Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Ασκείστε για να παραμείνετε σε φόρμα ή ίσως είστε λάτρης του κρίκετ ή του ποδοσφαίρου; Σε άλλους αρέσει να παρακολουθούν παιχνίδια με φίλους.
Μερικοί άνθρωποι συμμετέχουν σε αθλήματα για να είναι υγιείς και προσεκτικοί. Ο αθλητισμός είναι αναμφισβήτητα μια σημαντική πτυχή της ζωής μας, ανεξάρτητα από τα ενδιαφέροντά μας ή τον τρόπο ζωής μας.
Ο αθλητισμός, όπως κάθε άλλη σημαντική πτυχή της καθημερινής μας ζωής και της παγκόσμιας οικονομίας, επηρεάζεται αναπόφευκτα από τις τεχνολογικές βελτιώσεις.
Σήμερα, το 2022, τα οχήματα F1 εξοπλισμένα με αισθητήρες και τα αναλυτικά στοιχεία ποδοσφαίρου σε πραγματικό χρόνο δεν είναι φουτουριστικές τεχνολογίες.
Στην πραγματικότητα, οι εξελίξεις προχωρούν πολύ περισσότερο: οι πιο προηγμένες επιχειρήσεις έχουν ήδη χρησιμοποιήσει την όραση υπολογιστών και τεχνητή νοημοσύνη στον αθλητισμό για την αντιμετώπιση ποικίλων θεμάτων.
Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα συνεχίσουν να προάγουν αυτόν τον κλάδο, δεδομένης της σημαντικής επιρροής που είχε η τεχνολογία στον αθλητισμό.
Αυτό το άρθρο θα επικεντρωθεί στη χρήση της όρασης υπολογιστή στον αθλητισμό, συμπεριλαμβανομένων πρακτικών εφαρμογών, πλεονεκτημάτων και πολλά άλλα.
Θα ξεκινήσουμε με την εισαγωγή της υπολογιστικής όρασης.
Έτσι, τι είναι το όραμα του υπολογιστή;
Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης γνωστό ως «όραμα υπολογιστή» (CV) στοχεύει στην ανάπτυξη τεχνικών για τη διδασκαλία των υπολογιστών πώς να κατανοούν και να κατανοούν το περιεχόμενο των εικόνων.
Για την αναγνώριση και ταξινόμηση αντικειμένων σε ένα δυναμικό και μεταβαλλόμενο φυσικό περιβάλλον, η όραση υπολογιστή χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση μοντέλα για την προσομοίωση μέρους της πολυπλοκότητας των συστημάτων ανθρώπινης όρασης και της οπτικής αντίληψης.
Ο υπολογιστής κάνει μια προσπάθεια να μιμηθεί το πώς βλέπει ένα άτομο το οπτικό περιβάλλον.
Ωστόσο, σε αντίθεση με τους ανθρώπους, οι υπολογιστές έχουν την ικανότητα να αποθηκεύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να τα επεξεργάζονται γρήγορα, δίνοντάς μας την ευελιξία να αναθέτουμε πολλές δουλειές στις πιο τεχνολογίες αιχμής.
Σήμερα, η πρόοδος στην τεχνολογία των smartphone, social media, και η ευρεία χρήση τους από δισεκατομμύρια ανθρώπους – περισσότερες από 3 δισεκατομμύρια φωτογραφίες δημοσιεύονται στο διαδίκτυο καθημερινά – δημιουργούν ακόμη περισσότερα οπτικά δεδομένα από ποτέ.
Μαζί με την αυξημένη πρόσβαση σε μεγάλη υπολογιστική ισχύ και τις προόδους στη βαθιά μάθηση και στους αλγόριθμους νευρωνικών δικτύων (π.χ. η εφεύρεση των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων), η διαθεσιμότητα τέτοιων τεράστιων ποσοτήτων εικόνων έχει προσφέρει στους υπολογιστές ανεκτίμητες ευκαιρίες να μάθουν τα μοτίβα και τα χαρακτηριστικά αυτών. εικόνες και βελτιώστε τα ποσοστά ακρίβειας για ανίχνευση αντικειμένων και ταξινόμηση.
Ως αποτέλεσμα, τα συστήματα υπολογιστικής όρασης έχουν επιτύχει ποσοστά ακρίβειας 99% σε ορισμένες εφαρμογές τους, ξεπερνώντας την ακρίβεια της ανθρώπινης όρασης σε συγκεκριμένες εργασίες ανίχνευσης, κατηγοριοποίησης και απόκρισης.
Το Computer vision in Sports: Real-World Examples
1. Παρακολούθηση παίκτη
Η παρακολούθηση παικτών είναι ένας από τους κύριους στόχους κατά τη χρήση της όρασης υπολογιστή στα αθλήματα. Για να γίνει αυτό, είναι απαραίτητο να προσδιορίσετε την τοποθεσία του κάθε παίκτη ανά πάσα στιγμή.
