Kaundan[Itago][Ipakita]
Nag-ehersisyo ka ba aron magpabiling himsog, o tingali nahigugma ka sa kuliglig o football? Ang uban ganahan nga motan-aw og mga dula uban sa mga higala.
Ang ubang mga tawo moapil sa mga dula aron mahimong himsog ug matinagdanon. Ang mga dula sa walay duhaduha usa ka mahinungdanong aspeto sa atong kinabuhi, bisan unsa pa ang atong mga interes o paagi sa pagkinabuhi.
Ang sport, sama sa uban pang importanteng aspeto sa atong adlaw-adlaw nga kinabuhi ug sa pangkalibutang ekonomiya, dili kalikayan nga naapektuhan sa mga pag-uswag sa teknolohiya.
Karon, sa 2022, ang F1 nga mga salakyanan nga nasangkapan sa sensor ug real-time nga football analytics dili mga futuristic nga tech fancy.
Sa tinuud, ang mga pag-uswag nagpadayon: ang labing abante nga mga negosyo naggamit na sa panan-awon sa kompyuter ug artipisyal nga intelligence nga sa sports aron matubag ang lainlaing mga isyu.
Adunay gamay nga pangutana nga ang artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina magpadayon sa pagpauswag sa kini nga disiplina tungod sa hinungdanon nga impluwensya sa teknolohiya sa sports.
Kini nga artikulo magkonsentrar sa paggamit sa computer vision sa sports, lakip ang praktikal nga mga aplikasyon, mga bentaha, ug daghan pa.
Magsugod kita sa pagpaila sa panan-awon sa kompyuter.
Busa, unsa ang computer vision?
Ang natad sa artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina nga nailhan nga "panan-awon sa kompyuter" (CV) nagtumong sa pagpalambo sa mga teknik sa pagtudlo sa mga kompyuter kon unsaon pagsabot ug pagsabot sa sulod sa mga hulagway.
Aron mailhan ug maklasipikar ang mga butang sa usa ka dinamiko ug nagbag-o nga pisikal nga palibot, gigamit ang panan-aw sa kompyuter lawom nga pagkat-on mga modelo aron masundog ang pipila sa pagkakomplikado sa mga sistema sa panan-aw sa tawo ug panan-aw sa panan-aw.
Ang kompyuter naningkamot sa pagsundog sa pagtan-aw sa usa ka tawo sa biswal nga palibot.
Bisan pa, dili sama sa mga tawo, ang mga kompyuter adunay kapasidad sa pagtipig sa daghang mga datos ug paspas nga pagproseso niini, nga naghatag kanamo sa pagka-flexible sa pagdelegar sa daghang mga buluhaton sa pinakabag-o nga mga teknolohiya.
Karon, ang pag-uswag sa teknolohiya sa smartphone, social media, ug ang ilang kaylap nga paggamit sa binilyon nga mga tawo - labaw pa sa 3 bilyon nga mga litrato ang gi-post online kada adlaw - nagmugna ug mas daghang biswal nga datos kaysa kaniadto.
Uban sa dugang nga pag-access sa dako nga gahum sa pag-compute ug mga pag-uswag sa lawom nga pagkat-on ug mga neural network algorithm (pananglitan, ang pag-imbento sa convolutional neural network), ang pagkaanaa sa ingon kadaghan nga mga imahe naghatag sa mga kompyuter og hinungdanon nga mga oportunidad sa pagkat-on sa mga sumbanan ug mga kinaiya niini. mga hulagway ug pagpausbaw sa tukma nga mga rate alang sa pagpangita sa butang ug klasipikasyon.
Ingon usa ka sangputanan, ang mga sistema sa panan-awon sa kompyuter nakab-ot ang mga rate sa katukma nga 99% sa usa ka gidaghanon sa ilang mga aplikasyon, nga milabaw sa katukma sa panan-aw sa tawo sa piho nga pagtuki, pagkategorya, ug mga buluhaton sa pagtubag.
