Sisukord[Peida][Näita]
Kas teete trenni selleks, et vormis püsida, või armastate võib-olla kriketi või jalgpalli? Teised armastavad sõpradega mänge vaadata.
Mõned inimesed tegelevad spordiga, et olla terved ja tähelepanelikud. Sport on vaieldamatult oluline osa meie elus, sõltumata meie huvidest või eluviisist.
Sport, nagu ka kõik teised meie igapäevaelu ja maailmamajanduse olulised aspektid, on vältimatult mõjutatud tehnoloogilistest arengutest.
Täna, 2022. aastal, ei ole sensoriga varustatud F1 sõidukid ja jalgpalli reaalajas analüüs futuristlikud tehnilised väljamõeldised.
Tegelikkuses lähevad edusammud palju kaugemale: kõige arenenumad ettevõtted on juba kasutanud arvutinägemist ja tehisintellekti spordis erinevate probleemide lahendamiseks.
Pole kahtlust, et tehisintellekt ja masinõpe jätkavad selle distsipliini edendamist, arvestades tehnoloogia olulist mõju spordile.
See artikkel keskendub arvutinägemise kasutamisele spordis, sealhulgas praktilistele rakendustele, eelistele ja paljule muule.
Alustame arvutinägemise tutvustamisega.
Niisiis, mis on arvutinägemine?
Tehisintellekti ja masinõppe valdkond, mida tuntakse kui "arvuti nägemine" (CV) eesmärk on arendada tehnikaid, kuidas õpetada arvutit piltide sisu mõistma ja mõistma.
Objektide äratundmiseks ja klassifitseerimiseks dünaamilises ja muutuvas füüsilises keskkonnas kasutab arvutinägemine sügav õpe mudelid, mis simuleerivad inimese nägemissüsteemide ja visuaalse taju keerukust.
Arvuti püüab jäljendada seda, kuidas inimene visuaalset keskkonda näeb.
Kuid erinevalt inimestest suudavad arvutid salvestada tohutul hulgal andmeid ja neid kiiresti töödelda, andes meile paindlikkuse delegeerida paljud tööd kõige tipptasemel tehnoloogiatele.
Tänapäeval on nutitelefonitehnoloogia edusammud Sotsiaalse meedia, ja nende laialdane kasutamine miljardite inimeste poolt – iga päev postitatakse võrku üle 3 miljardi foto – loob veelgi rohkem visuaalseid andmeid kui kunagi varem.
Koos suurenenud juurdepääsuga suurele arvutusvõimsusele ning süvaõppe ja närvivõrkude algoritmide edusammudega (nt konvolutsiooniliste närvivõrkude leiutamine) on nii suure hulga kujutiste kättesaadavus andnud arvutitele hindamatuid võimalusi nende mustrite ja omaduste õppimiseks. pilte ja parandada nende täpsust objektide tuvastamine ja klassifitseerimine.
Selle tulemusel on arvutinägemissüsteemid saavutanud paljudes rakendustes 99% täpsuse, ületades konkreetsete tuvastamis-, kategoriseerimis- ja reageerimisülesannete puhul inimese nägemise täpsust.
Arvutinägemine spordis: näited tegelikust maailmast
1. Mängija jälgimine
Mängija jälgimine on üks peamisi eesmärke arvutinägemise kasutamisel spordis. Selleks on vaja kindlaks teha iga mängija asukoht igal ajahetkel.
Treenerid saavad kiiresti analüüsida, kuidas iga mängija väljakul liigub ja oma meeskonna ülesehitust tänu mängijate jälgimisele, mis on oluline komponent, mis aitab meeskondadel paremini esineda.
TTänapäeva kõige kaasaegsemates spordis kasutatavates arvutinägemisrakendustes kasutatakse automaatseid segmenteerimisalgoritme, et määrata kindlaks tõenäoliselt sportlastele kuuluvad alad.
Kasutades ära masinõpe ja andmekaeve meetodid töötlemata mängija jälgimisandmete kohta, saab arvutinägemissüsteemi väljundit parandada.
Semantilist teavet saab luua pärast seda, kui pildi- või videokaadri olulised komponendid on tuvastatud, et panna osalejate tegevused perspektiivi (st palli valdamine, sööt, jooksmine, kaitsmine jne).
