Inhaltsverzeichnis[Ausblenden][Zeigen]
Treiben Sie Sport, um fit zu bleiben, oder sind Sie vielleicht ein Liebhaber von Cricket oder Fußball? Andere sehen sich gerne Spiele mit Freunden an.
Manche Menschen treiben Sport, um gesund und aufmerksam zu sein. Sport ist zweifellos ein wichtiger Aspekt unseres Lebens, unabhängig von unseren Interessen oder unserer Lebensweise.
Der Sport wird, wie jeder andere wichtige Aspekt unseres täglichen Lebens und der Weltwirtschaft, unvermeidlich von technologischen Verbesserungen beeinflusst.
Heute, im Jahr 2022, sind mit Sensoren ausgestattete F1-Fahrzeuge und Echtzeit-Fußballanalysen keine futuristischen Technikfantasien.
In Wirklichkeit gehen die Fortschritte noch viel weiter: Die fortschrittlichsten Unternehmen haben bereits Computer Vision eingesetzt und künstliche Intelligenz im Sport, um eine Vielzahl von Problemen zu erfüllen.
Es steht außer Frage, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen diese Disziplin angesichts des erheblichen Einflusses, den die Technologie auf den Sport hatte, weiter vorantreiben werden.
Dieser Artikel konzentriert sich auf den Einsatz von Computer Vision im Sport, einschließlich praktischer Anwendungen, Vorteile und vielem mehr.
Wir beginnen mit der Einführung von Computer Vision.
Was ist Computer Vision?
Das Gebiet der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, bekannt als "Computer Vision" (CV) zielt darauf ab, Techniken zu entwickeln, um Computern beizubringen, den Inhalt von Bildern zu verstehen und zu verstehen.
Um Objekte in einer dynamischen und sich verändernden physikalischen Umgebung zu erkennen und zu klassifizieren, nutzt Computer Vision tiefe Lernen Modelle, um einen Teil der Komplexität menschlicher Sehsysteme und visueller Wahrnehmung zu simulieren.
Der Computer bemüht sich, nachzuahmen, wie eine Person die visuelle Umgebung sieht.
Im Gegensatz zu Menschen haben Computer jedoch die Fähigkeit, enorme Datenmengen zu speichern und schnell zu verarbeiten, was uns die Flexibilität gibt, viele Aufgaben an die modernsten Technologien zu delegieren.
Heute, Fortschritte in der Smartphone-Technologie, Social Media, und ihre weit verbreitete Nutzung durch Milliarden von Menschen – täglich werden mehr als 3 Milliarden Fotos online gestellt – erzeugen noch mehr visuelle Daten als je zuvor.
Zusammen mit dem verbesserten Zugang zu großer Rechenleistung und Fortschritten bei Deep Learning und neuronalen Netzwerkalgorithmen (z. B. die Erfindung von Convolutional Neural Networks) hat die Verfügbarkeit solch riesiger Mengen von Bildern Computern unschätzbare Möglichkeiten geboten, deren Muster und Eigenschaften zu lernen Bilder und verbessern die Genauigkeitsraten für Objekterkennung und Klassifizierung.
Infolgedessen haben Computer-Vision-Systeme in einer Reihe ihrer Anwendungen Genauigkeitsraten von 99 % erreicht und damit die Genauigkeit des menschlichen Sehens bei bestimmten Erkennungs-, Kategorisierungs- und Reaktionsaufgaben übertroffen.
Computer Vision im Sport: Beispiele aus der Praxis
1. Spielerverfolgung
Spielertracking ist eines der Hauptziele beim Einsatz von Computer Vision im Sport. Um dies zu tun, ist es notwendig, den Aufenthaltsort jedes Spielers zu jedem gegebenen Zeitpunkt zu identifizieren.
Trainer können dank der Spielerverfolgung schnell analysieren, wie sich jeder Spieler auf dem Spielfeld bewegt und wie die Struktur ihres Teams aussieht. Dies ist eine entscheidende Komponente, um Teams dabei zu helfen, bessere Leistungen zu erzielen.
Tie modernsten Computer-Vision-Anwendungen im Sport verwenden heutzutage automatische Segmentierungsalgorithmen, um Bereiche zu lokalisieren, die wahrscheinlich Sportlern gehören.
Durch die Nutzung Maschinelles Lernen und Data-Mining-Verfahren auf den unverarbeiteten Spielerverfolgungsdaten kann die Ausgabe eines Computer-Vision-Systems verbessert werden.
Semantische Informationen können erstellt werden, sobald entscheidende Komponenten in einem Bild oder Videoframe identifiziert wurden, um die Aktivitäten der Teilnehmer ins rechte Licht zu rücken (dh Ballbesitz, Pass, Lauf, Abwehr usw.).