Οι προπονητές μπορούν να αναλύσουν γρήγορα τον τρόπο με τον οποίο κάθε παίκτης κινείται στο γήπεδο και τη δομή της ομάδας τους χάρη στην παρακολούθηση παικτών, η οποία είναι ένα κρίσιμο στοιχείο για να βοηθήσει τις ομάδες να αποδώσουν καλύτερα.
TΟι περισσότερες σύγχρονες εφαρμογές υπολογιστικής όρασης στον αθλητισμό σήμερα χρησιμοποιούν αλγόριθμους αυτόματης τμηματοποίησης για να εντοπίσουν περιοχές που πιθανώς ανήκουν σε αθλητές.
Χρησιμοποιώντας μάθηση μηχανής και τις μεθόδους εξόρυξης δεδομένων στα μη επεξεργασμένα δεδομένα παρακολούθησης του προγράμματος αναπαραγωγής, η έξοδος ενός συστήματος όρασης υπολογιστή μπορεί να βελτιωθεί.
Οι σημασιολογικές πληροφορίες μπορούν να δημιουργηθούν μόλις εντοπιστούν κρίσιμα στοιχεία σε μια εικόνα ή ένα πλαίσιο βίντεο για να βάλουν σε προοπτική τις δραστηριότητες που λαμβάνουν οι συμμετέχοντες (π.χ. κατοχή μπάλας, πάσα, τρέξιμο, άμυνα κ.λπ.).
Αυτές οι μέθοδοι μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ταξινόμηση σημασιολογικών περιστατικών, όπως το «ένα-δύο πάσα» στο ποδόσφαιρο, και για την εκτενή στατιστική ανάλυση της απόδοσης μεμονωμένων παικτών και ομάδων.
Προκειμένου οι προπονητές να μπορούν να συγκρίνουν την ιδανική τοποθέτηση παικτών με την πραγματική θέση του παίκτη κατά τη διάρκεια ενός συγκεκριμένου παιχνιδιού, μπορούν επίσης να γίνουν προτάσεις για τις καλύτερες θέσεις για παίκτες στο γήπεδο.
Οι πολυάριθμες επιλογές που προκύπτουν από αυτήν την τεχνολογία παρακολούθησης παικτών έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν εντελώς τον τρόπο προετοιμασίας και εντοπισμού των αθλητών.
2. Πρόληψη τραυματισμών
Για να αντιμετωπιστεί η αυξημένη ανάγκη για πνευματική ανανέωση και ευημερία ενόψει της κοινωνικής απόστασης, πολλοί άνθρωποι καταφεύγουν σε διαδικτυακά μαθήματα.
Για να μάθετε πώς να ασκείτε με ασφάλεια και να αποτρέπετε τραυματισμούς, είναι σημαντικό να δοκιμάσετε μερικά μαθήματα που διδάσκονται από έμπειρο εκπαιδευτή, είτε σε ιδιωτικό είτε σε ομαδικό περιβάλλον.
Για παράδειγμα, τόσο το pilates όσο και η γιόγκα είναι αρκετά απλά για να κάνετε στο σπίτι. Ωστόσο, ειδικά για έναν αρχάριο, είναι σημαντικό να δοκιμάσετε μερικά μαθήματα. Η όραση υπολογιστή, ιδιαίτερα η εκτίμηση της στάσης του σώματος, παίζει ρόλο σε αυτήν την κατάσταση.
Η εκτίμηση στάσης είναι μια εργασία όρασης στον υπολογιστή που στοχεύει στην πρόβλεψη και την παρακολούθηση της τοποθεσίας ενός ατόμου ή ενός αντικειμένου και οι εφαρμογές που βασίζονται σε εκτίμηση πόζας 3D είναι πλέον διαθέσιμες για να βοηθήσουν τους εκπαιδευτές ανθρώπινης φυσικής κατάστασης.
Αυτές οι τεχνολογίες αξιολογούν κάθε ενέργεια του χρήστη και του προσφέρουν ενδελεχή ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας πλήθος δεδομένων παρακολούθησης κίνησης.
Η λήψη σχολίων σε πραγματικό χρόνο και η αποφυγή τραυματισμών κατά την προπόνηση είναι δύο οφέλη από τη συνεργασία με έναν εικονικό προπονητή.
3. Παρακολούθηση μπάλας
Για την εξαγωγή πληροφοριών από αθλήματα με μπάλα, ιδιαίτερα αθλήματα με ρακέτα ή ρόπαλο και μπάλα όπως τένις, κρίκετ, μπάντμιντον και άλλα, η παρακολούθηση της κίνησης της μπάλας είναι ζωτικής σημασίας.
