণীয় সময়ের কাছাকাছি চলে যাবে যখন মডেলটি লক্ষ্যের মতো ঘটনা বিশ্লেষণ করে।
কল্পনা করুন যে আপনাকে শুধুমাত্র কয়েকটি ক্যামেরা সেট আপ করতে হবে যা বুদ্ধিমত্তার সাথে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে গেমের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলিতে ফোকাস করতে পারে এবং ক্রীড়া ইভেন্টগুলি প্রকাশ করার জন্য বিপুল সংখ্যক রিপোর্টারকে অর্থ প্রদান করার এবং পোস্ট-প্রোডাকশনের জন্য অপেক্ষা করার পরিবর্তে।
7. ফ্যান মেজাজ
কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশনের পরিসীমা কেবল বিস্ময়কর। একজন ব্যক্তির কিছু দেখার আনন্দ আগে পরীক্ষা দ্বারা পরিমাপ করা যেত যা আবেগ সনাক্ত করতে বিশেষ তারের সংযুক্তি জড়িত ছিল।
কম্পিউটার ভিশন টেকনোলজির জন্য আমাদের আর প্রত্যেক দর্শককে ল্যাবরেটরিতে আবদ্ধ করার দরকার নেই। সিনেমা দর্শকদের সন্তুষ্টি একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ পরীক্ষা পান.
অনেক বিভিন্ন আবেগ, যেমন সুখ, একঘেয়েমি, উত্তেজনা, হতাশা ইত্যাদি কম্পিউটার ভিশন মডেল দ্বারা আলাদা করা যায়।
চ্যালেঞ্জ
স্পোর্টস কম্পিউটার ভিশন প্রধানত ক্যামেরা সিস্টেমের উপর নির্ভর করে ক্যাপচার এবং তারপরে স্পোর্টস ফুটেজ বিশ্লেষণ করতে। সাধারণত, অ্যাকশনের দৃশ্যের চারপাশে বেশ কয়েকটি ক্যামেরা স্থাপন করা হয়, যেমন একটি খেলার ইভেন্টের সময় স্ট্যান্ড বা অনুশীলন মাঠের পাশে।
এমনকি একটি একক ম্যাচের মধ্যে, কোণ, অবস্থান, হার্ডওয়্যার এবং অন্যান্য শুটিং সেটিংস খেলা থেকে খেলাধুলায় ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়।
কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমগুলিকে অবশ্যই ফিল্ম ক্যাপচারের নির্দিষ্ট ম্যাচ এবং পদ্ধতিগুলির সাথে মানিয়ে নিতে হবে, যা একটি সমস্যা উপস্থাপন করে। অতিরিক্ত অসুবিধা অন্তর্ভুক্ত:
- অনেক ক্রীড়া সংস্থা এবং কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ বিভাগে উন্নত ভিডিও সরঞ্জামের অভাব রয়েছে।
- ব্রডকাস্ট ক্যামেরাগুলির দ্বারা ঘন ঘন প্যান, টিল্ট এবং জুম পরিবর্তনগুলি কম্পিউটার ভিশন ভিডিও প্রসেসিং সিস্টেমগুলির জন্য ক্রমাগত পরিবর্তিত ডেটার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া আরও কঠিন করে তোলে৷
- কম্পিউটার ভিশন ভিডিও প্রসেসিং সিস্টেমের জন্য ব্যাকড্রপের আইটেম, প্লেয়ার এবং বস্তু, একই পোশাক পরা খেলোয়াড় এবং অন্যান্য পরিস্থিতিতে পার্থক্য করা কঠিন হতে পারে।
একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে, কম্পিউটার দৃষ্টি এই ত্রুটিগুলি সমাধান করেছে। উদাহরণস্বরূপ, ইমেজ প্রসেসিং কম্পিউটারকে গ্রাউন্ড, প্লেয়ার এবং অন্যান্য ফোরগ্রাউন্ড আইটেমগুলির মধ্যে পার্থক্য করার অনুমতি দিয়েছে।
অন্যথায়, রঙ-ভিত্তিক বিভাজন অ্যালগরিদমগুলি বলকে চিনতে, মুভিং প্লেয়ারদের নিরীক্ষণ করা এবং ঘাসের রঙ দ্বারা পিচ জোন সনাক্ত করা সম্ভব করে, যা সবুজ।
উপসংহার
সংক্ষেপে বলতে গেলে, কম্পিউটার ভিশন হল সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রযুক্তিগত ক্ষেত্র, এবং এর জনপ্রিয়তা কেবল বাড়ছে। এটি ডেটা প্রসেসিং এবং এটি কীভাবে দেখা হয় তার একটি নতুন দৃষ্টিভঙ্গি; আমরা অবশেষে কম্পিউটার দেখতে প্রশিক্ষিত করেছি।
খেলাধুলার সবচেয়ে সাধারণ কম্পিউটার ভিশন কাজগুলি হল প্লেয়ার এবং বল ট্র্যাকিং, আঘাত প্রতিরোধের জন্য ভঙ্গি অনুমান, খেলোয়াড়দের থেকে ব্যাকড্রপ আলাদা করার জন্য বিভাজন এবং অন্যান্য।
প্রতিদিন, আমরা প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করি যা আমরা কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারি ট্রেন মডেল, যা তখন ব্যবসায়িক অসুবিধা মোকাবেলায় আশাবাদী সহায়তা হিসেবে কাজ করবে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন