Ĉu vi ekzercas por resti kapabla, aŭ ĉu vi eble estas amanto de kriketo aŭ piedpilko? Aliaj amas spekti ludojn kun amikoj.
Iuj homoj partoprenas sportojn por esti sanaj kaj atentaj. Sportoj estas sendube signifa aspekto de niaj vivoj, sendepende de niaj interesoj aŭ vivmaniero.
Sporto, kiel ĉiu alia grava aspekto de nia ĉiutaga vivo kaj la tutmonda ekonomio, estas neeviteble trafita de teknologiaj plibonigoj.
Hodiaŭ, en 2022, sensil-ekipitaj F1-veturiloj kaj realtempa futbala analizo ne estas futurecaj teknikaj fantazioj.
Fakte, la progresoj iras multe pli for: la plej progresintaj entreprenoj jam uzis komputilan vidadon kaj artefarita inteligento en sportoj por renkonti diversajn aferojn.
Estas malmulte da demando, ke artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado daŭre antaŭenigos ĉi tiun disciplinon pro la grava influo, kiun teknologio havis sur sportoj.
Ĉi tiu artikolo koncentriĝos pri la uzo de komputila vizio en sportoj, inkluzive de praktikaj aplikoj, avantaĝoj kaj multe pli.
Ni komencos per la enkonduko de komputila vidado.
Do, kio estas komputila vizio?
La kampo de artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado konata kiel "komputila vizio" (CV) celas evoluigi teknikojn por instrui komputilojn kiel por kompreni kaj kompreni la enhavon de bildoj.
Por rekoni kaj klasifiki objektojn en dinamika kaj ŝanĝiĝanta fizika medio, komputila vizio uzas profunda lernado modeloj por simuli iujn el la komplekseco de homaj viziosistemoj kaj vida percepto.
La komputilo klopodas imiti kiel homo vidas la vidan medion.
Tamen, male al homoj, komputiloj havas la kapablon stoki grandegajn kvantojn da datumoj kaj procesi ĝin rapide, donante al ni la flekseblecon delegi multajn taskojn al la plej avangardaj teknologioj.
Hodiaŭ, progresoj en saĝtelefona teknologio, sociaj rimedoj, kaj ilia disvastigita uzado de miliardoj da homoj - pli ol 3 miliardoj da fotoj estas afiŝitaj interrete ĉiutage - kreas eĉ pli da vidaj datumoj ol iam antaŭe.
Kune kun pliigita aliro al granda komputika potenco kaj progresoj en profunda lernado kaj neŭralaj retaj algoritmoj (ekz., la invento de konvoluciaj neŭralaj retoj), la havebleco de tiaj masivaj kvantoj da bildoj provizis komputilojn per valoregaj ŝancoj lerni la ŝablonojn kaj karakterizaĵojn de tiuj. bildoj kaj plibonigi la precizecajn indicojn por detekto de objektoj kaj klasifiko.
Kiel rezulto, komputilvidaj sistemoj atingis precizecprocentojn de 99% en kelkaj el siaj aplikoj, superante la precizecon de homa vizio en specifaj detekto, kategoriigo, kaj respondtaskoj.
Komputila vizio en Sportoj: Real-Mondaj Ekzemploj
1. Ludanto Spurado
Ludantspurado estas unu el la ĉefaj celoj kiam oni uzas komputilan vizion en sportoj. Por fari tion, necesas identigi la lokon de ĉiu ludanto en ajna momento.
Trejnistoj povas rapide analizi kiel ĉiu ludanto moviĝas sur la kampo kaj la strukturon de sia teamo danke al ludantspurado, kiu estas decida komponento por helpi teamojn pli bone rezulti.
TLa plej avangardaj komputilvidaj aplikoj en sportoj nuntempe utiligas aŭtomatajn segmentigajn algoritmojn por indiki areojn kiuj verŝajne apartenas al atletoj.
Per uzado maŝinlernado kaj datumoj minado metodoj sur la neprilaborita ludanto spurado datumoj, la eligo de komputila vizio sistemo povas esti plibonigita.
Semantikaj informoj povas esti kreitaj post kiam decidaj komponentoj en bildo aŭ videokadro estas identigitaj por meti la agadojn kiujn la partoprenantoj faras en perspektivo (t.e. pilkoposedo, pasi, kuri, defendi, ktp).
