Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Vježbate li da biste ostali u formi ili ste možda ljubitelj kriketa ili fudbala? Drugi vole da gledaju igrice sa prijateljima.
Neki ljudi se bave sportom da bi bili zdravi i pažljivi. Sport je nesumnjivo značajan aspekt naših života, bez obzira na naša interesovanja ili način života.
Sport, kao i svaki drugi važan aspekt našeg svakodnevnog života i globalne ekonomije, neizbježno je pod utjecajem tehnoloških poboljšanja.
Danas, 2022. godine, F1 vozila opremljena senzorima i fudbalska analitika u realnom vremenu nisu futurističke tehnološke fantazije.
U stvarnosti, napredak ide mnogo dalje: najnaprednija preduzeća su već koristila kompjuterski vid i umjetne inteligencije u sportu za rješavanje raznih problema.
Nema sumnje da će veštačka inteligencija i mašinsko učenje nastaviti da unapređuju ovu disciplinu s obzirom na značajan uticaj koji je tehnologija imala na sport.
Ovaj članak će se koncentrirati na korištenje kompjuterskog vida u sportu, uključujući praktične primjene, prednosti i još mnogo toga.
Počećemo sa uvođenjem kompjuterskog vida.
Dakle, šta je kompjuterski vid?
Područje umjetne inteligencije i strojnog učenja poznato kao "kompjuterski vid" (CV) ima za cilj da razvije tehnike za učenje računara kako da razumeju i razumeju sadržaj slika.
Za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u dinamičnom i promjenjivom fizičkom okruženju koristi se kompjuterski vid duboko učenje modeli za simulaciju neke od složenosti sistema ljudskog vida i vizuelne percepcije.
Kompjuter se trudi da oponaša kako osoba vidi vizuelno okruženje.
Međutim, za razliku od ljudi, računari imaju kapacitet da pohrane ogromne količine podataka i da ih brzo obrađuju, dajući nam fleksibilnost da delegiramo mnoge poslove na najsavremenije tehnologije.
Danas, napredak u tehnologiji pametnih telefona, društvenih medija, i njihova široka upotreba od strane milijardi ljudi – više od 3 milijarde fotografija se postavlja na internet svaki dan – stvaraju još više vizualnih podataka nego ikada prije.
Zajedno sa povećanim pristupom velikoj računarskoj snazi i napretkom dubokog učenja i algoritama neuronskih mreža (npr. pronalazak konvolucionih neuronskih mreža), dostupnost tako ogromne količine slika pružila je kompjuterima neprocenjive mogućnosti da nauče obrasce i karakteristike ovih slike i poboljšati stope tačnosti za otkrivanje objekta i klasifikacija.
Kao rezultat toga, sistemi kompjuterskog vida su postigli stopu tačnosti od 99% u velikom broju svojih aplikacija, nadmašujući tačnost ljudskog vida u specifičnim zadacima detekcije, kategorizacije i reagovanja.
Kompjuterski vid u sportu: primjeri iz stvarnog svijeta
1. Praćenje igrača
Praćenje igrača jedan je od glavnih ciljeva pri korištenju kompjuterskog vida u sportu. Da biste to učinili, potrebno je identificirati lokaciju svakog igrača u bilo kojem trenutku.
Treneri mogu brzo analizirati kako se svaki igrač kreće na terenu i strukturu svog tima zahvaljujući praćenju igrača, što je ključna komponenta u pomaganju timovima da rade bolje.
TNajsavremenije aplikacije kompjuterskog vida u sportu danas koriste algoritme automatske segmentacije kako bi precizirali područja koja vjerovatno pripadaju sportistima.
Korišćenjem mašinsko učenje i metode rudarenja podataka na neobrađenim podacima praćenja igrača, izlaz sistema kompjuterskog vida može se poboljšati.
Semantičke informacije se mogu kreirati kada se identifikuju ključne komponente u okviru slike ili videa kako bi se aktivnosti koje učesnici poduzimaju stavile u perspektivu (tj. posjed lopte, dodavanje, trčanje, odbrana, itd.).
