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Faites-vous de l'exercice pour rester en forme, ou êtes-vous peut-être un amateur de cricket ou de football ? D'autres adorent regarder des matchs avec des amis.
Certaines personnes font du sport pour être en bonne santé et attentives. Le sport est incontestablement un aspect important de nos vies, quels que soient nos intérêts ou notre mode de vie.
Le sport, comme tous les autres aspects importants de notre vie quotidienne et de l'économie mondiale, est inévitablement impacté par les améliorations technologiques.
Aujourd'hui, en 2022, les véhicules F1 équipés de capteurs et les analyses de football en temps réel ne sont pas des fantaisies technologiques futuristes.
En réalité, les avancées vont beaucoup plus loin : les entreprises les plus avancées ont déjà utilisé la vision par ordinateur et intelligence artificielle dans le sport pour répondre à une variété de problèmes.
Il ne fait aucun doute que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique continueront de faire progresser cette discipline étant donné l'influence considérable que la technologie a eue sur le sport.
Cet article se concentrera sur l'utilisation de la vision par ordinateur dans le sport, y compris les applications pratiques, les avantages et bien plus encore.
Nous allons commencer par l'introduction de la vision par ordinateur.
Alors, quelle est la vision par ordinateur?
Le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique connu sous le nom de "vision par ordinateur" (CV) vise à développer des techniques pour enseigner aux ordinateurs comment appréhender et appréhender le contenu des images.
Afin de reconnaître et de classer des objets dans un environnement physique dynamique et changeant, la vision par ordinateur utilise l'apprentissage en profondeur modèles pour simuler une partie de la complexité des systèmes de vision humaine et de la perception visuelle.
L'ordinateur s'efforce d'imiter la façon dont une personne perçoit l'environnement visuel.
Cependant, contrairement aux humains, les ordinateurs ont la capacité de stocker d'énormes quantités de données et de les traiter rapidement, ce qui nous donne la possibilité de déléguer de nombreuses tâches aux technologies les plus avancées.
Aujourd'hui, les progrès de la technologie des smartphones, réseaux sociaux, et leur utilisation généralisée par des milliards de personnes – plus de 3 milliards de photographies sont mises en ligne chaque jour – créent encore plus de données visuelles que jamais auparavant.
Associée à un accès accru à une grande puissance de calcul et aux progrès de l'apprentissage en profondeur et des algorithmes de réseaux neuronaux (par exemple, l'invention des réseaux neuronaux convolutifs), la disponibilité de quantités aussi importantes d'images a fourni aux ordinateurs des opportunités inestimables pour apprendre les modèles et les caractéristiques de ces images et améliorer les taux de précision pour détection d'objets et classement.
En conséquence, les systèmes de vision par ordinateur ont atteint des taux de précision de 99 % dans un certain nombre de leurs applications, dépassant la précision de la vision humaine dans des tâches de détection, de catégorisation et de réponse spécifiques.
Vision par ordinateur dans le sport : exemples concrets
1. Suivi des joueurs
Le suivi des joueurs est l'un des principaux objectifs de l'utilisation de la vision par ordinateur dans le sport. Pour ce faire, il est nécessaire d'identifier l'emplacement de chaque joueur à un moment donné.
Les entraîneurs peuvent analyser rapidement les mouvements de chaque joueur sur le terrain et la structure de leur équipe grâce au suivi des joueurs, qui est un élément crucial pour aider les équipes à mieux performer.
Tes applications de vision par ordinateur les plus avancées dans le sport utilisent aujourd'hui des algorithmes de segmentation automatique pour identifier les zones qui appartiennent probablement aux athlètes.
En utilisant machine learning et des procédés d'exploration de données sur les données de suivi de joueur non traitées, la sortie d'un système de vision par ordinateur peut être améliorée.
Des informations sémantiques peuvent être créées une fois que les composants cruciaux d'une image ou d'une image vidéo ont été identifiés pour mettre en perspective les activités des participants (c'est-à-dire la possession du ballon, la passe, la course, la défense, etc.).