Mit diesen Methoden lassen sich semantische Vorkommnisse, wie beispielsweise ein „Doppelpass“ im Fußball, klassifizieren und umfangreiche statistische Analysen der Leistung einzelner Spieler und Mannschaften durchführen.
Damit Trainer die ideale Spielerplatzierung mit der tatsächlichen Spielerplatzierung während eines bestimmten Spiels vergleichen können, können auch Vorschläge zu den besten Plätzen für Spieler auf dem Spielfeld gemacht werden.
Die zahlreichen Optionen, die diese Player-Tracking-Technologie bietet, können die Art und Weise, wie sich Athleten vorbereiten und gescoutet werden, komplett verändern.
2. Verletzungsprävention
Um dem gestiegenen Bedarf an geistiger Neuverdrahtung und Wohlbefinden angesichts sozialer Distanz gerecht zu werden, greifen viele Menschen auf Online-Kurse zurück.
Um zu lernen, wie man sicher trainiert und Verletzungen vorbeugt, ist es wichtig, ein paar Kurse auszuprobieren, die von einem erfahrenen Trainer geleitet werden, sei es in einer privaten oder Gruppenumgebung.
Zum Beispiel sind sowohl Pilates als auch Yoga einfach genug, um zu Hause zu tun. Gerade für Anfänger ist es jedoch wichtig, ein paar Klassen auszuprobieren. Computer Vision, insbesondere Haltungsschätzung, kommt in dieser Situation ins Spiel.
Die Körperhaltungsschätzung ist ein Computer-Vision-Job, der darauf abzielt, den Standort einer Person oder eines Objekts vorherzusehen und zu überwachen, und auf 3D-Posenschätzung basierende Apps sind jetzt verfügbar, um menschliche Fitnesstrainer zu unterstützen.
Diese Technologien werten jede Aktion des Benutzers aus und bieten ihm anhand einer Fülle von Bewegungsverfolgungsdaten ein gründliches Echtzeit-Feedback.
Echtzeit-Feedback zu erhalten und Trainingsverletzungen zu vermeiden sind zwei Vorteile der Zusammenarbeit mit einem virtuellen Trainer.
3. Ballverfolgung
Für die Informationsextraktion aus ballbasierten Sportarten, insbesondere Schläger- oder Schläger-und-Ball-Sportarten wie Tennis, Cricket, Badminton und anderen, ist die Verfolgung der Ballbewegung von entscheidender Bedeutung.
Computer-Vision-Modelle können den genauen Ort des Aufpralls eines Balls auf den Boden anzeigen, die Bewegung des Balls in drei Dimensionen aufzeichnen und sogar die Flugbahn des Balls vorhersagen, um zu beurteilen, ob er das Wicket getroffen hätte.
Mit anderen Worten, Ball-Tracking-Systeme, die durch Computer Vision gesteuert werden, helfen bei:
- Erkennung von Bällen
- Die Flugbahn verfolgen
- Vorhersage des Spielergebnisses
Diese Art der Ballverfolgung ist bei Spielen wie Basketball, Volleyball und Fußball schwieriger, da der Ball hinter den Spielern verborgen werden kann. Alternativ können Spielerwechsel mit dem Ball schnell und ohne Vorwarnung erfolgen.
4. Verbesserung der Schiedsrichterentscheidung
In der Geschichte des Sports gab es unzählige Beispiele für eklatanten Betrug und falsche Schiedsrichterentscheidungen. Im Laufe der Jahre hat die Technologie ihren Weg in den Sport gefunden und dazu beigetragen, die Anzahl der Fehler zu reduzieren, die Schiedsrichter machen.
Mit der Einführung von Technologien wie Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-Eye, Decision Review System (DRS) und Hawk-Eye im Tennis und Cricket können Schiedsrichter- oder Schiedsrichterentscheidungen jetzt überprüft und überprüft werden , wenn falsch, umgeworfen.
Zukünftige Sportfunktionäre werden aufgrund des zunehmenden Einsatzes von KI und Computer Vision noch weniger Fehler machen.
5. Haltungsschätzung in der mobilen Anwendung
Der Einsatz modernster Technologien motiviert die Menschen, Ihr Programm häufig zu nutzen.
Wie oft sind Sie auf Anwendungen gestoßen, die Videos verwenden, um zu demonstrieren, wie man Workouts richtig durchführt?
Wahrscheinlich in letzter Zeit ziemlich regelmäßig. Und erwägen Sie die Entwicklung eines Computer-Vision-Modells, das automatisch die richtige Position einstellt, die vorgenommenen Ansätze verfolgt und Tipps zur Verbesserung Ihres Trainings bietet. ein fantastischer Ersatz für einen echten Trainer.