Ove metode se mogu koristiti za klasifikaciju semantičkih pojava, kao što je "jedan-dva pasa" u fudbalu, i za opsežnu statističku analizu učinka pojedinačnih igrača i timova.
Kako bi omogućili trenerima da uporede idealan položaj igrača sa stvarnim pozicioniranjem igrača tokom određene utakmice, mogu se dati i prijedlozi za najbolja mjesta za igrače na terenu.
Brojne opcije koje donosi ova tehnologija praćenja igrača imaju mogućnost da u potpunosti promene način na koji se sportisti pripremaju i skautiraju.
2. Prevencija povreda
Kako bi odgovorili na povećanu potrebu za mentalnim prenaponom i dobrobiti u suočenju sa socijalnom distancom, mnogi ljudi pribjegavaju online kursevima.
Kako biste naučili kako sigurno vježbati i spriječiti ozljede, važno je isprobati nekoliko časova koje vodi iskusni instruktor, bilo u privatnom ili grupnom okruženju.
Na primjer, i pilates i joga su dovoljno jednostavni za obavljanje kod kuće. Međutim, posebno za početnike, važno je isprobati nekoliko časova. Kompjuterski vid, posebno procjena držanja, dolazi u obzir u ovoj situaciji.
Procjena držanja je posao kompjuterskog vida koji ima za cilj predviđanje i praćenje lokacije osobe ili objekta, a aplikacije zasnovane na 3D procjeni poze sada su dostupne kao pomoć trenerima fitnesa.
Ove tehnologije procjenjuju svaku radnju korisnika i nude im temeljitu povratnu informaciju u stvarnom vremenu koristeći mnoštvo podataka o praćenju kretanja.
Primanje povratnih informacija u realnom vremenu i izbjegavanje ozljeda na treningu dvije su prednosti zajedničkog rada sa virtuelnim trenerom.
3. Praćenje lopte
Za izvlačenje informacija iz sportova baziranih na lopti, posebno reketa ili sportova sa palicom i loptom kao što su tenis, kriket, badminton i drugi, praćenje kretanja lopte je ključno.
Modeli kompjuterskog vida mogu ukazati na preciznu lokaciju udarca lopte o tlo, snimiti kretanje lopte u tri dimenzije, pa čak i predvidjeti putanju lopte kako bi se procijenilo da li bi udarila u prolaz.
Drugim riječima, sistemi za praćenje lopte vođeni kompjuterskim vidom pomažu u:
- Detekcija loptica
- Praćenje putanje
- Prognoza ishoda utakmice
Ova vrsta praćenja lopte je izazovnija u igrama poput košarke, odbojke i fudbala jer se lopta može sakriti iza igrača. Alternativno, razmjena igrača loptom može se dogoditi brzo i bez upozorenja.
4. Poboljšanje sudijske odluke
Bilo je bezbroj primjera očitog varanja i pogrešnih sudijskih odluka kroz historiju sporta. Tokom godina, tehnologija je ušla u sport, pomažući da se smanji broj grešaka koje prave sudije.
Sa uvođenjem tehnologija kao što su Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) i Hawk-eye u tenisu i kriketu, sada se mogu pregledavati odluke sudije ili sudije i , ako je netačan, prevrnut.
Budući sportski zvaničnici će praviti još manje grešaka zbog sve veće upotrebe veštačke inteligencije i kompjuterskog vida.
5. Procjena položaja u mobilnoj aplikaciji
Korištenje najsavremenijih tehnologija će motivirati ljude da često koriste vaš program.
Koliko često ste naišli na aplikacije koje koriste video zapise da pokažu kako pravilno izvoditi vježbe?
Najvjerovatnije u posljednje vrijeme prilično redovno. Razmislite i o razvoju modela kompjuterskog vida koji automatski postavlja pravilan položaj, prati napravljene pristupe i nudi savjete kako poboljšati svoj trening. fantastična zamena za pravog trenera.