Tiuj metodoj povas esti uzitaj por klasifiki semantikajn okazojn, kiel ekzemple "unu-du enirpermesilo" en piedpilko, kaj fari ampleksan statistikan analizon de la efikeco de individuaj ludantoj kaj teamoj.
Por permesi al trejnistoj kompari idealan ludantlokigon kun fakta ludantlokigo dum specifa teatraĵo, sugestoj ankaŭ povas esti faritaj sur la plej bonaj lokoj por ludantoj sur la kampo.
La multaj ebloj prezentitaj de ĉi tiu ludanta spurteknologio havas la kapablon tute ŝanĝi kiel atletoj prepariĝas kaj estas skoltaj.
2. Preventado de vundoj
Por trakti la pliigitan bezonon de mensa rekablado kaj bonfarto fronte al socia distanco, multaj homoj frekventas interretajn kursojn.
Por lerni kiel ekzerci sekure kaj malhelpi vundojn, gravas provi kelkajn klasojn instruitajn de sperta instruisto, ĉu en privata aŭ grupa medio.
Ekzemple, kaj pilatoj kaj jogo estas sufiĉe simplaj por fari hejme. Tamen, precipe por komencanto, gravas provi kelkajn klasojn. Komputila vizio, precipe poztakso, venas en ludo en ĉi tiu situacio.
Poztakso estas komputilvida laboro kiu celas antaŭvidi kaj monitori la lokon de persono aŭ objekto, kaj 3D pozo-takso-bazitaj programoj nun estas haveblaj por helpi homajn taŭgecajn trejnistojn.
Ĉi tiuj teknologioj taksas ĉiun agon de la uzanto kaj ofertas al ili ĝisfundajn realtempajn reagojn uzante amason da movadaj datumoj.
Ricevi realtempajn reagojn kaj eviti trejnajn vundojn estas du avantaĝoj de labori kune kun virtuala trejnisto.
3. Pilko-spurado
Por eltiro de informoj de pilk-bazitaj sportoj, precipe rakedaj aŭ bat-kaj-pilkaj sportoj kiel teniso, kriketo, badmintono kaj aliaj, spurado de pilkomovado estas decida.
Komputilaj modeloj povas indiki la precizan lokon de la efiko de pilko kun la grundo, registri la movadon de la pilko en tri dimensioj, kaj eĉ antaŭvidi la trajektorion de la pilko por taksi ĉu ĝi frapintus la pordeton.
Alivorte, pilkaj spursistemoj pelitaj per komputila vizio helpas kun:
- Detekto de pilkoj
- Spurante la trajektorion
- Prognozo de la rezulto de la ludo
Ĉi tiu speco de pilko-spurado estas pli malfacila en ludoj kiel basketbalo, flugpilko kaj futbalo ĉar la pilko povas esti kaŝita malantaŭ la ludantoj. Alternative, ludantaj interŝanĝoj kun la pilko povus okazi rapide kaj sen averto.
4. Arbitraciisto-Decida Pliboniĝo
Ekzistas sennombraj ekzemploj de evidenta trompado kaj malĝustaj arbitraciistdecidoj dum la historio de sportoj. Tra la jaroj, teknologio faris sian vojon en sportojn, helpante redukti la nombron da eraroj kiujn faras arbitraciistoj.
Kun la enkonduko de teknologioj kiel Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS), kaj Hawk-eye en teniso kaj kriketo, arbitraciisto aŭ arbitraciistdecidoj nun povas esti reviziitaj kaj , se malĝusta, renversita.
Estontaj sportaj oficistoj faros eĉ malpli da eraroj pro la kreskanta uzado de AI kaj komputila vizio.
5. Pozu takson en movebla aplikaĵo
Uzado de avangardaj teknologioj instigos homojn uzi vian programon ofte.
Kiom ofte vi renkontis aplikaĵojn, kiuj uzas filmetojn por montri kiel fari ekzercojn ĝuste?
Plej verŝajne lastatempe sufiĉe regule. Kaj konsideru evoluigi komputilan vidan modelon, kiu aŭtomate fiksas la taŭgan pozicion, konservas la alirojn faritajn kaj ofertas konsilojn pri kiel plibonigi vian trejnadon. mirinda anstataŭaĵo por aŭtenta trejnisto.
