Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
Ydych chi'n gwneud ymarfer corff i gadw'n heini, neu efallai eich bod chi'n hoff o griced neu bêl-droed? Mae eraill wrth eu bodd yn gwylio gemau gyda ffrindiau.
Mae rhai pobl yn cymryd rhan mewn chwaraeon i fod yn iach ac yn sylwgar. Yn ddiamau, mae chwaraeon yn agwedd arwyddocaol o'n bywydau, waeth beth fo'n diddordebau neu'n ffordd o fyw.
Mae chwaraeon, fel pob agwedd bwysig arall ar ein bywydau bob dydd a'r economi fyd-eang, yn anochel yn cael ei effeithio gan welliannau technolegol.
Heddiw, yn 2022, nid yw cerbydau F1 â chyfarpar synhwyrydd a dadansoddeg pêl-droed amser real yn ffansi technoleg ddyfodolaidd.
Mewn gwirionedd, mae'r datblygiadau'n mynd ymhellach o lawer: mae'r busnesau mwyaf datblygedig eisoes wedi defnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol a deallusrwydd artiffisial mewn chwaraeon i gwrdd ag amrywiaeth o faterion.
Nid oes fawr o amheuaeth y bydd deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol yn parhau i ddatblygu'r ddisgyblaeth hon o ystyried y dylanwad sylweddol y mae technoleg wedi'i gael ar chwaraeon.
Bydd yr erthygl hon yn canolbwyntio ar ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol mewn chwaraeon, gan gynnwys cymwysiadau ymarferol, manteision, a llawer mwy.
Byddwn yn dechrau gyda chyflwyno gweledigaeth gyfrifiadurol.
Felly, beth yw gweledigaeth gyfrifiadurol?
Maes deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol a elwir yn “gweledigaeth cyfrifiadur” (CV) yn anelu at ddatblygu technegau ar gyfer dysgu cyfrifiaduron sut i ddeall a deall cynnwys lluniau.
Er mwyn adnabod a dosbarthu gwrthrychau mewn amgylchedd ffisegol deinamig a newidiol, mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn defnyddio dysgu dwfn modelau i efelychu rhywfaint o gymhlethdod systemau golwg dynol a chanfyddiad gweledol.
Mae'r cyfrifiadur yn gwneud ymdrech i ddynwared sut mae person yn gweld yr amgylchedd gweledol.
Fodd bynnag, yn wahanol i bobl, mae gan gyfrifiaduron y gallu i storio symiau enfawr o ddata a'i brosesu'n gyflym, gan roi'r hyblygrwydd i ni ddirprwyo llawer o dasgau i'r technolegau mwyaf blaengar.
Heddiw, datblygiadau mewn technoleg ffonau clyfar, cyfryngau cymdeithasol, ac mae eu defnydd eang gan biliynau o bobl - mwy na 3 biliwn o ffotograffau yn cael eu postio ar-lein bob dydd - yn creu hyd yn oed mwy o ddata gweledol nag erioed o'r blaen.
Ynghyd â mynediad cynyddol at bŵer cyfrifiadurol mawr a datblygiadau mewn dysgu dwfn ac algorithmau rhwydwaith niwral (e.e. dyfeisio rhwydweithiau niwral convolutional), mae argaeledd symiau mor enfawr o ddelweddau wedi rhoi cyfleoedd amhrisiadwy i gyfrifiaduron ddysgu patrymau a nodweddion y rhain. delweddau a gwella'r cyfraddau cywirdeb ar gyfer canfod gwrthrych a dosbarthiad.
O ganlyniad, mae systemau gweledigaeth gyfrifiadurol wedi cyflawni cyfraddau cywirdeb o 99% mewn nifer o'u cymwysiadau, gan ragori ar gywirdeb gweledigaeth ddynol mewn tasgau canfod, categoreiddio ac ymateb penodol.