Mit dieser Art von Anwendung ist das Training immer zugänglich; Alles, was Sie brauchen, ist eine Kamera zur Hand. Erweitern Sie Ihr Fachgebiet, indem Sie Ihre eigenen speziellen Körperhaltungen und Techniken hinzufügen, um sich in Ihrem Markt abzuheben, ohne mehr für menschliche Lehrer bezahlen zu müssen.
Diese Technologie ist sehr hilfreich, um Ihre Spezialität zu verfeinern, was bestimmte Körperhaltungen oder Bewegungen sein können. Sie müssen nicht für zusätzliche professionelle Trainer bezahlen, um Ihre Programme zu unterrichten.
6. Journalismus und Sportinhalte
Sie können faszinierende Inhalte produzieren, indem Sie künstliche Intelligenz und Computer-Vision-Technologien kombinieren.
Die Kamera bewegt sich automatisch näher an den interessantesten Zeitpunkt heran, wenn das Modell Ereignisse wie ein Tor analysiert.
Stellen Sie sich vor, Sie müssten nur ein paar Kameras einrichten, die sich intelligent und automatisch auf die wichtigsten Teile des Spiels konzentrieren können, anstatt eine große Anzahl von Reportern bezahlen und auf die Postproduktion warten zu müssen, um Sportereignisse zu veröffentlichen.
7. Fanstimmung
Die Bandbreite der Computer-Vision-Anwendungen ist einfach erstaunlich. Das Vergnügen einer Person beim Betrachten einer Sache konnte bisher durch Tests gemessen werden, bei denen spezielle Drähte angebracht wurden, um Impulse zu erkennen.
Dank Computer-Vision-Technologien müssen wir nicht mehr jeden Betrachter auf ein Labor beschränken. Holen Sie sich eine gründliche Untersuchung der Zufriedenheit der Kinobesucher.
Viele verschiedene Emotionen wie Glück, Langeweile, Aufregung, Enttäuschung usw. können durch Computer-Vision-Modelle unterschieden werden.
Herausforderungen
Sports Computer Vision stützt sich hauptsächlich auf Kamerasysteme, um Sportaufnahmen zu machen und anschließend zu analysieren. Typischerweise werden mehrere Kameras rund um den Schauplatz des Geschehens positioniert, wie z. B. die Tribünen während einer Sportveranstaltung oder die Seiten eines Übungsfeldes.
Selbst innerhalb eines einzigen Spiels variieren der Winkel, der Ort, die Hardware und andere Aufnahmeeinstellungen von Sport zu Sport stark.
Computer-Vision-Systeme müssen auch an bestimmte Übereinstimmungen und Methoden der Filmerfassung angepasst werden, was ein Problem darstellt. Zusätzliche Schwierigkeiten sind:
- Vielen Sportorganisationen und Leistungsanalyseabteilungen mangelt es an fortschrittlicher Videoausrüstung.
- Die häufigen Schwenk-, Neige- und Zoomänderungen, die von Broadcast-Kameras vorgenommen werden, erschweren es Computer-Vision-Videoverarbeitungssystemen, sich an die sich ständig ändernden Daten anzupassen, die sie empfangen.
- Es kann für Computer-Vision-Videoverarbeitungssysteme schwierig sein, zwischen Gegenständen im Hintergrund, Spielern und Objekten, Spielern, die die gleiche Kleidung tragen, und anderen Situationen zu unterscheiden.
Bis zu einem gewissen Grad hat Computer Vision diese Mängel behoben. Zum Beispiel hat die Bildverarbeitung es Computern ermöglicht, zwischen dem Boden, Spielern und anderen Gegenständen im Vordergrund zu unterscheiden.
Ansonsten ermöglichen farbbasierte Segmentierungsalgorithmen, den Ball zu erkennen, sich bewegende Spieler zu überwachen und die Spielfeldzone anhand der grünen Rasenfarbe zu lokalisieren.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Computer Vision das beliebteste technische Gebiet ist, und seine Popularität wächst weiter. Dies ist eine neue Perspektive auf die Datenverarbeitung und wie sie gesehen wird; Endlich haben wir Computern das Sehen beigebracht.
Die häufigsten Computer-Vision-Aufgaben im Sport sind die Verfolgung von Spielern und Bällen, die Haltungsschätzung zur Vermeidung von Verletzungen, die Segmentierung zur Unterscheidung des Hintergrunds von Spielern und andere.
Jeden Tag generieren wir eine riesige Menge an Daten, die wir effektiv nutzen können Modelle trainieren, die dann als hoffnungsvolle Hilfe bei der Bewältigung geschäftlicher Schwierigkeiten fungieren.
Hinterlassen Sie uns einen Kommentar