Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
Fas exercici per mantenir-te en forma, o potser ets un amant del cricket o del futbol? A altres els agrada veure jocs amb els amics.
Algunes persones fan esport per estar saludables i atents. L'esport és, sens dubte, un aspecte important de les nostres vides, independentment dels nostres interessos o forma de viure.
L'esport, com qualsevol altre aspecte important de la nostra vida quotidiana i de l'economia global, es veu inevitablement afectat per les millores tecnològiques.
Avui, l'any 2022, els vehicles de F1 equipats amb sensors i les analítiques de futbol en temps real no són fantasies tecnològiques futuristes.
En realitat, els avenços van molt més enllà: les empreses més avançades ja han utilitzat la visió per computador i intel·ligència artificial en l'esport per atendre una varietat de problemes.
No hi ha dubte que la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic seguiran avançant en aquesta disciplina donada la important influència que la tecnologia ha tingut en els esports.
Aquest article es concentrarà en l'ús de la visió per ordinador en els esports, incloses aplicacions pràctiques, avantatges i molt més.
Començarem amb la introducció de la visió per computador.
Aleshores, què és la visió per ordinador?
El camp de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic conegut com "visió per ordinador" (CV) pretén desenvolupar tècniques per ensenyar als ordinadors a comprendre i comprendre els continguts de les imatges.
Per tal de reconèixer i classificar objectes en un entorn físic dinàmic i canviant, utilitza la visió per ordinador aprenentatge profund models per simular part de la complexitat dels sistemes de visió humana i la percepció visual.
L'ordinador fa un esforç per imitar com una persona veu l'entorn visual.
No obstant això, a diferència de les persones, els ordinadors tenen la capacitat d'emmagatzemar enormes quantitats de dades i processar-les ràpidament, donant-nos la flexibilitat per delegar moltes tasques a les tecnologies més avançades.
Avui, els avenços en la tecnologia dels telèfons intel·ligents, mitjans de comunicació social, i el seu ús generalitzat per milers de milions de persones (més de 3 milions de fotografies es publiquen en línia cada dia) estan creant encara més dades visuals que mai.
Juntament amb l'augment de l'accés a una gran potència de càlcul i els avenços en l'aprenentatge profund i els algorismes de xarxes neuronals (per exemple, la invenció de xarxes neuronals convolucionals), la disponibilitat d'aquestes quantitats massives d'imatges ha proporcionat als ordinadors oportunitats inestimables per conèixer els patrons i les característiques d'aquestes. imatges i millorar les taxes de precisió per detecció d'objectes i classificació.
Com a resultat, els sistemes de visió per ordinador han aconseguit taxes de precisió del 99% en una sèrie de les seves aplicacions, superant la precisió de la visió humana en tasques específiques de detecció, categorització i resposta.
Visió per computador en esports: exemples del món real
1. Seguiment de jugadors
El seguiment dels jugadors és un dels principals objectius quan s'utilitza la visió per ordinador en els esports. Per fer-ho, cal identificar la ubicació de cada jugador en cada moment.
Els entrenadors poden analitzar ràpidament com es mou cada jugador al camp i l'estructura del seu equip gràcies al seguiment dels jugadors, que és un component crucial per ajudar els equips a rendir millor.
TLes aplicacions de visió per ordinador més d'avantguarda en els esports actuals utilitzen algorismes de segmentació automàtica per identificar àrees que probablement pertanyen als atletes.
Mitjançant l'ús màquina d'aprenentatge i mètodes de mineria de dades sobre les dades de seguiment del jugador no processades, es pot millorar la sortida d'un sistema de visió per ordinador.
La informació semàntica es pot crear un cop s'han identificat els components crucials d'una imatge o un fotograma de vídeo per posar en perspectiva les activitats que estan fent els participants (és a dir, possessió de la pilota, passar, córrer, defensar, etc.).