Sa ovakvom aplikacijom, obuka je uvijek dostupna; sve što vam treba je kamera pri ruci. Razvijte svoje područje stručnosti dodavanjem vlastitih posebnih položaja i tehnika kako biste se istaknuli na svom tržištu bez potrebe da plaćate više za ljudske učitelje.
Ova tehnologija je vrlo korisna za usavršavanje vaše specijalnosti, a to mogu biti određeni položaji ili pokreti. Ne morate da plaćate dodatne profesionalne trenere da predaju vaše programe.
6. Novinarski i sportski sadržaji
Možete proizvesti intrigantan sadržaj kombinacijom umjetne inteligencije i tehnologija kompjuterskog vida.
Kamera će se automatski približiti najintrigantnijem vremenu kada model analizira događaje, kao što je gol.
Zamislite da samo trebate postaviti nekoliko kamera koje se mogu inteligentno i automatski fokusirati na najvažnije dijelove igre umjesto da morate plaćati veliki broj novinara i čekati postprodukciju za objavljivanje sportskih događaja.
7. Navijačko raspoloženje
Raspon aplikacija za kompjuterski vid je jednostavno zapanjujući. Uživanje osobe koja gleda nešto ranije se moglo mjeriti testovima koji su uključivali pričvršćivanje posebnih žica za detekciju impulsa.
Više ne moramo svakog gledaoca ograničavati na laboratoriju zahvaljujući tehnologijama kompjuterskog vida. Detaljno ispitajte zadovoljstvo gledalaca filmova.
Mnogo različitih emocija, kao što su sreća, dosada, uzbuđenje, razočaranje, itd., mogu se razlikovati pomoću modela kompjuterskog vida.
Izazovi
Sportski kompjuterski vid se uglavnom oslanja na sisteme kamera za snimanje i analizu sportskih snimaka. Tipično, određeni broj kamera je postavljen oko scene radnje, kao što su tribine tokom sportskog događaja ili strane terena za trening.
Čak i unutar jednog meča, ugao, lokacija, hardver i druge postavke snimanja uvelike se razlikuju od sporta do sporta.
Sistemi kompjuterskog vida takođe moraju biti prilagođeni određenim podudarnostima i metodama snimanja filma, što predstavlja problem. Dodatne poteškoće uključuju:
- Mnogim sportskim organizacijama i odjelima za analizu učinka nedostaje napredna video oprema.
- Česte promene pomeranja, nagiba i zumiranja koje vrše kamere za emitovanje otežavaju sistemima za obradu video zapisa kompjuterskog vida da se prilagode podacima koje primaju u stalnom menjanju.
- Sistemima za video obradu kompjuterskog vida može biti teško da razlikuju predmete u pozadini, igrače i objekte, igrače koji nose istu odjeću i druge situacije.
U određenoj mjeri, kompjuterski vid je riješio ove nedostatke. Na primjer, obrada slika je omogućila kompjuterima da razaznaju tlo, igrače i druge stavke u prvom planu.
Inače, algoritmi segmentacije zasnovani na bojama omogućavaju prepoznavanje lopte, praćenje igrača u pokretu i lociranje zone terena prema boji trave, koja je zelena.
zaključak
Da sumiramo, kompjuterski vid je najpopularnija tehnička oblast, a njena popularnost samo raste. Ovo je novi pogled na obradu podataka i kako se na to gleda; konačno smo obučili kompjutere da vidimo.
Najčešći zadaci kompjuterskog vida u sportu su praćenje igrača i lopte, procjena držanja za prevenciju ozljeda, segmentacija za razlikovanje pozadine od igrača i drugi.
Svaki dan generišemo ogromnu količinu podataka koje možemo efikasno koristiti modeli vozova, koji će tada funkcionisati kao pomoć koja pruža nadu u rješavanju poslovnih poteškoća.
Ostavite odgovor