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¿Haces ejercicio para mantenerte en forma, o quizás eres un amante del cricket o del fútbol? A otros les encanta ver partidos con amigos.
Algunas personas participan en deportes para estar sanas y atentas. El deporte es, sin duda, un aspecto importante de nuestras vidas, independientemente de nuestros intereses o forma de vida.
El deporte, como cualquier otro aspecto importante de nuestra vida diaria y de la economía mundial, se ve inevitablemente afectado por las mejoras tecnológicas.
Hoy, en 2022, los vehículos de F1 equipados con sensores y los análisis de fútbol en tiempo real no son fantasías tecnológicas futuristas.
En realidad, los avances van mucho más allá: las empresas más avanzadas ya han utilizado la visión artificial y inteligencia artificial en los deportes para satisfacer una variedad de problemas.
No hay duda de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático seguirán avanzando en esta disciplina dada la influencia significativa que la tecnología ha tenido en los deportes.
Este artículo se concentrará en el uso de la visión artificial en los deportes, incluidas las aplicaciones prácticas, las ventajas y mucho más.
Comenzaremos con la introducción de la visión artificial.
Entonces, ¿qué es la visión por computadora?
El campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático conocido como "visión por computador" (CV) tiene como objetivo desarrollar técnicas para enseñar a las computadoras cómo comprender y comprender los contenidos de las imágenes.
Para reconocer y clasificar objetos en un entorno físico dinámico y cambiante, la visión artificial utiliza deep learning modelos para simular parte de la complejidad de los sistemas de visión humana y la percepción visual.
La computadora hace un esfuerzo por imitar cómo una persona ve el entorno visual.
Sin embargo, a diferencia de las personas, las computadoras tienen la capacidad de almacenar enormes cantidades de datos y procesarlos rápidamente, lo que nos brinda la flexibilidad de delegar muchas tareas a las tecnologías más avanzadas.
Hoy en día, los avances en la tecnología de teléfonos inteligentes, redes sociales, y su uso generalizado por parte de miles de millones de personas (más de 3 mil millones de fotografías se publican en línea todos los días) están creando aún más datos visuales que nunca.
Junto con un mayor acceso a una gran potencia informática y los avances en aprendizaje profundo y algoritmos de redes neuronales (p. ej., la invención de las redes neuronales convolucionales), la disponibilidad de cantidades tan masivas de imágenes ha brindado a las computadoras oportunidades invaluables para aprender los patrones y las características de estos. imágenes y mejorar las tasas de precisión para detección de objetos y clasificación.
Como resultado, los sistemas de visión artificial han logrado índices de precisión del 99 % en varias de sus aplicaciones, superando la precisión de la visión humana en tareas específicas de detección, categorización y respuesta.
Visión artificial en los deportes: ejemplos del mundo real
1. Seguimiento de jugadores
El seguimiento de jugadores es uno de los objetivos principales cuando se utiliza la visión artificial en los deportes. Para ello, es necesario identificar la ubicación de cada jugador en cada momento.
Los entrenadores pueden analizar rápidamente cómo se mueve cada jugador en el campo y la estructura de su equipo gracias al seguimiento de jugadores, que es un componente crucial para ayudar a los equipos a desempeñarse mejor.
TLa mayoría de las aplicaciones de visión por computadora de vanguardia en los deportes hoy en día emplean algoritmos de segmentación automática para identificar áreas que probablemente pertenecen a los atletas.
Utilizando máquina de aprendizaje y los métodos de extracción de datos sobre los datos de seguimiento del jugador sin procesar, se puede mejorar la salida de un sistema de visión por computadora.
La información semántica se puede crear una vez que se han identificado los componentes cruciales en una imagen o un cuadro de video para poner en perspectiva las actividades que los participantes están realizando (es decir, posesión de la pelota, pase, carrera, defensa, etc.).
Estos métodos se pueden utilizar para clasificar sucesos semánticos, como un "pase uno-dos" en el fútbol, y para realizar análisis estadísticos extensos del rendimiento de jugadores y equipos individuales.
Para permitir que los entrenadores comparen la ubicación ideal de los jugadores con la ubicación real de los jugadores durante una jugada específica, también se pueden hacer sugerencias sobre los mejores lugares para los jugadores en el campo.
Las numerosas opciones que presenta esta tecnología de seguimiento de jugadores tienen la capacidad de cambiar por completo la forma en que los atletas se preparan y son evaluados.
2. Prevención de lesiones
Para abordar la creciente necesidad de recableado mental y bienestar frente a la distancia social, muchas personas recurren a cursos en línea.
Para aprender a hacer ejercicio de forma segura y prevenir lesiones, es importante probar algunas clases impartidas por un instructor experimentado, ya sea en un entorno privado o grupal.
Por ejemplo, tanto el pilates como el yoga son lo suficientemente simples como para hacerlos en casa. Sin embargo, especialmente para un principiante, es importante probar algunas clases. La visión artificial, en particular la estimación de la postura, entra en juego en esta situación.
La estimación de la postura es un trabajo de visión por computadora que tiene como objetivo anticipar y monitorear la ubicación de una persona u objeto, y las aplicaciones basadas en la estimación de la postura en 3D ahora están disponibles para ayudar a los entrenadores de fitness humano.
Estas tecnologías evalúan cada acción del usuario y les ofrecen retroalimentación completa en tiempo real utilizando una gran cantidad de datos de seguimiento de movimiento.
Recibir comentarios en tiempo real y evitar lesiones en el entrenamiento son dos beneficios de trabajar con un entrenador virtual.
3. Seguimiento de la pelota
Para la extracción de información de deportes con pelota, en particular deportes de raqueta o bate y pelota como tenis, cricket, bádminton y otros, el seguimiento del movimiento de la pelota es fundamental.