Neid meetodeid saab kasutada semantiliste sündmuste klassifitseerimiseks, nagu jalgpallis üks-kaks sööt, ning üksikute mängijate ja meeskondade soorituse ulatuslikuks statistiliseks analüüsiks.
Selleks, et treenerid saaksid võrrelda ideaalset mängija asetust tegeliku mängija paigutusega konkreetse mängu ajal, saab teha ka ettepanekuid mängijate parimate kohtade kohta väljakul.
Selle mängija jälgimise tehnoloogia pakutavad arvukad võimalused võimaldavad täielikult muuta sportlaste ettevalmistust ja uurimist.
2. Vigastuste ennetamine
Et rahuldada suurenenud vajadust vaimse ümberkujundamise ja heaolu järele sotsiaalse distantsi tingimustes, kasutavad paljud inimesed veebikursusi.
Selleks, et õppida, kuidas ohutult treenida ja vigastusi vältida, on oluline proovida mõnda tundi, mida juhendab kogenud juhendaja, kas era- või rühmakeskkonnas.
Näiteks nii pilates kui ka jooga on piisavalt lihtsad, et seda kodus teha. Kuid eriti algaja jaoks on oluline proovida mõnda klassi. Selles olukorras tuleb mängu arvutinägemine, eriti kehahoiaku hindamine.
Kehahoiaku hindamine on arvuti nägemise töö, mille eesmärk on ennustada ja jälgida inimese või objekti asukohta ning nüüd on saadaval 3D-pooside hindamisel põhinevad rakendused, mis aitavad treenijaid kehastada.
Need tehnoloogiad hindavad kasutaja iga tegevust ja pakuvad neile põhjalikku reaalajas tagasisidet, kasutades hulgaliselt liikumise jälgimise andmeid.
Reaalajas tagasiside saamine ja treeningvigastuste vältimine on virtuaalse treeneriga koostöö kaks eelist.
3. Palli jälgimine
Teabe hankimiseks pallipõhistest spordialadest, eriti reketi- või kurika- ja pallispordialadest, nagu tennis, kriket, sulgpall ja muud, on palli liikumise jälgimine ülioluline.
Arvutinägemise mudelid võivad näidata palli maapinnaga kokkupõrke täpset asukohta, registreerida palli liikumist kolmes mõõtmes ja isegi prognoosida palli trajektoori, et hinnata, kas see oleks tabanud väravat.
Teisisõnu aitavad arvutinägemisega juhitavad pallijälgimissüsteemid:
- Pallide tuvastamine
- Trajektoori jälgimine
- Mängu tulemuste prognoos
Seda tüüpi pallijälgimine on keerulisem sellistes mängudes nagu korvpall, võrkpall ja jalgpall, kuna palli saab peita mängijate taha. Teise võimalusena võib mängijate vahetus palliga toimuda kiiresti ja ilma hoiatuseta.
4. Kohtuniku otsuste parandamine
Spordiajaloo jooksul on olnud lugematu arv näiteid räigest petmisest ja valedest kohtunike otsustest. Aastate jooksul on tehnoloogia jõudnud sporti, aidates vähendada kohtunike tehtavate vigade arvu.
Tänu selliste tehnoloogiate kasutuselevõtule nagu Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Otsuste läbivaatamise süsteem (DRS) ja Hawk-eye tennises ja kriketis saab nüüd kohtunike või kohtunike otsuseid üle vaadata ja , kui vale, siis ümber.
Tulevased spordiametnikud teevad tehisintellekti ja arvutinägemise kasvava kasutamise tõttu veelgi vähem vigu.
5. Poseerimise hinnang mobiilirakenduses
Tipptasemel tehnoloogiate kasutamine motiveerib inimesi teie programmi sageli kasutama.
Kui sageli olete kohanud rakendusi, mis kasutavad videoid, et demonstreerida, kuidas treeninguid õigesti sooritada?
Tõenäoliselt viimasel ajal üsna regulaarselt. Ja kaaluge arvutinägemismudeli väljatöötamist, mis määrab automaatselt õige asendi, jälgib tehtud lähenemisviise ja pakub näpunäiteid treeningu tõhustamiseks. suurepärane koht tõelise treeneri jaoks.
