Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
Fais exercicio para manterte en forma, ou quizais es un amante do cricket ou do fútbol? Outros adoran ver xogos cos amigos.
Algunhas persoas fan deporte para estar saudables e atentos. O deporte é, sen dúbida, un aspecto importante das nosas vidas, independentemente dos nosos intereses ou forma de vivir.
O deporte, como todos os outros aspectos importantes da nosa vida diaria e da economía global, vese inevitablemente afectado polas melloras tecnolóxicas.
Hoxe, en 2022, os vehículos de F1 equipados con sensores e as análises de fútbol en tempo real non son fantasías tecnolóxicas futuristas.
En realidade, os avances van moito máis alá: as empresas máis avanzadas xa utilizaron a visión por ordenador e intelixencia artificial nos deportes para resolver unha variedade de problemas.
Non hai dúbida de que a intelixencia artificial e a aprendizaxe automática seguirán avanzando nesta disciplina dada a importante influencia que a tecnoloxía tivo nos deportes.
Este artigo centrarase no uso da visión por ordenador nos deportes, incluíndo aplicacións prácticas, vantaxes e moito máis.
Comezaremos coa introdución da visión por ordenador.
Entón, que é a visión por ordenador?
O campo da intelixencia artificial e da aprendizaxe automática coñecido como "visión por ordenador" (CV) ten como obxectivo desenvolver técnicas para ensinar aos ordenadores a comprender e comprender os contidos das imaxes.
Para recoñecer e clasificar obxectos nun medio físico dinámico e cambiante, utiliza a visión por ordenador aprendizaxe profunda modelos para simular parte da complexidade dos sistemas de visión humana e da percepción visual.
O ordenador fai un esforzo para imitar como unha persoa ve o ambiente visual.
Non obstante, a diferenza das persoas, os ordenadores teñen a capacidade de almacenar enormes cantidades de datos e procesalos con rapidez, dándonos a flexibilidade para delegar moitas tarefas nas tecnoloxías máis punteiras.
Hoxe, os avances na tecnoloxía dos teléfonos intelixentes, medios sociais, e o seu uso xeneralizado por miles de millóns de persoas (máis de 3 millóns de fotografías publícanse en liña todos os días) están creando aínda máis datos visuais que nunca.
Xunto co aumento do acceso a unha gran potencia de computación e os avances nos algoritmos de aprendizaxe profunda e redes neuronais (por exemplo, a invención das redes neuronais convolucionais), a dispoñibilidade de tales cantidades masivas de imaxes proporcionou aos ordenadores oportunidades inestimables para coñecer os patróns e as características destas. imaxes e mellorar as taxas de precisión para detección de obxectos e clasificación.
Como resultado, os sistemas de visión por ordenador acadaron índices de precisión do 99 % en varias das súas aplicacións, superando a precisión da visión humana en tarefas específicas de detección, categorización e resposta.
Visión por ordenador nos deportes: exemplos do mundo real
1. Seguimento de xogadores
O seguimento dos xogadores é un dos principais obxectivos cando se usa a visión por ordenador nos deportes. Para iso, é necesario identificar a localización de cada xogador en cada momento.
Os adestradores poden analizar rapidamente como se move cada xogador no campo e a estrutura do seu equipo grazas ao seguimento dos xogadores, que é un compoñente crucial para axudar aos equipos a rendir mellor.
TAs aplicacións máis punteiras de visión por ordenador no deporte empregan hoxe en día algoritmos de segmentación automática para identificar áreas que probablemente pertencen aos deportistas.
Ao utilizar aprendizaxe de máquina e métodos de minería de datos sobre os datos de seguimento de xogadores non procesados, a saída dun sistema de visión por ordenador pódese mellorar.
A información semántica pódese crear unha vez que se identificaron os compoñentes cruciais dunha imaxe ou cadro de vídeo para poñer en perspectiva as actividades que están a realizar os participantes (por exemplo, posesión de balón, pase, correr, defender, etc.).
Estes métodos pódense usar para clasificar ocorrencias semánticas, como un "pase de un-dous" no fútbol, e para facer unha análise estatística exhaustiva do rendemento de xogadores e equipos individuais.
Para que os adestradores poidan comparar a posición ideal dos xogadores coa posición real dos xogadores durante unha xogada específica, tamén se poden facer suxestións sobre os mellores lugares para os xogadores no campo.
As numerosas opcións que ofrece esta tecnoloxía de seguimento de xogadores teñen a capacidade de cambiar completamente a forma en que os atletas se preparan e son explorados.
2. Prevención de lesións
Para abordar a maior necesidade de reconfiguración mental e benestar ante a distancia social, moitas persoas están recorrendo a cursos en liña.
Para aprender a facer exercicio con seguridade e previr lesións, é importante probar algunhas clases impartidas por un instrutor experimentado, xa sexa nun ámbito privado ou en grupo.
