Obsah[Skrýt][Ukázat]
Cvičíte, abyste zůstali fit, nebo jste snad milovníkem kriketu či fotbalu? Jiní rádi sledují hry s přáteli.
Někteří lidé sportují, aby byli zdraví a pozorní. Sport je nepochybně významnou součástí našeho života, bez ohledu na naše zájmy nebo způsob života.
Sport, stejně jako každý jiný důležitý aspekt našeho každodenního života a globální ekonomiky, je nevyhnutelně ovlivněn technologickými vylepšeními.
Dnes, v roce 2022, vozidla F1 vybavená senzory a fotbalové analýzy v reálném čase nejsou futuristickými technologickými fantaziemi.
Ve skutečnosti jde pokrok mnohem dále: nejpokročilejší podniky již počítačové vidění a umělá inteligence ve sportu řešit různé problémy.
Není pochyb o tom, že umělá inteligence a strojové učení budou tuto disciplínu nadále posouvat, vzhledem k významnému vlivu, který technologie na sport má.
Tento článek se zaměří na využití počítačového vidění ve sportu, včetně praktických aplikací, výhod a mnoha dalších.
Začneme představením počítačového vidění.
Co je tedy počítačové vidění?
Oblast umělé inteligence a strojového učení známá jako "počítačové vidění" (CV) si klade za cíl vyvinout techniky pro výuku počítačů, jak chápat a chápat obsah obrázků.
K rozpoznání a klasifikaci objektů v dynamickém a měnícím se fyzickém prostředí se používá počítačové vidění hluboké učení modely pro simulaci některých složitostí systémů lidského vidění a vizuálního vnímání.
Počítač se snaží napodobit, jak člověk vidí vizuální prostředí.
Na rozdíl od lidí však mají počítače kapacitu ukládat obrovské množství dat a rychle je zpracovávat, což nám dává flexibilitu delegovat mnoho úkolů na nejmodernější technologie.
Dnešní pokrok v technologii chytrých telefonů sociální médiaa jejich rozšířené používání miliardami lidí – více než 3 miliardy fotografií jsou každý den zveřejněny online – vytváří ještě více vizuálních dat než kdykoli předtím.
Spolu se zvýšeným přístupem k velkému výpočetnímu výkonu a pokroky v hloubkovém učení a algoritmech neuronových sítí (např. vynález konvolučních neuronových sítí) poskytla dostupnost tak obrovského množství obrázků počítačům neocenitelné příležitosti naučit se vzorce a vlastnosti těchto sítí. obrázky a zlepšit míru přesnosti pro detekce objektu a klasifikace.
Výsledkem je, že systémy počítačového vidění dosáhly přesnosti 99 % v řadě svých aplikací, čímž překonaly přesnost lidského vidění ve specifických úlohách detekce, kategorizace a odezvy.
Počítačové vidění ve sportu: příklady ze skutečného světa
1. Sledování hráčů
Sledování hráčů je jedním z hlavních cílů při používání počítačového vidění ve sportu. K tomu je nutné identifikovat polohu každého hráče v daném okamžiku.
Trenéři mohou rychle analyzovat, jak se každý hráč pohybuje na hřišti a strukturu svého týmu díky sledování hráčů, což je klíčová součást pomoci týmům k lepším výkonům.
TNejmodernější aplikace počítačového vidění ve sportu dnes využívají algoritmy automatické segmentace k určení oblastí, které pravděpodobně patří sportovcům.
Využitím strojové učení a metod dolování dat na nezpracovaných datech sledování hráče, lze zlepšit výstup systému počítačového vidění.
Sémantické informace mohou být vytvořeny poté, co byly identifikovány klíčové komponenty snímku nebo videa, aby se daly činnosti, které účastníci provádějí, do perspektivy (tj. držení míče, přihrávka, běh, obrana atd.).
Tyto metody lze použít ke klasifikaci sémantických jevů, jako je „jedna-dva přihrávka“ ve fotbale, ak provádění rozsáhlé statistické analýzy výkonu jednotlivých hráčů a týmů.
Aby trenéři mohli porovnat ideální umístění hráče se skutečným umístěním hráče během konkrétní hry, lze také navrhnout nejlepší místa pro hráče na hřišti.
Četné možnosti, které přináší tato technologie sledování hráčů, mají schopnost zcela změnit způsob, jakým se sportovci připravují a jak jsou sledováni.
2. Prevence úrazů
Mnoho lidí se uchyluje k online kurzům, aby se vypořádali se zvýšenou potřebou mentálního propojení a duševní pohody tváří v tvář sociální vzdálenosti.
Abyste se naučili cvičit bezpečně a předcházet zraněním, je důležité vyzkoušet několik lekcí vedených zkušeným instruktorem, ať už v soukromém nebo skupinovém prostředí.
Například pilates a jóga jsou dostatečně jednoduché na to, abyste je mohli dělat doma. Zejména pro začátečníka je však důležité si pár lekcí vyzkoušet. V této situaci vstupuje do hry počítačové vidění, zejména odhad držení těla.
Odhad držení těla je práce s počítačovým viděním, jejímž cílem je předvídat a monitorovat polohu osoby nebo objektu, a nyní jsou k dispozici aplikace založené na 3D odhadu pozice, které pomáhají trenérům lidské kondice.
Tyto technologie vyhodnocují každou akci uživatele a nabízejí mu důkladnou zpětnou vazbu v reálném čase pomocí velkého množství dat ze sledování pohybu.
Získávání zpětné vazby v reálném čase a vyhýbání se zraněním při cvičení jsou dvě výhody spolupráce s virtuálním trenérem.