Ces méthodes peuvent être utilisées pour classer les occurrences sémantiques, telles qu'une « passe une-deux » dans le football, et pour effectuer une analyse statistique approfondie de la performance de joueurs et d'équipes individuels.
Afin de permettre aux entraîneurs de comparer le placement idéal des joueurs avec le positionnement réel des joueurs lors d'un jeu spécifique, des suggestions peuvent également être faites sur les meilleurs endroits pour les joueurs sur le terrain.
Les nombreuses options apportées par cette technologie de suivi des joueurs ont la capacité de changer complètement la façon dont les athlètes se préparent et sont repérés.
2. Prévention des blessures
Pour répondre au besoin accru de recâblage mental et de bien-être face à la distance sociale, de nombreuses personnes ont recours à des cours en ligne.
Afin d'apprendre à faire de l'exercice en toute sécurité et à prévenir les blessures, il est important d'essayer quelques cours dispensés par un instructeur expérimenté, que ce soit en privé ou en groupe.
Par exemple, le pilates et le yoga sont assez simples à faire à la maison. Cependant, surtout pour un débutant, il est important d'essayer quelques cours. La vision par ordinateur, en particulier l'estimation de la posture, entre en jeu dans cette situation.
L'estimation de la posture est un travail de vision par ordinateur qui vise à anticiper et à surveiller l'emplacement d'une personne ou d'un objet, et des applications basées sur l'estimation de la pose 3D sont désormais disponibles pour aider les entraîneurs de fitness humains.
Ces technologies évaluent chaque action de l'utilisateur et lui offrent un retour d'information complet en temps réel à l'aide d'une multitude de données de suivi de mouvement.
Recevoir des commentaires en temps réel et éviter les blessures d'entraînement sont deux avantages de travailler avec un coach virtuel.
3. Suivi de balle
Pour l'extraction d'informations sur les sports de balle, en particulier les sports de raquette ou de batte et de balle comme le tennis, le cricket, le badminton et autres, le suivi du mouvement de la balle est crucial.
Les modèles de vision par ordinateur peuvent indiquer l'emplacement précis de l'impact d'une balle avec le sol, enregistrer le mouvement de la balle en trois dimensions et même prévoir la trajectoire de la balle pour évaluer si elle aurait heurté le guichet.
En d'autres termes, les systèmes de suivi de balle pilotés par la vision par ordinateur aident à :
- Détection de balles
- Tracer la trajectoire
- Prévision des résultats du jeu
Ce type de suivi du ballon est plus difficile dans des jeux comme le basket-ball, le volley-ball et le football, car le ballon peut être dissimulé derrière les joueurs. Alternativement, les échanges de joueurs avec le ballon peuvent se produire rapidement et sans avertissement.
4. Amélioration de la décision des arbitres
Il y a eu d'innombrables exemples de tricherie flagrante et de décisions d'arbitrage incorrectes tout au long de l'histoire du sport. Au fil des ans, la technologie a fait son chemin dans le sport, aidant à réduire le nombre d'erreurs commises par les arbitres.
Avec l'introduction de technologies telles que Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) et Hawk-eye au tennis et au cricket, les décisions des arbitres ou des arbitres peuvent désormais être révisées et , si incorrect, annulé.
Les futurs responsables sportifs feront encore moins d'erreurs en raison de l'utilisation croissante de l'IA et de la vision par ordinateur.
5. Estimation de la pose dans l'application mobile
L'utilisation de technologies de pointe motivera les gens à utiliser votre programme fréquemment.
À quelle fréquence avez-vous rencontré des applications qui utilisent des vidéos pour montrer comment effectuer correctement les entraînements ?
Très probablement ces derniers temps assez régulièrement. Et envisagez de développer un modèle de vision par ordinateur qui définit automatiquement la position appropriée, garde une trace des approches effectuées et offre des conseils sur la façon d'améliorer votre entraînement. un remplaçant fantastique pour un véritable entraîneur.
