Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Harrastatko kuntoa pysyäksesi kunnossa vai oletko kenties kriketin tai jalkapallon ystävä? Toiset rakastavat katsoa pelejä ystävien kanssa.
Jotkut osallistuvat urheiluun ollakseen terveitä ja tarkkaavaisia. Urheilu on kiistatta tärkeä osa elämäämme kiinnostuksen kohteistamme tai elämäntavoistamme riippumatta.
Urheilu, kuten kaikki muutkin tärkeät osa-alueet jokapäiväisessä elämässämme ja globaalissa taloudessamme, vaikuttavat väistämättä teknologisilla parannuksilla.
Nykyään, vuonna 2022, anturilla varustetut F1-ajoneuvot ja reaaliaikainen jalkapalloanalytiikka eivät ole futuristisia tekniikan mielikuvia.
Todellisuudessa edistysaskeleet menevät paljon pidemmälle: edistyneimmät yritykset ovat jo käyttäneet tietokonenäköä ja tekoäly urheilussa vastaamaan erilaisiin kysymyksiin.
Ei ole epäilystäkään siitä, että tekoäly ja koneoppiminen jatkavat tämän tieteenalan edistämistä, koska teknologialla on ollut merkittävä vaikutus urheiluun.
Tämä artikkeli keskittyy tietokonenäön käyttöön urheilussa, mukaan lukien käytännön sovellukset, edut ja paljon muuta.
Aloitamme tietokonenäön käyttöönotosta.
Joten, mitä tietokoneen visio on?
Tekoälyn ja koneoppimisen ala tunnetaan nimellä "konenäkö" (CV) pyrkii kehittämään tekniikoita, joilla tietokoneita opetetaan ymmärtämään ja ymmärtämään kuvien sisältö.
Objektien tunnistamiseen ja luokitteluun dynaamisessa ja muuttuvassa fyysisessä ympäristössä tietokonenäön avulla syvä oppiminen malleja, jotka simuloivat ihmisen näköjärjestelmien ja visuaalisen havainnon monimutkaisuutta.
Tietokone pyrkii matkimaan sitä, miten henkilö näkee visuaalisen ympäristön.
Toisin kuin ihmiset, tietokoneet pystyvät kuitenkin tallentamaan valtavia määriä tietoa ja käsittelemään niitä nopeasti, mikä antaa meille joustavuutta delegoida monia askareita uusimmille teknologioille.
Nykyään älypuhelintekniikan kehitys sosiaalinen media, ja niiden laaja käyttö miljardien ihmisten keskuudessa – yli 3 miljardia valokuvaa julkaistaan verkossa joka päivä – luo entistä enemmän visuaalista dataa.
Yhdessä suuren laskentatehon lisääntyneen pääsyn ja syväoppimisen ja hermoverkkoalgoritmien edistymisen (esim. konvoluutiohermoverkkojen keksimisen) kanssa tällaisten valtavien kuvamäärien saatavuus on tarjonnut tietokoneille korvaamattomia mahdollisuuksia oppia näiden kuvien kuvioita ja ominaisuuksia. kuvia ja parantaa tarkkuutta esineiden havaitseminen ja luokittelu.
Tämän seurauksena tietokonenäköjärjestelmät ovat saavuttaneet 99 prosentin tarkkuuden useissa sovelluksissaan, mikä ylittää ihmisen näön tarkkuuden erityisissä havaitsemis-, luokittelu- ja reagointitehtävissä.
Tietokonenäkö urheilussa: Esimerkkejä tosielämästä
1. Pelaajien seuranta
Pelaajien seuranta on yksi päätavoitteista käytettäessä tietokonenäköä urheilussa. Tätä varten on tarpeen tunnistaa jokaisen pelaajan sijainti kulloinkin.
Valmentajat voivat nopeasti analysoida kunkin pelaajan liikkumista kentällä ja joukkueensa rakennetta pelaajien seurannan ansiosta, joka on ratkaiseva tekijä auttaessa joukkueita suoriutumaan paremmin.
TNykyään urheilun uusimmissa tietokonenäkösovelluksissa käytetään automaattisia segmentointialgoritmeja paikantaakseen alueita, jotka todennäköisesti kuuluvat urheilijoille.
Hyödyntämällä koneoppiminen ja tietojen louhintamenetelmiä käsittelemättömissä pelaajien seurantatiedoissa, tietokonenäköjärjestelmän tuottoa voidaan parantaa.