3. Sledování míče
Pro extrakci informací z míčových sportů, zejména raketových nebo pálkových a míčových sportů, jako je tenis, kriket, badminton a další, je sledování pohybu míčku zásadní.
Modely počítačového vidění mohou indikovat přesné místo dopadu míče na zem, zaznamenávat pohyb míče ve třech rozměrech a dokonce předpovídat dráhu míče, aby bylo možné posoudit, zda by zasáhl branku.
Jinými slovy, systémy sledování míčů řízené počítačovým viděním pomáhají s:
- Detekce míčků
- Sledování trajektorie
- Předpověď výsledku hry
Tento typ sledování míče je náročnější ve hrách, jako je basketbal, volejbal a fotbal, protože míč může být skryt za hráči. Alternativně může k výměně hráčů s míčem dojít rychle a bez varování.
4. Zlepšení rozhodování rozhodčího
V historii sportu existuje nespočet příkladů nehorázného podvádění a nesprávných rozhodnutí rozhodčích. V průběhu let si technologie pronikla do sportu a pomohla snížit počet chyb, kterých se rozhodčí dopouštějí.
Se zavedením technologií, jako je Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) a Hawk-eye v tenise a kriketu, nyní mohou být přezkoumávána rozhodnutí rozhodčích a rozhodčích. , je-li nesprávný, převrácený.
Budoucí sportovní funkcionáři budou dělat ještě méně chyb kvůli rostoucímu využívání umělé inteligence a počítačového vidění.
5. Odhad pozice v mobilní aplikaci
Využití nejmodernějších technologií bude motivovat lidi k častému využívání vašeho programu.
Jak často jste se setkali s aplikacemi, které pomocí videí demonstrují, jak správně cvičit?
S největší pravděpodobností v poslední době poměrně pravidelně. A zvažte vytvoření modelu počítačového vidění, který automaticky nastaví správnou pozici, zaznamenává provedené přístupy a nabídne tipy, jak zlepšit váš trénink. fantastická záskok pro opravdového trenéra.
S tímto druhem aplikace je školení vždy dostupné; vše, co potřebujete, je fotoaparát po ruce. Rozvíjejte svou oblast odborných znalostí přidáním vlastních konkrétních pozic a technik, abyste vynikli na svém trhu, aniž byste museli platit více za lidské učitele.
Tato technologie je velmi užitečná pro zdokonalování vaší speciality, kterou mohou být určité polohy nebo pohyby. Pro výuku vašich programů nemusíte platit za další profesionální trenéry.
6. Publicistika a sportovní obsah
Kombinací technologií umělé inteligence a počítačového vidění můžete vytvářet zajímavý obsah.
Kamera se automaticky přiblíží k nejzajímavějšímu času, když model analyzuje události, jako je například cíl.
Představte si, že potřebujete pouze nastavit několik kamer, které se dokážou inteligentně a automaticky zaměřit na nejdůležitější části hry, místo abyste museli platit velké množství reportérů a čekat, až postprodukce zveřejní sportovní události.
7. Fanouškovská nálada
Rozsah aplikací počítačového vidění je prostě ohromující. Požitek z toho, že člověk něco sleduje, se dříve dal měřit testy, které zahrnovaly připojení speciálních drátů k detekci impulsů.
Díky technologiím počítačového vidění již nepotřebujeme každého diváka uzavírat do laboratoře. Nechte si důkladně prověřit spokojenost filmových diváků.
Pomocí modelů počítačového vidění lze rozlišit mnoho různých emocí, jako je štěstí, nuda, vzrušení, zklamání atd.
Výzvy
Sportovní počítačové vidění se při zachycování a následné analýze sportovních záznamů spoléhá především na kamerové systémy. Typicky je kolem dějiště akce rozmístěno několik kamer, jako jsou tribuny během sportovní akce nebo po stranách tréninkového hřiště.
I v rámci jednoho zápasu se úhel, umístění, hardware a další nastavení střelby u jednotlivých sportů značně liší.
Systémy počítačového vidění musí být také přizpůsobeny určitým shodám a metodám snímání filmu, což představuje problém. Mezi další obtíže patří:
- Mnoho sportovních organizací a divizí pro analýzu výkonu postrádá pokročilé video vybavení.
- Časté změny posunu, náklonu a zoomu, které provádějí vysílací kamery, ztěžují systémům pro počítačové vidění, aby se přizpůsobily neustále se měnícím datům, která přijímají.
- Pro systémy počítačového vidění pro zpracování videa může být obtížné rozlišit mezi předměty na pozadí, hráči a předměty, hráči ve stejném oblečení a dalšími situacemi.
Počítačové vidění tyto nedostatky do jisté míry vyřešilo. Například zpracování obrazu umožnilo počítačům rozlišovat mezi zemí, hráči a dalšími předměty v popředí.
Algoritmy segmentace založené na barvách jinak umožňují rozpoznat míč, sledovat pohybující se hráče a lokalizovat zónu hřiště podle barvy trávy, která je zelená.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Abych to shrnul, počítačové vidění je nejoblíbenějším technickým oborem a jeho obliba jen roste. Toto je nový pohled na zpracování dat a na to, jak je vnímáno; konečně jsme natrénovali počítače, abychom viděli.
Nejčastějšími úkoly počítačového vidění ve sportu jsou sledování hráče a míče, odhad držení těla pro prevenci zranění, segmentace pro rozlišení pozadí od hráčů a další.
Každý den generujeme obrovské množství dat, které můžeme efektivně využít modely vlaků, která pak bude fungovat jako nadějná pomoc při řešení obchodních potíží.
Napsat komentář