Gweledigaeth gyfrifiadurol mewn Chwaraeon: Enghreifftiau Byd Go Iawn
1. Olrhain Chwaraewr
Olrhain chwaraewr yw un o'r prif nodau wrth ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol mewn chwaraeon. Er mwyn gwneud hyn, mae angen nodi lleoliad pob chwaraewr ar unrhyw adeg benodol.
Gall hyfforddwyr ddadansoddi'n gyflym sut mae pob chwaraewr yn symud ar y cae a strwythur eu tîm diolch i olrhain chwaraewyr, sy'n rhan hanfodol o helpu timau i berfformio'n well.
Tmae'r rhan fwyaf o gymwysiadau golwg cyfrifiadurol blaengar mewn chwaraeon y dyddiau hyn yn defnyddio algorithmau segmentu awtomatig i nodi meysydd sy'n perthyn i athletwyr yn ôl pob tebyg.
Trwy ddefnyddio dysgu peiriant a dulliau cloddio data ar y data olrhain chwaraewr heb ei brosesu, gellir gwella allbwn system weledigaeth gyfrifiadurol.
Gellir creu gwybodaeth semantig unwaith y bydd cydrannau hanfodol mewn delwedd neu ffrâm fideo wedi'u nodi i roi'r gweithgareddau y mae'r cyfranogwyr yn eu cymryd mewn persbectif (hy meddiant pêl, pasio, rhedeg, amddiffyn, ac ati).
Gellir defnyddio’r dulliau hyn i ddosbarthu digwyddiadau semantig, megis “pas un-dau” mewn pêl-droed, ac i wneud dadansoddiad ystadegol helaeth o berfformiad chwaraewyr a thimau unigol.
Er mwyn galluogi hyfforddwyr i gymharu lleoliad chwaraewr delfrydol â lleoliad chwaraewr gwirioneddol yn ystod chwarae penodol, gellir hefyd wneud awgrymiadau ar y lleoedd gorau i chwaraewyr ar y cae.
Mae'r opsiynau niferus a gyflwynwyd gan y dechnoleg olrhain chwaraewr hon yn gallu newid yn llwyr sut mae athletwyr yn paratoi ac yn cael eu sgowtio.
2. atal anafiadau
Er mwyn mynd i'r afael â'r angen cynyddol am ailweirio meddwl a lles yn wyneb pellter cymdeithasol, mae llawer o bobl yn troi at gyrsiau ar-lein.
Er mwyn dysgu sut i wneud ymarfer corff yn ddiogel ac atal anafiadau, mae'n bwysig rhoi cynnig ar ychydig o ddosbarthiadau a addysgir gan hyfforddwr profiadol, boed mewn lleoliad preifat neu grŵp.
Er enghraifft, mae pilates ac ioga yn ddigon syml i'w gwneud gartref. Fodd bynnag, yn enwedig ar gyfer dechreuwr, mae'n bwysig rhoi cynnig ar ychydig o ddosbarthiadau. Daw golwg cyfrifiadurol, yn enwedig amcangyfrif osgo, i'r amlwg yn y sefyllfa hon.
Mae amcangyfrif ystum yn swydd gweledigaeth gyfrifiadurol sydd â'r nod o ragweld a monitro lleoliad person neu wrthrych, ac mae apiau 3D sy'n seiliedig ar amcangyfrif ystumiau bellach ar gael i helpu hyfforddwyr ffitrwydd dynol.
Mae'r technolegau hyn yn gwerthuso pob gweithred gan y defnyddiwr ac yn cynnig adborth amser real trylwyr iddynt gan ddefnyddio cyfoeth o ddata olrhain symudiadau.
Mae derbyn adborth amser real ac osgoi anafiadau ymarfer yn ddwy fantais o weithio gyda hyfforddwr rhithwir.
3. Olrhain pêl
Ar gyfer echdynnu gwybodaeth o chwaraeon pêl, yn enwedig chwaraeon raced neu bat-a-phêl fel tenis, criced, badminton, ac eraill, mae olrhain symudiad pêl yn hanfodol.