Computer vision sa Sports: Real-World Examples
1. Pagsubay sa Player
Ang pagsubay sa player mao ang usa sa mga nag-unang tumong sa paggamit sa computer vision sa sports. Aron mahimo kini, kinahanglan nga mailhan ang lokasyon sa matag magdudula sa bisan unsang oras.
Ang mga coach mahimong paspas nga mag-analisar kung giunsa ang paglihok sa matag magdudula sa natad ug ang istruktura sa ilang koponan salamat sa pagsubay sa magdudula, nga usa ka hinungdanon nga sangkap sa pagtabang sa mga koponan nga molihok nga mas maayo.
Tang pinakabag-o nga computer vision applications sa sports karon naggamit ug automatic segmentation algorithms aron matumbok ang mga lugar nga lagmit iya sa mga atleta.
Pinaagi sa paggamit pagkat-on sa makina ug mga pamaagi sa data mining sa wala maproseso nga player tracking data, ang output sa usa ka computer vision system mahimong mapauswag.
Ang semantikong impormasyon mahimong mamugna sa higayon nga ang mga importanteng sangkap sa usa ka hulagway o video frame maila na aron ibutang ang mga kalihokan nga gitan-aw sa mga partisipante (ie ball possession, pass, run, defense, ug uban pa).
Kini nga mga pamaagi mahimong gamiton sa pagklasipikar sa semantiko nga mga panghitabo, sama sa usa ka "usa-duha ka pass" sa football, ug sa pagbuhat sa halapad nga statistical analysis sa performance sa tagsa-tagsa nga mga magdudula ug mga team.
Aron tugotan ang mga coach nga itandi ang sulundon nga pagbutang sa magdudula sa aktuwal nga posisyon sa magdudula sa panahon sa usa ka piho nga dula, mahimo usab nga himuon ang mga sugyot sa labing kaayo nga mga lugar alang sa mga magdudula sa natad.
Ang daghang mga kapilian nga gipatungha sa kini nga teknolohiya sa pagsubay sa magdudula adunay katakus sa hingpit nga pagbag-o kung giunsa ang pag-andam ug pag-scouting sa mga atleta.
2. Paglikay sa kadaot
Aron matubag ang nagkadako nga panginahanglan alang sa mental rewiring ug kaayohan sa atubangan sa sosyal nga gilay-on, daghang mga tawo ang midangop sa online nga mga kurso.
Aron makat-on unsaon pag-ehersisyo nga luwas ug malikayan ang mga kadaot, importante nga sulayan ang pipila ka mga klase nga gitudlo sa usa ka eksperyensiyadong magtutudlo, sa pribado man o grupo nga kahimtang.
Pananglitan, ang pilates ug yoga yano ra nga buhaton sa balay. Bisan pa, labi na alang sa usa ka nagsugod, hinungdanon nga sulayan ang pipila ka mga klase. Ang panan-awon sa kompyuter, sa partikular nga pagbana-bana sa postura, magamit sa kini nga sitwasyon.
Ang pagbana-bana sa postura usa ka trabaho sa panan-aw sa kompyuter nga nagtumong sa pagpaabut ug pag-monitor sa lokasyon sa usa ka tawo o butang, ug ang 3D pose nga nakabase sa pagtan-aw nga mga app magamit na aron matabangan ang mga tigbansay sa kahimsog sa tawo.
Kini nga mga teknolohiya nag-evaluate sa matag aksyon sa user ug naghatag kanila og hingpit nga real-time nga feedback gamit ang usa ka bahandi sa motion tracking data.
Ang pagdawat sa tinuod nga oras nga feedback ug paglikay sa mga kadaot sa pag-ehersisyo duha ka benepisyo sa pagtrabaho kauban ang usa ka virtual nga coach.
3. Pagsubay sa bola
Alang sa pagkuha sa impormasyon gikan sa mga dula nga gibase sa bola, ilabina ang racket o bat-and-ball nga mga dula sama sa tennis, cricket, badminton, ug uban pa, ang pagsubay sa paglihok sa bola hinungdanon.