Τα μοντέλα υπολογιστικής όρασης μπορούν να υποδείξουν την ακριβή θέση της πρόσκρουσης μιας μπάλας με το έδαφος, να καταγράψουν την κίνηση της μπάλας σε τρεις διαστάσεις και ακόμη και να προβλέψουν την τροχιά της μπάλας για να εκτιμήσουν εάν θα είχε χτυπήσει το στόμιο.
Με άλλα λόγια, τα συστήματα παρακολούθησης μπάλας που οδηγούνται από την όραση υπολογιστή βοηθούν με:
- Ανίχνευση μπάλες
- Ανίχνευση της τροχιάς
- Πρόβλεψη για τα αποτελέσματα του παιχνιδιού
Αυτός ο τύπος παρακολούθησης μπάλας είναι πιο δύσκολος σε παιχνίδια όπως το μπάσκετ, το βόλεϊ και το ποδόσφαιρο, επειδή η μπάλα μπορεί να κρυφτεί πίσω από τους παίκτες. Εναλλακτικά, οι ανταλλαγές παικτών με την μπάλα μπορεί να γίνουν γρήγορα και χωρίς προειδοποίηση.
4. Βελτίωση απόφασης διαιτητή
Υπήρξαν αναρίθμητα παραδείγματα κατάφωρης εξαπάτησης και λανθασμένων αποφάσεων διαιτητών σε όλη την ιστορία του αθλητισμού. Με τα χρόνια, η τεχνολογία έχει ανοίξει τον δρόμο της στον αθλητισμό, συμβάλλοντας στη μείωση του αριθμού των λαθών που κάνουν οι διαιτητές.
Με την εισαγωγή τεχνολογιών όπως το Video Assistant Referee (VAR), το Goal-Line Technology (GLT), το Hawk-eye, το Decision Review System (DRS) και το Hawk-eye στο τένις και το κρίκετ, οι αποφάσεις του διαιτητή ή των διαιτητών μπορούν πλέον να αναθεωρηθούν και , αν είναι λάθος, ανατράπηκε.
Οι μελλοντικοί αθλητικοί αξιωματούχοι θα κάνουν ακόμη λιγότερα λάθη λόγω της αυξανόμενης χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης και της όρασης υπολογιστή.
5. Εκτίμηση πόζας σε εφαρμογή για κινητά
Η χρήση τεχνολογιών αιχμής θα παρακινήσει τους ανθρώπους να χρησιμοποιούν το πρόγραμμά σας συχνά.
Πόσο συχνά έχετε συναντήσει εφαρμογές που χρησιμοποιούν βίντεο για να δείξουν πώς να εκτελείτε σωστά τις προπονήσεις;
Πιθανότατα τελευταία αρκετά τακτικά. Και σκεφτείτε να αναπτύξετε ένα μοντέλο υπολογιστικής όρασης που ορίζει αυτόματα τη σωστή θέση, παρακολουθεί τις προσεγγίσεις που έγιναν και προσφέρει συμβουλές για το πώς να βελτιώσετε την προπόνησή σας. ένα φανταστικό stand-in για έναν γνήσιο προπονητή.
Με αυτό το είδος εφαρμογής, η εκπαίδευση είναι πάντα προσβάσιμη. το μόνο που χρειάζεστε είναι μια κάμερα στο χέρι. Αναπτύξτε τον τομέα της εξειδίκευσής σας προσθέτοντας τις δικές σας ιδιαίτερες στάσεις και τεχνικές για να ξεχωρίσετε στην αγορά σας χωρίς να χρειάζεται να πληρώσετε περισσότερα για ανθρώπινους δασκάλους.
Αυτή η τεχνολογία είναι πολύ χρήσιμη για να βελτιώσετε την ειδικότητά σας, που μπορεί να είναι ορισμένες στάσεις ή κινήσεις. Δεν χρειάζεται να πληρώσετε για επιπλέον επαγγελματίες εκπαιδευτές για να διδάξουν τα προγράμματά σας.
6. Δημοσιογραφικό και αθλητικό περιεχόμενο
Μπορείτε να δημιουργήσετε ενδιαφέρον περιεχόμενο συνδυάζοντας τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και όρασης υπολογιστή.
Η κάμερα θα πλησιάσει αυτόματα την πιο ενδιαφέρουσα στιγμή όταν το μοντέλο αναλύει γεγονότα, όπως έναν στόχο.
Φανταστείτε αν χρειάζεται απλώς να ρυθμίσετε μερικές κάμερες που να μπορούν έξυπνα και αυτόματα να εστιάζουν στα πιο κρίσιμα σημεία του παιχνιδιού αντί να χρειάζεται να πληρώσετε μεγάλο αριθμό ρεπόρτερ και να περιμένετε τη μετά την παραγωγή για να δημοσιεύσετε αθλητικά γεγονότα.