Kun ĉi tiu speco de aplikaĵo, trejnado ĉiam estas alirebla; ĉio, kion vi bezonas, estas fotilo ĉemane. Disvolvu vian kompetentecon aldonante viajn proprajn pozojn kaj teknikojn por elstari en via merkato sen devi pagi pli por homaj instruistoj.
Ĉi tiu teknologio estas tre helpema por plibonigi vian specialaĵon, kiu povas esti certaj pozoj aŭ movoj. Vi ne bezonas pagi por kromaj profesiaj trejnistoj por instrui viajn programojn.
6. Ĵurnalismo kaj sporta enhavo
Vi povas produkti interesan enhavon kombinante artefaritan inteligentecon kaj komputilviziajn teknologiojn.
La fotilo aŭtomate moviĝos pli proksimen al la plej interesa tempo kiam la modelo analizas eventojn, kiel celon.
Imagu, se vi nur bezonas starigi kelkajn fotilojn, kiuj povas inteligente kaj aŭtomate koncentriĝi pri la plej decidaj partoj de la ludo anstataŭ devi pagi grandan nombron da raportistoj kaj atendi postproduktadon por publikigi sportajn eventojn.
7. Fan humoro
La gamo da komputilvidaj aplikoj estas simple miriga. La ĝuo de persono rigardanta ion povus antaŭe esti mezurita per testoj kiuj implikis la alfiksadon de specialaj dratoj por detekti impulsojn.
Ni ne plu bezonas limigi ĉiun spektanton al laboratorio danke al komputilvidaj teknologioj. Akiru ĝisfundan ekzamenon pri la kontentigo de kinospektantoj.
Multaj malsamaj emocioj, kiel feliĉo, enuo, ekscito, seniluziiĝo, ktp., povas esti distingitaj per komputilvidaj modeloj.
defioj
Sporta komputila vizio plejparte dependas de fotilsistemoj por kapti kaj poste analizi sportfilmaĵon. Tipe, kelkaj fotiloj estas poziciigitaj ĉirkaŭ la sceno de la ago, kiel ekzemple la standoj dum sportevento aŭ la flankoj de praktikejo.
Eĉ ene de ununura matĉo, la angulo, loko, aparataro, kaj aliaj pafaj agordoj multe varias de sporto al sporto.
Komputilaj vidaj sistemoj ankaŭ devas esti adaptitaj al certaj matĉoj kaj metodoj de filmkapto, kiu prezentas problemon. Kromaj malfacilaĵoj inkluzivas:
- Al multaj sportaj organizoj kaj analizaj sekcioj mankas altnivela videekipaĵo.
- La oftaj ŝanĝoj de pano, kliniĝo kaj zomo faritaj de elsendaj fotiloj malfaciligas por komputilvida videopretigsistemoj adaptiĝi al la konstante ŝanĝiĝantaj datumoj kiujn ili ricevas.
- Povas esti malfacile por komputilvida videopretigsistemoj distingi inter eroj en la fono, ludantoj, kaj objektoj, ludantoj portantaj la saman vestaĵon, kaj aliajn situaciojn.
Iagrade, komputila vizio solvis ĉi tiujn mankojn. Ekzemple, bildprilaborado permesis al komputiloj distingi inter la grundo, ludantoj kaj aliaj malfonaj eroj.
Alie, kolor-bazitaj segmentaj algoritmoj ebligas rekoni la pilkon, monitori moviĝantajn ludantojn kaj lokalizi la tonaltzonon laŭ la koloro de la herbo, kiu estas verda.
konkludo
Resume, komputila vizio estas la plej populara teknika kampo, kaj ĝia populareco nur kreskas. Ĉi tio estas freŝa perspektivo pri datumtraktado kaj kiel ĝi estas vidata; ni finfine trejnis komputilojn por vidi.
La plej oftaj komputilvidaj taskoj en sportoj estas ludanto kaj pilko-spurado, pozotakso por vundopreventado, segmentado por distingi fonon de ludantoj, kaj aliaj.
Ĉiutage ni generas vastan kvanton da datumoj, kiujn ni povas uzi efike trajnomodeloj, kiu tiam funkcios kiel esperplena helpo por trakti komercajn malfacilaĵojn.
Lasi Respondon