Semanttista tietoa voidaan luoda, kun kuvan tai videokehyksen keskeiset komponentit on tunnistettu, jotta osallistujien harjoittama toiminta saadaan perspektiiviin (eli pallon hallinta, syöttö, juoksu, puolustaminen ja niin edelleen).
Näillä menetelmillä voidaan luokitella semanttisia tapahtumia, kuten "yksi-kaksi-syöttö" jalkapallossa, ja tehdä laaja tilastollinen analyysi yksittäisten pelaajien ja joukkueiden suorituksista.
Jotta valmentajat voisivat verrata ihanteellista pelaajasijoitusta todelliseen pelaajasijoitukseen tietyn pelin aikana, voidaan myös tehdä ehdotuksia pelaajien parhaista paikoista kentällä.
Tämän pelaajaseurantatekniikan tuomat lukuisat vaihtoehdot voivat muuttaa täysin urheilijoiden valmistautumista ja tarkkailua.
2. Vahinkojen ehkäisy
Monet ihmiset turvautuvat verkkokursseihin vastatakseen lisääntyneeseen henkisen uudelleenjohdotuksen ja hyvinvoinnin tarpeeseen sosiaalisen etäisyyden edessä.
Turvallisen harjoittelun oppimiseksi ja vammojen ehkäisemiseksi on tärkeää kokeilla muutamia kokeneen ohjaajan opettamia tunteja, joko yksityis- tai ryhmäympäristössä.
Esimerkiksi sekä pilates että jooga ovat tarpeeksi yksinkertaisia tehdä kotona. Varsinkin aloittelijan on kuitenkin tärkeää kokeilla muutamaa luokkaa. Tietokonenäkö, erityisesti asennon arviointi, tulee tässä tilanteessa esille.
Asennon estimointi on tietokonenäkötyö, jonka tarkoituksena on ennakoida ja seurata henkilön tai kohteen sijaintia, ja 3D-asennonarviointiin perustuvat sovellukset ovat nyt saatavilla ihmisten kuntovalmentajien avuksi.
Nämä tekniikat arvioivat jokaisen käyttäjän toiminnan ja tarjoavat heille perusteellisen reaaliaikaisen palautteen käyttämällä runsaasti liikkeenseurantatietoja.
Reaaliaikaisen palautteen saaminen ja harjoitusvammojen välttäminen ovat kaksi virtuaalisen valmentajan kanssa työskentelyn etua.
3. Pallon seuranta
Pallon liikkeen seuraaminen on ratkaisevan tärkeää tiedon keräämiseksi pallopohjaisista urheilulajeista, erityisesti maila- tai maila- ja pallolajeista, kuten tennis, kriketti, sulkapallo ja muut.
Tietokonenäkömallit voivat osoittaa pallon tarkan iskun paikan maahan, tallentaa pallon liikkeen kolmiulotteisesti ja jopa ennustaa pallon liikeradan arvioidakseen, olisiko se osunut lyöntiin.
Toisin sanoen tietokonenäön ohjaamat pallonseurantajärjestelmät auttavat:
- Pallien havaitseminen
- Raidan jäljittäminen
- Ottelun lopputulosennuste
Tämän tyyppinen pallonseuranta on haastavampaa peleissä, kuten koripallossa, lentopallossa ja jalkapallossa, koska pallo voidaan piilottaa pelaajien taakse. Vaihtoehtoisesti pelaajien vaihto pallon kanssa voi tapahtua nopeasti ja ilman varoitusta.
4. Erotuomarin päätöksen parantaminen
Urheilun historian aikana on ollut lukemattomia esimerkkejä räikeästä pettämisestä ja virheellisistä erotuomareista. Teknologia on vuosien saatossa päässyt urheiluun, mikä on auttanut vähentämään erotuomarien tekemien virheiden määrää.
Kun tekniikat, kuten Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) ja Hawk-eye on otettu käyttöön tenniksessä ja kriketissä, erotuomarien päätökset voidaan nyt tarkistaa ja , jos se on väärin, kumotaan.
Tulevat urheiluvirkailijat tekevät entistä vähemmän virheitä tekoälyn ja tietokonenäön lisääntyvän käytön vuoksi.
5. Asentoarvio mobiilisovelluksessa
Huipputeknologian hyödyntäminen motivoi ihmisiä käyttämään ohjelmaasi usein.
Kuinka usein olet törmännyt sovelluksiin, jotka näyttävät videoiden avulla, kuinka harjoitukset suoritetaan oikein?