Gall modelau gweledigaeth gyfrifiadurol nodi union leoliad effaith pêl ar y ddaear, cofnodi symudiad y bêl mewn tri dimensiwn, a hyd yn oed ragweld trywydd y bêl i asesu a fyddai wedi taro'r wiced.
Mewn termau eraill, mae systemau olrhain pêl sy'n cael eu gyrru gan weledigaeth gyfrifiadurol yn helpu gyda:
- Canfod peli
- Olrhain y llwybr
- Rhagolwg canlyniad gêm
Mae'r math hwn o olrhain pêl yn fwy heriol mewn gemau fel pêl-fasged, pêl-foli a phêl-droed oherwydd gellir cuddio'r bêl y tu ôl i'r chwaraewyr. Fel arall, gallai cyfnewid chwaraewyr gyda'r bêl ddigwydd yn gyflym a heb rybudd.
4. Gwella Penderfyniad y Canolwr
Bu enghreifftiau di-rif o dwyllo amlwg a phenderfyniadau anghywir gan ddyfarnwyr trwy gydol hanes chwaraeon. Dros y blynyddoedd, mae technoleg wedi gwneud ei ffordd i mewn i chwaraeon, gan helpu i leihau nifer y camgymeriadau y mae dyfarnwyr yn eu gwneud.
Gyda chyflwyniad technolegau fel Dyfarnwr Cynorthwyol Fideo (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, System Adolygu Penderfyniad (DRS), a Hawk-eye mewn tennis a chriced, gellir nawr adolygu penderfyniadau dyfarnwr neu ddyfarnwr a , os yw'n anghywir, wedi'i wrthdroi.
Bydd swyddogion chwaraeon y dyfodol yn gwneud hyd yn oed llai o gamgymeriadau oherwydd y defnydd cynyddol o AI a gweledigaeth gyfrifiadurol.
5. Gosod amcangyfrif mewn cais symudol
Bydd defnyddio technolegau blaengar yn ysgogi pobl i ddefnyddio'ch rhaglen yn aml.
Pa mor aml ydych chi wedi dod ar draws cymwysiadau sy'n defnyddio fideos i ddangos sut i berfformio ymarferion yn iawn?
Yn fwyaf tebygol yn ddiweddar yn weddol reolaidd. Ac ystyriwch ddatblygu model gweledigaeth gyfrifiadurol sy'n gosod y safle cywir yn awtomatig, yn cadw golwg ar y dulliau a wneir, ac yn cynnig awgrymiadau ar sut i wella'ch ymarfer corff. sefyll i mewn gwych ar gyfer hyfforddwr dilys.
Gyda'r math hwn o gais, mae hyfforddiant bob amser yn hygyrch; Y cyfan sydd ei angen arnoch yw camera wrth law. Datblygwch eich maes arbenigedd trwy ychwanegu eich ystumiau a'ch technegau penodol eich hun i sefyll allan yn eich marchnad heb orfod talu mwy am athrawon dynol.
Mae'r dechnoleg hon yn ddefnyddiol iawn ar gyfer mireinio eich arbenigedd, a all fod yn ystumiau neu gynigion penodol. Nid oes angen i chi dalu am hyfforddwyr proffesiynol ychwanegol i addysgu eich rhaglenni.
6. Newyddiaduraeth a chynnwys chwaraeon
Gallwch gynhyrchu cynnwys diddorol trwy gyfuno deallusrwydd artiffisial a thechnolegau gweledigaeth gyfrifiadurol.
Bydd y camera yn symud yn agosach yn awtomatig at yr amser mwyaf diddorol pan fydd y model yn dadansoddi digwyddiadau, fel nod.
Dychmygwch os oes angen i chi sefydlu ychydig o gamerâu a all ganolbwyntio'n ddeallus ac yn awtomatig ar rannau mwyaf hanfodol y gêm yn hytrach na gorfod talu nifer fawr o ohebwyr ac aros am ôl-gynhyrchu i gyhoeddi digwyddiadau chwaraeon.