Seda tüüpi rakendusega on koolitus alati kättesaadav; kõik, mida vajate, on käepärast kaamera. Arendage oma pädevusvaldkonda, lisades oma kindlad poosid ja tehnikad, et oma turul silma paista, ilma et peaksite õpetajate eest rohkem maksma.
See tehnoloogia on väga kasulik teie eriala lihvimisel, milleks võivad olla teatud asendid või liigutused. Programmide õpetamiseks ei pea te maksma ekstra professionaalsete koolitajate eest.
6. Ajakirjandus- ja spordisisu
Tehisintellekti ja arvutinägemise tehnoloogiaid kombineerides saate toota intrigeerivat sisu.
Kaamera liigub automaatselt kõige intrigeerivamale ajale lähemale, kui mudel analüüsib sündmusi, näiteks eesmärki.
Kujutage ette, kui teil on vaja lihtsalt seadistada paar kaamerat, mis suudavad arukalt ja automaatselt keskenduda mängu kõige olulisematele osadele, selle asemel, et maksta suurele hulgale reporteritele ja oodata spordisündmuste avaldamiseks järeltootmist.
7. Fännimeeleolu
Arvutinägemisrakenduste valik on lihtsalt hämmastav. Midagi vaatava inimese naudingut sai varem mõõta testidega, mis hõlmasid spetsiaalsete juhtmete kinnitamist impulsside tuvastamiseks.
Tänu arvutinägemistehnoloogiatele ei pea me enam iga vaatajat laborisse piirama. Uurige põhjalikult filmivaatajate rahulolu.
Arvutinägemise mudelite abil saab eristada palju erinevaid emotsioone, nagu õnn, igavus, põnevus, pettumus jne.
Väljakutsed
Spordi arvutinägemine tugineb spordimaterjali jäädvustamiseks ja seejärel analüüsimiseks peamiselt kaamerasüsteemidele. Tavaliselt paigutatakse tegevuse stseeni ümber mitu kaamerat, näiteks spordiürituse tribüünid või harjutusväljaku servad.
Isegi ühe mängu jooksul on nurk, asukoht, riistvara ja muud pildistamisseaded spordialati väga erinevad.
Arvutinägemissüsteemid tuleb kohandada ka teatud vastete ja filmivõte meetoditega, mis tekitab probleeme. Täiendavad raskused hõlmavad järgmist:
- Paljudel spordiorganisatsioonidel ja tulemusanalüüsi osakondadel puudub täiustatud videotehnika.
- Saatekaamerate sagedased panoraam-, kallutus- ja suumimuudatused raskendavad arvutinägemise videotöötlussüsteemidel kohanemist pidevalt muutuvate andmetega, mida nad saavad.
- Arvutinägemise videotöötlussüsteemidel võib olla raske eristada taustal olevaid esemeid, mängijaid ja objekte, sama riietust kandvaid mängijaid ja muid olukordi.
Teatud määral on arvutinägemine need vead lahendanud. Näiteks on pilditöötlus võimaldanud arvutitel teha vahet maapinna, mängijate ja muude esiplaanil olevate üksuste vahel.
Vastasel juhul võimaldavad värvipõhised segmenteerimisalgoritmid palli ära tunda, liikuvaid mängijaid jälgida ja väljakuala asukoha kindlaks teha rohu värvi järgi, mis on roheline.
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et arvutinägemine on kõige populaarsem tehnikavaldkond ja selle populaarsus ainult kasvab. See on värske vaatenurk andmetöötlusele ja sellele, kuidas seda nähakse; oleme lõpuks õpetanud arvutid nägema.
Spordis levinumad arvutinägemisega seotud ülesanded on mängijate ja pallide jälgimine, kehahoiaku hinnang vigastuste ennetamiseks, segmenteerimine tausta eristamiseks mängijatest ja muud.
Iga päev genereerime tohutul hulgal andmeid, mida saame tõhusaks kasutada rongimudelid, mis toimib seejärel lootusrikka abina äriraskuste lahendamisel.
Jäta vastus