Los modelos de visión por computadora pueden indicar la ubicación precisa del impacto de una pelota con el suelo, registrar el movimiento de la pelota en tres dimensiones e incluso pronosticar la trayectoria de la pelota para evaluar si habría golpeado el wicket.
En otros términos, los sistemas de seguimiento de balones impulsados por visión artificial ayudan con:
- Detección de bolas
- Trazando la trayectoria
- Pronóstico del resultado del juego
Este tipo de seguimiento de la pelota es más desafiante en juegos como el baloncesto, el voleibol y el fútbol porque la pelota se puede ocultar detrás de los jugadores. Alternativamente, los intercambios de jugadores con la pelota pueden ocurrir rápidamente y sin previo aviso.
4. Mejora de la decisión del árbitro
Ha habido innumerables ejemplos de trampas flagrantes y decisiones incorrectas de los árbitros a lo largo de la historia de los deportes. A través de los años, la tecnología se ha abierto camino en los deportes, ayudando a reducir la cantidad de errores que cometen los árbitros.
Con la introducción de tecnologías como el árbitro asistente de video (VAR), la tecnología de línea de gol (GLT), el ojo de halcón, el sistema de revisión de decisiones (DRS) y el ojo de halcón en el tenis y el cricket, las decisiones del árbitro o árbitro ahora se pueden revisar y , si es incorrecto, anulado.
Los futuros funcionarios deportivos cometerán aún menos errores debido al creciente uso de la IA y la visión por computadora.
5. Estimación de poses en aplicación móvil
El uso de tecnologías de vanguardia motivará a las personas a utilizar su programa con frecuencia.
¿Con qué frecuencia te has encontrado con aplicaciones que usan videos para demostrar cómo realizar los entrenamientos correctamente?
Lo más probable es que últimamente con bastante regularidad. Y considere desarrollar un modelo de visión por computadora que establezca automáticamente la posición adecuada, realice un seguimiento de los enfoques realizados y ofrezca consejos sobre cómo mejorar su entrenamiento. un sustituto fantástico para un entrenador genuino.
Con este tipo de aplicación, la formación siempre está accesible; todo lo que necesitas es una cámara a mano. Desarrolle su área de especialización agregando sus propias posturas y técnicas particulares para destacarse en su mercado sin tener que pagar más por maestros humanos.
Esta tecnología es muy útil para perfeccionar su especialidad, que puede ser ciertas posturas o movimientos. No necesita pagar entrenadores profesionales adicionales para enseñar sus programas.
6. Contenidos periodísticos y deportivos
Puede producir contenido intrigante combinando inteligencia artificial y tecnologías de visión por computadora.
La cámara se acercará automáticamente al momento más intrigante cuando el modelo analice eventos, como un gol.
Imagínese si solo necesita configurar algunas cámaras que puedan enfocar de forma inteligente y automática las partes más cruciales del juego en lugar de tener que pagar una gran cantidad de reporteros y esperar la posproducción para publicar eventos deportivos.
7. Estado de ánimo de los fanáticos
La gama de aplicaciones de visión artificial es simplemente asombrosa. Anteriormente, el disfrute de una persona viendo algo podía medirse mediante pruebas que involucraban la conexión de cables especiales para detectar impulsos.
Ya no necesitamos confinar a cada espectador a un laboratorio gracias a las tecnologías de visión artificial. Obtenga un examen exhaustivo de la satisfacción de los cinéfilos.
Los modelos de visión por computadora pueden distinguir muchas emociones diferentes, como felicidad, aburrimiento, entusiasmo, decepción, etc.
Desafios
La visión por computadora deportiva se basa principalmente en sistemas de cámara para capturar y luego analizar imágenes deportivas. Por lo general, varias cámaras se colocan alrededor de la escena de la acción, como las gradas durante un evento deportivo o los costados de un campo de práctica.
Incluso dentro de un solo partido, el ángulo, la ubicación, el hardware y otras configuraciones de tiro varían mucho de un deporte a otro.
Los sistemas de visión por computadora también deben adaptarse a ciertos partidos y métodos de captura de películas, lo que presenta un problema. Las dificultades adicionales incluyen:
- Muchas organizaciones deportivas y divisiones de análisis de rendimiento carecen de equipos de video avanzados.
- Los frecuentes cambios de panorámica, inclinación y zoom realizados por las cámaras de transmisión dificultan que los sistemas de procesamiento de video de visión por computadora se adapten a los datos en constante cambio que reciben.
- Puede ser difícil para los sistemas de procesamiento de video de visión por computadora distinguir entre elementos en el fondo, jugadores y objetos, jugadores que usan el mismo atuendo y otras situaciones.
Hasta cierto punto, la visión artificial ha solucionado estos defectos. Por ejemplo, el procesamiento de imágenes ha permitido que las computadoras disciernan entre el suelo, los jugadores y otros elementos en primer plano.
De lo contrario, los algoritmos de segmentación basados en colores permiten reconocer la pelota, monitorear a los jugadores en movimiento y ubicar la zona de juego por el color del césped, que es verde.
Conclusión
Para resumir, la visión artificial es el campo técnico más popular y su popularidad no hace más que crecer. Esta es una nueva perspectiva sobre el procesamiento de datos y cómo se ve; finalmente hemos entrenado computadoras para ver.
Las tareas de visión por computadora más comunes en los deportes son el seguimiento del jugador y la pelota, la estimación de la postura para la prevención de lesiones, la segmentación para distinguir el fondo de los jugadores y otros.
Todos los días generamos una gran cantidad de datos que podemos utilizar para modelos de trenes, que luego funcionará como una ayuda esperanzadora para abordar las dificultades comerciales.
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