Todennäköisesti viime aikoina melko säännöllisesti. Harkitse myös sellaisen tietokonenäkömallin kehittämistä, joka määrittää automaattisesti oikean asennon, pitää kirjaa tehdyistä lähestymistavoista ja tarjoaa vinkkejä harjoittelun tehostamiseen. loistava tila todelliselle valmentajalle.
Tällaisella sovelluksella koulutus on aina saatavilla; tarvitset vain kameran käsillä. Kehitä osaamisaluettasi lisäämällä omia asentojasi ja tekniikoita erottuaksesi joukosta markkinoillasi ilman, että sinun tarvitsee maksaa enemmän ihmisopettajista.
Tämä tekniikka on erittäin hyödyllinen erikoisuutesi hiomisessa, joka voi olla tiettyjä asentoja tai liikkeitä. Sinun ei tarvitse maksaa ylimääräisistä ammattikouluttajista opettaaksesi ohjelmiasi.
6. Journalismi ja urheilusisältö
Voit tuottaa kiehtovaa sisältöä yhdistämällä tekoälyn ja tietokonenäköteknologian.
Kamera siirtyy automaattisesti lähemmäksi kiehtovinta aikaa, kun malli analysoi tapahtumia, kuten maalia.
Kuvittele, että sinun tarvitsee vain asentaa muutama kamera, jotka voivat keskittyä älykkäästi ja automaattisesti pelin tärkeimpiin osiin sen sijaan, että joutuisit maksamaan suurelle määrälle toimittajia ja odottamaan urheilutapahtumien julkaisemista.
7. Fanitunnelma
Tietokonenäkösovellusten valikoima on yksinkertaisesti hämmästyttävä. Jotain katselemisen nautintoa voitiin aiemmin mitata testeillä, joissa kiinnitettiin erityisiä johtoja impulssien havaitsemiseksi.
Meidän ei enää tarvitse sulkea jokaista katsojaa laboratorioon tietokonenäkötekniikan ansiosta. Hanki perusteellinen tutkimus elokuvakävijöiden tyytyväisyydestä.
Tietokonenäkömalleilla voidaan erottaa monia erilaisia tunteita, kuten onnellisuus, tylsyys, jännitys, pettymys jne.
Haasteet
Urheilutietokonenäkö perustuu pääasiassa kamerajärjestelmiin urheilumateriaalin tallentamiseen ja analysointiin. Tyypillisesti tapahtumapaikan ympärille sijoitetaan useita kameroita, kuten katsomoille urheilutapahtuman aikana tai harjoituskentän sivuille.
Jopa yhden ottelun aikana kulma, sijainti, laitteisto ja muut kuvausasetukset vaihtelevat suuresti lajeista toiseen.
Tietokonenäköjärjestelmät on myös mukautettava tiettyihin otteluihin ja filmikaappausmenetelmiin, mikä on ongelma. Muita vaikeuksia ovat:
- Monilta urheiluorganisaatioilta ja suoritusanalyysiosastoilta puuttuu kehittyneitä videolaitteita.
- Lähetyskameroiden tekemät toistuvat panorointi-, kallistus- ja zoomausmuutokset vaikeuttavat tietokonenäön videonkäsittelyjärjestelmien mukautumista vastaanottamaansa jatkuvasti muuttuviin tietoihin.
- Tietokonenäön videoprosessointijärjestelmien voi olla vaikeaa erottaa taustalla olevat kohteet, pelaajat ja esineet, samaa pukua pukeutuvat pelaajat ja muut tilanteet.
Tietokonenäkö on jossain määrin ratkaissut nämä puutteet. Esimerkiksi kuvankäsittely on mahdollistanut tietokoneiden erottamisen maan, soittimien ja muiden etualalla olevien kohteiden välillä.
Muuten väripohjaiset segmentointialgoritmit mahdollistavat pallon tunnistamisen, liikkuvien pelaajien tarkkailun ja kenttäalueen paikallistamisen ruohon värin, joka on vihreä, perusteella.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että tietokonenäkö on suosituin tekninen ala ja sen suosio vain kasvaa. Tämä on tuore näkökulma tietojenkäsittelyyn ja sen näkemiseen; olemme vihdoin kouluttaneet tietokoneet näkemään.
Yleisimmät tietokonenäkötehtävät urheilussa ovat pelaajan ja pallon seuranta, asennon arvio vammojen ehkäisyyn, segmentointi taustan erottamiseksi pelaajista ja muut.
Luomme päivittäin valtavan määrän dataa, jota voimme hyödyntää tehokkaasti junamallit, joka toimii sitten toiveikkaana apuna yritysongelmien ratkaisemisessa.
Jätä vastaus