Ang mga modelo sa panan-awon sa kompyuter mahimong magpakita sa tukma nga lokasyon sa epekto sa bola sa yuta, irekord ang paglihok sa bola sa tulo ka dimensyon, ug bisan ang pagtagna sa agianan sa bola aron masusi kung naigo ba kini sa wicket.
Sa laing mga termino, ang mga sistema sa pagsubay sa bola nga gimaneho sa computer vision makatabang sa:
- Detection sa mga bola
- Pagsubay sa trajectory
- Pagtagna sa resulta sa dula
Kini nga matang sa pagsubay sa bola mas mahagiton sa mga dula sama sa basketball, volleyball, ug soccer tungod kay ang bola mahimong matago sa luyo sa mga magdudula. Sa laing bahin, ang pagbayloay sa magdudula sa bola mahimong mahitabo dayon ug walay pasidaan.
4. Pagpauswag sa Desisyon sa referee
Adunay dili maihap nga mga pananglitan sa dayag nga pagpanikas ug dili husto nga mga desisyon sa referee sa tibuok kasaysayan sa sports. Sulod sa mga katuigan, ang teknolohiya nahimo na sa mga dula, nga nagtabang sa pagpakunhod sa gidaghanon sa mga sayup nga nahimo sa mga referee.
Uban sa pagpaila sa mga teknolohiya sama sa Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS), ug Hawk-eye sa tennis ug cricket, umpire o referee nga mga desisyon mahimo nang masusi ug , kon sayop, gibalit-ad.
Ang umaabot nga mga opisyal sa sports makahimo og mas gamay nga mga sayup tungod sa nagkadako nga paggamit sa AI ug computer vision.
5. Pagbanabana sa pose sa mobile application
Ang paggamit sa mga advanced nga teknolohiya makapadasig sa mga tawo nga gamiton kanunay ang imong programa.
Unsa ka subsob nga nakit-an nimo ang mga aplikasyon nga naggamit og mga video aron ipakita kung giunsa paghimo ang mga ehersisyo sa husto?
Lagmit bag-o lang medyo regular. Ug hunahunaa ang paghimo og modelo sa panan-awon sa kompyuter nga awtomatiko nga nagtakda sa husto nga posisyon, nagsubay sa mga pamaagi nga gihimo, ug nagtanyag mga tip kung giunsa ang pagpauswag sa imong pag-ehersisyo. usa ka talagsaon nga stand-in alang sa usa ka tinuod nga coach.
Uban niini nga matang sa aplikasyon, pagbansay mao ang kanunay nga accessible; ang tanan nga imong gikinahanglan mao ang usa ka camera sa kamot. Pagpalambo sa imong lugar sa kahanas pinaagi sa pagdugang sa imong kaugalingon nga partikular nga mga postura ug mga teknik aron makabarug sa imong merkado nga dili kinahanglan nga magbayad og dugang alang sa mga magtutudlo sa tawo.
Kini nga teknolohiya makatabang kaayo alang sa pagpahait sa imong espesyalidad, nga mahimong piho nga mga postura o mga lihok. Dili nimo kinahanglan nga magbayad alang sa dugang nga propesyonal nga mga tigbansay aron itudlo ang imong mga programa.
6. Journalism ug sports content
Makahimo ka og makaiikag nga sulod pinaagi sa paghiusa sa artipisyal nga paniktik ug mga teknolohiya sa computer vision.
Ang kamera awtomatikong mopaduol sa labing makaiikag nga panahon kung ang modelo mag-analisar sa mga panghitabo, sama sa usa ka tumong.
Hunahunaa kung kinahanglan ka lang nga magbutang og pipila ka mga camera nga mahimo’g intelihenteng ug awtomatiko nga makapunting sa labing hinungdanon nga mga bahin sa dula kaysa kinahanglan magbayad daghang mga tigbalita ug maghulat alang sa post-production aron mamantala ang mga kalihokan sa dula.