7. Hwyliau ffan
Mae'r ystod o gymwysiadau golwg cyfrifiadurol yn syfrdanol. Yn flaenorol, gellid mesur mwynhad person yn gwylio rhywbeth trwy brofion a oedd yn cynnwys gosod gwifrau arbennig i ganfod ysgogiadau.
Nid oes angen i ni gyfyngu pob gwyliwr i labordy mwyach diolch i dechnolegau gweledigaeth gyfrifiadurol. Cael archwiliad trylwyr o foddhad gwylwyr ffilm.
Gellir gwahaniaethu llawer o wahanol emosiynau, megis hapusrwydd, diflastod, cyffro, siom, ac ati, gan fodelau gweledigaeth cyfrifiadurol.
Heriau
Mae gweledigaeth gyfrifiadurol chwaraeon yn dibynnu'n bennaf ar systemau camera i ddal ac yna dadansoddi ffilm chwaraeon. Yn nodweddiadol, mae nifer o gamerâu wedi'u lleoli o amgylch lleoliad y weithred, megis y standiau yn ystod digwyddiad chwaraeon neu ochrau maes ymarfer.
Hyd yn oed o fewn un gêm, mae'r ongl, y lleoliad, y caledwedd a gosodiadau saethu eraill yn amrywio'n fawr o chwaraeon i chwaraeon.
Rhaid hefyd addasu systemau gweledigaeth gyfrifiadurol i rai gemau a dulliau cipio ffilm, sy'n peri problem. Mae anawsterau ychwanegol yn cynnwys:
- Nid oes gan lawer o sefydliadau chwaraeon ac is-adrannau dadansoddi perfformiad offer fideo datblygedig.
- Mae'r newidiadau aml i badell, gogwyddo a chwyddo a wneir gan gamerâu darlledu yn ei gwneud hi'n anoddach i systemau prosesu fideo gweledigaeth gyfrifiadurol addasu i'r data cyfnewidiol y maent yn ei dderbyn.
- Gall fod yn anodd i systemau prosesu fideo gweledigaeth gyfrifiadurol wahaniaethu rhwng eitemau yn y cefndir, chwaraewyr, a gwrthrychau, chwaraewyr yn gwisgo'r un gwisg, a sefyllfaoedd eraill.
I raddau, mae gweledigaeth gyfrifiadurol wedi datrys y diffygion hyn. Er enghraifft, mae prosesu delweddau wedi caniatáu i gyfrifiaduron ganfod rhwng y ddaear, chwaraewyr, ac eitemau blaendir eraill.
Fel arall, mae algorithmau segmentu ar sail lliw yn ei gwneud hi'n bosibl adnabod y bêl, monitro chwaraewyr sy'n symud, a lleoli'r parth traw yn ôl lliw y glaswellt, sy'n wyrdd.
Casgliad
I grynhoi, gweledigaeth gyfrifiadurol yw'r maes technegol mwyaf poblogaidd, ac mae ei boblogrwydd yn tyfu yn unig. Dyma bersbectif newydd ar brosesu data a sut mae'n cael ei weld; rydym wedi hyfforddi cyfrifiaduron o'r diwedd i'w gweld.
Y tasgau gweledigaeth gyfrifiadurol mwyaf cyffredin mewn chwaraeon yw olrhain chwaraewyr a phêl, amcangyfrif ystum ar gyfer atal anafiadau, segmentu ar gyfer gwahaniaethu cefndir oddi wrth chwaraewyr, ac eraill.
Bob dydd, rydym yn cynhyrchu llawer iawn o ddata y gallwn ei ddefnyddio'n effeithiol modelau trên, a fydd wedyn yn gweithredu fel cymorth gobeithiol i fynd i'r afael ag anawsterau busnes.
Gadael ymateb