7. Θαυμαστή διάθεση
Το εύρος των εφαρμογών όρασης υπολογιστή είναι απλά εκπληκτικό. Η απόλαυση ενός ατόμου που βλέπει κάτι θα μπορούσε προηγουμένως να μετρηθεί με δοκιμές που περιελάμβαναν την προσάρτηση ειδικών συρμάτων για την ανίχνευση παρορμήσεων.
Δεν χρειάζεται πλέον να περιορίζουμε κάθε θεατή σε ένα εργαστήριο χάρη στις τεχνολογίες υπολογιστικής όρασης. Εξετάστε διεξοδικά την ικανοποίηση των κινηματογραφόφιλων.
Πολλά διαφορετικά συναισθήματα, όπως η ευτυχία, η πλήξη, ο ενθουσιασμός, η απογοήτευση κ.λπ., μπορούν να διακριθούν από τα μοντέλα υπολογιστικής όρασης.
Προκλήσεις
Η αθλητική όραση υπολογιστή βασίζεται κυρίως σε συστήματα κάμερας για τη λήψη και, στη συνέχεια, την ανάλυση αθλητικών πλάνα. Συνήθως, μια σειρά από κάμερες είναι τοποθετημένες γύρω από τη σκηνή της δράσης, όπως οι κερκίδες κατά τη διάρκεια ενός αθλητικού γεγονότος ή οι πλευρές ενός γηπέδου εξάσκησης.
Ακόμη και μέσα σε έναν αγώνα, η γωνία, η τοποθεσία, το υλικό και άλλες ρυθμίσεις σκοποβολής διαφέρουν πολύ από άθλημα σε άθλημα.
Τα συστήματα υπολογιστικής όρασης πρέπει επίσης να προσαρμοστούν σε ορισμένες αντιστοιχίες και μεθόδους λήψης ταινιών, γεγονός που παρουσιάζει πρόβλημα. Οι πρόσθετες δυσκολίες περιλαμβάνουν:
- Πολλοί αθλητικοί οργανισμοί και τμήματα ανάλυσης απόδοσης δεν διαθέτουν προηγμένο εξοπλισμό βίντεο.
- Οι συχνές αλλαγές μετατόπισης, κλίσης και ζουμ που πραγματοποιούνται από τις κάμερες εκπομπής καθιστούν πιο δύσκολη την προσαρμογή των συστημάτων επεξεργασίας βίντεο όρασης υπολογιστή στα συνεχώς μεταβαλλόμενα δεδομένα που λαμβάνουν.
- Μπορεί να είναι δύσκολο για τα συστήματα επεξεργασίας βίντεο όρασης υπολογιστή να διακρίνουν μεταξύ των αντικειμένων στο φόντο, των συσκευών αναπαραγωγής και των αντικειμένων, των παικτών που φορούν την ίδια ενδυμασία και άλλων καταστάσεων.
Σε κάποιο βαθμό, η όραση του υπολογιστή έχει λύσει αυτά τα ελαττώματα. Για παράδειγμα, η επεξεργασία εικόνας επέτρεψε στους υπολογιστές να διακρίνουν μεταξύ του εδάφους, των παικτών και άλλων στοιχείων στο προσκήνιο.
Διαφορετικά, οι αλγόριθμοι τμηματοποίησης που βασίζονται σε χρώμα καθιστούν δυνατή την αναγνώριση της μπάλας, την παρακολούθηση των παικτών που κινούνται και τον εντοπισμό της ζώνης του αγωνιστικού χώρου από το χρώμα του γρασιδιού, το οποίο είναι πράσινο.
Συμπέρασμα
Συνοψίζοντας, η όραση υπολογιστών είναι ο πιο δημοφιλής τεχνικός τομέας και η δημοτικότητά του αυξάνεται μόνο. Αυτή είναι μια νέα προοπτική για την επεξεργασία δεδομένων και τον τρόπο με τον οποίο φαίνεται. επιτέλους εκπαιδεύσαμε τους υπολογιστές να βλέπουν.
Οι πιο συνηθισμένες εργασίες όρασης υπολογιστή στα αθλήματα είναι η παρακολούθηση παικτών και μπάλας, εκτίμηση στάσης για την πρόληψη τραυματισμών, τμηματοποίηση για τη διάκριση του φόντου από τους παίκτες και άλλες.
Καθημερινά, δημιουργούμε μια τεράστια ποσότητα δεδομένων που μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε αποτελεσματικά μοντέλα τρένων, το οποίο στη συνέχεια θα λειτουργήσει ως ελπιδοφόρα βοήθεια για την αντιμετώπιση επιχειρηματικών δυσκολιών.
Αφήστε μια απάντηση