Avec ce genre d'application, la formation est toujours accessible ; tout ce dont vous avez besoin est un appareil photo à portée de main. Développez votre domaine d'expertise en ajoutant vos propres postures et techniques particulières pour vous démarquer sur votre marché sans avoir à payer plus pour des enseignants humains.
Cette technologie est très utile pour perfectionner votre spécialité, qui peut être certaines postures ou certains mouvements. Vous n'avez pas besoin de payer pour des formateurs professionnels supplémentaires pour enseigner vos programmes.
6. Journalisme et contenu sportif
Vous pouvez produire du contenu intrigant en combinant l'intelligence artificielle et les technologies de vision par ordinateur.
La caméra se rapproche automatiquement du moment le plus intrigant lorsque le modèle analyse des événements, comme un objectif.
Imaginez si vous avez juste besoin de configurer quelques caméras qui peuvent se concentrer intelligemment et automatiquement sur les parties les plus cruciales du jeu plutôt que d'avoir à payer un grand nombre de journalistes et d'attendre la post-production pour publier des événements sportifs.
7. L'humeur des fans
La gamme d'applications de vision par ordinateur est tout simplement stupéfiante. Le plaisir d'une personne regardant quelque chose pouvait auparavant être mesuré par des tests qui impliquaient la fixation de fils spéciaux pour détecter les impulsions.
Nous n'avons plus besoin de confiner chaque spectateur dans un laboratoire grâce aux technologies de vision par ordinateur. Obtenez un examen approfondi de la satisfaction des cinéphiles.
De nombreuses émotions différentes, telles que le bonheur, l'ennui, l'excitation, la déception, etc., peuvent être distinguées par les modèles de vision par ordinateur.
Défis
La vision par ordinateur du sport repose principalement sur des systèmes de caméras pour capturer puis analyser les séquences sportives. En règle générale, un certain nombre de caméras sont positionnées autour de la scène de l'action, comme les tribunes lors d'un événement sportif ou les côtés d'un terrain d'entraînement.
Même au cours d'un même match, l'angle, l'emplacement, le matériel et les autres paramètres de prise de vue varient considérablement d'un sport à l'autre.
Les systèmes de vision par ordinateur doivent également être adaptés à certains matchs et méthodes de captation de film, ce qui pose problème. Les difficultés supplémentaires incluent :
- De nombreuses organisations sportives et divisions d'analyse des performances manquent d'équipements vidéo avancés.
- Les changements fréquents de panoramique, d'inclinaison et de zoom effectués par les caméras de diffusion compliquent l'adaptation des systèmes de traitement vidéo de vision par ordinateur aux données en constante évolution qu'ils reçoivent.
- Il peut être difficile pour les systèmes de traitement vidéo de vision par ordinateur de faire la distinction entre les éléments de l'arrière-plan, les joueurs et les objets, les joueurs portant la même tenue vestimentaire et d'autres situations.
Dans une certaine mesure, la vision par ordinateur a résolu ces défauts. Par exemple, le traitement d'image a permis aux ordinateurs de faire la distinction entre le sol, les joueurs et d'autres éléments de premier plan.
Sinon, des algorithmes de segmentation basés sur la couleur permettent de reconnaître le ballon, de surveiller les joueurs en mouvement et de localiser la zone de terrain par la couleur de l'herbe, qui est verte.
Conclusion
Pour résumer, la vision par ordinateur est le domaine technique le plus populaire, et sa popularité ne fait que croître. Il s'agit d'une nouvelle perspective sur le traitement des données et la façon dont il est perçu ; nous avons enfin entraîné des ordinateurs à voir.
Les tâches de vision par ordinateur les plus courantes dans le sport sont le suivi des joueurs et des balles, l'estimation de la posture pour la prévention des blessures, la segmentation pour distinguer la toile de fond des joueurs, etc.
Chaque jour, nous générons une grande quantité de données que nous pouvons utiliser pour modèles réduits de trains, qui fonctionnera alors comme une aide pleine d'espoir pour résoudre les difficultés des entreprises.
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