7. Fan mood
Ang sakup sa mga aplikasyon sa panan-awon sa kompyuter katingad-an. Ang kalipay sa usa ka tawo nga nagtan-aw sa usa ka butang mahimong masukod kaniadto pinaagi sa mga pagsulay nga naglangkit sa pagkabit sa espesyal nga mga alambre aron mahibal-an ang mga impulses.
Dili na namo kinahanglan nga i-confine ang matag viewer sa usa ka laboratory salamat sa mga teknolohiya sa computer vision. Pagkuha og usa ka bug-os nga pagsusi sa katagbawan sa mga moviegoers.
Daghang nagkalainlain nga mga emosyon, sama sa kalipay, kalaay, kahinam, kasagmuyo, ug uban pa, mahimong mailhan pinaagi sa mga modelo sa computer vision.
mga hagit
Ang panan-awon sa kompyuter sa sports nag-una nagsalig sa mga sistema sa camera aron makuha ug dayon analisa ang footage sa sports. Kasagaran, daghang mga camera ang gipahimutang sa palibot sa eksena sa aksyon, sama sa mga baroganan sa panahon sa usa ka kalihokan sa dula o sa mga kilid sa usa ka natad sa praktis.
Bisan sa sulod sa usa ka duwa, ang anggulo, lokasyon, hardware, ug uban pang mga setting sa pagpamusil magkalahi kaayo gikan sa sport ngadto sa sport.
Ang mga sistema sa panan-awon sa kompyuter kinahanglan usab nga ipahiangay sa pipila nga mga posporo ug mga pamaagi sa pagkuha sa pelikula, nga nagpresentar sa usa ka problema. Ang dugang nga mga kalisdanan naglakip sa:
- Daghang mga organisasyon sa palakasan ug mga dibisyon sa pagtuki sa pasundayag kulang sa mga advanced nga kagamitan sa video.
- Ang kanunay nga pagbag-o sa pan, pagkiling, ug pag-zoom nga gihimo sa mga broadcast camera naghimo nga labi ka lisud alang sa mga sistema sa pagproseso sa video sa panan-awon sa kompyuter nga ipahiangay sa kanunay nga pagbag-o nga datos nga ilang nadawat.
- Mahimong lisud alang sa mga sistema sa pagproseso sa video sa computer vision sa pag-ila tali sa mga butang sa backdrop, mga magdudula, ug mga butang, mga magdudula nga nagsul-ob sa parehas nga sinina, ug uban pang mga sitwasyon.
Sa usa ka sukod, ang panan-aw sa kompyuter nakasulbad niini nga mga sayup. Pananglitan, ang pagproseso sa imahe nagtugot sa mga kompyuter sa pag-ila tali sa yuta, mga magdudula, ug uban pang mga butang sa atubangan.
Kung dili, ang mga algorithm sa segmentasyon nga gibase sa kolor nagpaposible sa pag-ila sa bola, pagmonitor sa mga naglihok nga magdudula, ug pagpangita sa pitch zone pinaagi sa kolor sa sagbot, nga berde.
Panapos
Sa pag-summarize, ang panan-awon sa kompyuter mao ang pinakapopular nga teknikal nga natad, ug ang pagkapopular niini nagkadako lamang. Kini usa ka bag-ong panglantaw sa pagproseso sa datos ug kung giunsa kini makita; kami sa katapusan nagbansay sa mga kompyuter sa pagtan-aw.
Ang labing kasagaran nga mga buluhaton sa panan-awon sa kompyuter sa mga dula mao ang pagsubay sa magdudula ug bola, pagtantiya sa postura alang sa paglikay sa kadaot, pagbahinbahin alang sa pag-ila sa backdrop gikan sa mga magdudula, ug uban pa.
Kada adlaw, makamugna kami og daghang mga datos nga mahimo namong magamit nga epektibo mga modelo sa tren, nga unya molihok isip malaumon nga tabang sa pagsulbad sa mga kalisdanan sa negosyo.
Leave sa usa ka Reply