Aquests mètodes es poden utilitzar per classificar ocurrències semàntiques, com ara una "passa d'un-dos" al futbol, i per fer una anàlisi estadística exhaustiva del rendiment de jugadors i equips individuals.
Per tal de permetre als entrenadors comparar la ubicació ideal dels jugadors amb la posició real dels jugadors durant una jugada específica, també es poden fer suggeriments sobre els millors llocs per als jugadors al camp.
Les nombroses opcions que ofereix aquesta tecnologia de seguiment de jugadors tenen la capacitat de canviar completament la manera com els atletes es preparen i són explorats.
2. Prevenció de lesions
Per fer front a l'augment de la necessitat de reconfiguració mental i benestar davant la distància social, moltes persones recorren a cursos en línia.
Per aprendre a fer exercici amb seguretat i prevenir lesions, és important provar algunes classes impartides per un instructor experimentat, ja sigui en un entorn privat o en grup.
Per exemple, tant el pilates com el ioga són prou senzills per fer a casa. Tanmateix, sobretot per a un principiant, és important provar algunes classes. La visió per ordinador, en particular l'estimació de la postura, entra en joc en aquesta situació.
L'estimació de la postura és un treball de visió per ordinador que té com a objectiu anticipar i controlar la ubicació d'una persona o d'un objecte, i ara hi ha aplicacions basades en l'estimació de la postura en 3D per ajudar els entrenadors humans.
Aquestes tecnologies avaluen cada acció de l'usuari i els ofereixen un feedback exhaustiu en temps real mitjançant una gran quantitat de dades de seguiment de moviment.
Rebre comentaris en temps real i evitar lesions d'entrenament són dos avantatges de treballar conjuntament amb un entrenador virtual.
3. Seguiment de pilota
Per a l'extracció d'informació d'esports basats en pilota, en particular d'esports de raqueta o de bat-i-bola com el tennis, el cricket, el bàdminton i altres, el seguiment del moviment de la pilota és crucial.
Els models de visió per ordinador poden indicar la ubicació precisa de l'impacte d'una pilota amb el terra, registrar el moviment de la pilota en tres dimensions i, fins i tot, preveure la trajectòria de la pilota per avaluar si hauria colpejat el port.
En altres termes, els sistemes de seguiment de boles impulsats per visió per ordinador ajuden a:
- Detecció de boles
- Traçar la trajectòria
- Previsió del resultat del partit
Aquest tipus de seguiment de la pilota és més difícil en jocs com el bàsquet, el voleibol i el futbol perquè la pilota es pot amagar darrere dels jugadors. Alternativament, els intercanvis de jugadors amb la pilota es poden produir ràpidament i sense previ avís.
4. Millora de la decisió de l'àrbitre
Hi ha hagut innombrables exemples d'engany flagrant i decisions incorrectes dels àrbitres al llarg de la història de l'esport. Al llarg dels anys, la tecnologia s'ha obert camí als esports, ajudant a reduir el nombre d'errors que cometen els àrbitres.
Amb la introducció de tecnologies com ara l'assistent de vídeo (VAR), la tecnologia de línia de porteria (GLT), l'ull de falcó, el sistema de revisió de decisions (DRS) i l'ull de falcó en tennis i cricket, ara es poden revisar les decisions de l'àrbitre o de l'àrbitre. , si és incorrecte, bolcada.
Els futurs funcionaris esportius cometreran encara menys errors a causa de l'ús creixent de la IA i la visió per ordinador.
5. Posar estimació en aplicació mòbil
L'ús de tecnologies d'avantguarda motivarà la gent a utilitzar el vostre programa amb freqüència.
Amb quina freqüència t'has trobat amb aplicacions que utilitzen vídeos per demostrar com es fan els entrenaments correctament?
El més probable és recentment amb força regularitat. I considereu desenvolupar un model de visió per ordinador que estableixi automàticament la posició adequada, faci un seguiment dels enfocaments realitzats i ofereixi consells sobre com millorar el vostre entrenament. un substitut fantàstic per a un entrenador genuí.
Amb aquest tipus d'aplicació, la formació sempre és accessible; tot el que necessites és una càmera a mà. Desenvolupeu la vostra àrea d'experiència afegint les vostres postures i tècniques particulars per destacar al vostre mercat sense haver de pagar més pels professors humans.
Aquesta tecnologia és molt útil per perfeccionar la teva especialitat, que poden ser determinades postures o moviments. No cal que pagueu per entrenadors professionals addicionals per ensenyar els vostres programes.
6. Periodisme i continguts esportius
Podeu produir contingut intrigant combinant la intel·ligència artificial i les tecnologies de visió per ordinador.
La càmera s'aproparà automàticament al moment més intrigant quan el model analitzi esdeveniments, com ara un objectiu.
Imagineu-vos si només necessiteu configurar unes quantes càmeres que puguin centrar-se de manera intel·ligent i automàtica en les parts més crucials del joc en lloc d'haver de pagar un gran nombre de periodistes i esperar la postproducció per publicar esdeveniments esportius.
7. Estat d'ànim dels fans
La gamma d'aplicacions de visió per ordinador és simplement sorprenent. El gaudi d'una persona veient alguna cosa es podia mesurar prèviament mitjançant proves que implicaven la connexió de cables especials per detectar impulsos.
Ja no necessitem confinar tots els espectadors a un laboratori gràcies a les tecnologies de visió per ordinador. Feu un examen exhaustiu de la satisfacció dels espectadors.
Moltes emocions diferents, com ara la felicitat, l'avorriment, l'emoció, la decepció, etc., es poden distingir pels models de visió per ordinador.
Challenges
La visió per ordinador esportiva es basa principalment en sistemes de càmeres per capturar i després analitzar imatges esportives. Normalment, es col·loquen diverses càmeres al voltant de l'escena de l'acció, com ara les grades durant un esdeveniment esportiu o els laterals d'un camp d'entrenament.
Fins i tot en un sol partit, l'angle, la ubicació, el maquinari i altres paràmetres de tir varien molt d'un esport a un altre.
Els sistemes de visió per ordinador també s'han d'adaptar a determinats coincidències i mètodes de captura de pel·lícules, la qual cosa presenta un problema. Les dificultats addicionals inclouen:
- Moltes organitzacions esportives i divisions d'anàlisi de rendiment no tenen equipament de vídeo avançat.
- Els canvis freqüents de panoràmica, inclinació i zoom que fan les càmeres de difusió fan que sigui més difícil que els sistemes de processament de vídeo de visió per ordinador s'adaptin a les dades en constant canvi que reben.
- Pot ser que els sistemes de processament de vídeo de visió per ordinador siguin difícils de distingir entre elements del teló de fons, jugadors i objectes, jugadors que porten la mateixa roba i altres situacions.
Fins a cert punt, la visió per ordinador ha resolt aquests defectes. Per exemple, el processament d'imatges ha permès als ordinadors discernir entre el sòl, els jugadors i altres elements en primer pla.
En cas contrari, els algorismes de segmentació basats en colors permeten reconèixer la pilota, controlar els jugadors en moviment i localitzar la zona de camp pel color de la gespa, que és verda.
Conclusió
En resum, la visió per computador és el camp tècnic més popular i la seva popularitat no fa més que créixer. Aquesta és una nova perspectiva sobre el processament de dades i com es veu; finalment hem entrenat els ordinadors per veure.
Les tasques de visió per ordinador més habituals en els esports són el seguiment del jugador i la pilota, l'estimació de la postura per a la prevenció de lesions, la segmentació per distingir el teló de fons dels jugadors i altres.
Cada dia, generem una gran quantitat de dades que podem utilitzar de manera eficaç models de trens, que després funcionarà com a ajuda esperançadora per abordar les dificultats empresarials.
Deixa un comentari