Por exemplo, tanto o pilates como o ioga son bastante sinxelos para facer na casa. Non obstante, especialmente para un principiante, é importante probar algunhas clases. A visión por ordenador, en particular a estimación da postura, entra en xogo nesta situación.
A estimación da postura é un traballo de visión por ordenador que ten como obxectivo anticipar e controlar a localización dunha persoa ou obxecto, e agora están dispoñibles aplicacións baseadas na estimación de poses en 3D para axudar aos adestradores de fitness humanos.
Estas tecnoloxías avalían cada acción do usuario e ofrécenlles unha retroalimentación completa en tempo real mediante unha gran cantidade de datos de seguimento de movemento.
Recibir comentarios en tempo real e evitar lesións durante o adestramento son dous beneficios de traballar xunto cun adestrador virtual.
3. Seguimento de balón
Para a extracción de información de deportes baseados na pelota, especialmente deportes de raqueta ou de bate e pelota como tenis, cricket, bádminton e outros, é fundamental seguir o movemento da pelota.
Os modelos de visión por ordenador poden indicar a localización precisa do impacto dunha pelota co chan, rexistrar o movemento da pelota en tres dimensións e mesmo prever a traxectoria da pelota para avaliar se tería golpeado o wicket.
Noutros termos, os sistemas de seguimento de balóns impulsados pola visión por ordenador axudan a:
- Detección de bólas
- Trazando a traxectoria
- Previsión do resultado do xogo
Este tipo de rastrexo de balón é máis desafiante en xogos como o baloncesto, o voleibol e o fútbol porque o balón pode ocultarse detrás dos xogadores. Alternativamente, os intercambios de xogadores co balón poden ocorrer rapidamente e sen previo aviso.
4. Mellora da decisión do árbitro
Houbo innumerables exemplos de fraude flagrante e decisións arbitrais incorrectas ao longo da historia dos deportes. Ao longo dos anos, a tecnoloxía abriuse camiño nos deportes, contribuíndo a reducir o número de erros que cometen os árbitros.
Coa introdución de tecnoloxías como Video Assistant Referee (VAR), Tecnoloxía de liña de gol (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) e Hawk-eye en tenis e cricket, agora pódense revisar as decisións dos árbitros e dos árbitros. , se é incorrecto, envorcado.
Os futuros responsables deportivos cometerán aínda menos erros debido ao crecente uso da intelixencia artificial e da visión por ordenador.
5. Pose estimación na aplicación móbil
Utilizar tecnoloxías de punta motivará a xente a utilizar o seu programa con frecuencia.
Con que frecuencia atopaches aplicacións que usan vídeos para demostrar como realizar os adestramentos correctamente?
O máis probable é que ultimamente con bastante regularidade. E considere desenvolver un modelo de visión por ordenador que estableza automaticamente a posición correcta, faga un seguimento dos enfoques realizados e ofreza consellos sobre como mellorar o seu adestramento. un fantástico substituto para un verdadeiro adestrador.
Con este tipo de aplicacións, a formación sempre é accesible; todo o que necesitas é unha cámara á man. Desenvolve a túa área de especialización engadindo as túas propias posturas e técnicas particulares para destacar no teu mercado sen ter que pagar máis por profesores humanos.
Esta tecnoloxía é moi útil para mellorar a túa especialidade, que poden ser certas posturas ou movementos. Non precisa pagar por adestradores profesionais adicionais para ensinar os seus programas.
6. Xornalismo e contidos deportivos
Podes producir contido interesante combinando intelixencia artificial e tecnoloxías de visión por ordenador.
A cámara achegarase automaticamente ao momento máis intrigante cando o modelo analice eventos, como un obxectivo.
Imaxina se só precisas configurar algunhas cámaras que poidan enfocarse de forma intelixente e automática nas partes máis cruciais do xogo en lugar de ter que pagar a un gran número de xornalistas e esperar a posprodución para publicar eventos deportivos.
7. Estado de ánimo dos fans
A gama de aplicacións de visión por ordenador é simplemente asombrosa. O goce dunha persoa vendo algo podíase medir previamente mediante probas que implicaban a conexión de fíos especiais para detectar impulsos.
Xa non necesitamos limitar a cada espectador a un laboratorio grazas ás tecnoloxías de visión por ordenador. Obtén un exame completo da satisfacción dos cinéfilos.
Moitas emocións diferentes, como a felicidade, o aburrimento, a emoción, a decepción, etc., pódense distinguir polos modelos de visión por ordenador.
Desafíos
A visión por ordenador deportiva depende principalmente dos sistemas de cámaras para capturar e despois analizar imaxes deportivas. Normalmente, unha serie de cámaras sitúanse ao redor da escena da acción, como as bancadas durante un evento deportivo ou os lados dun campo de práctica.
Incluso dentro dunha única partida, o ángulo, a localización, o hardware e outras opcións de disparo varían moito dun deporte a outro.
Os sistemas de visión por ordenador tamén deben adaptarse a determinados xogos e métodos de captura de películas, o que supón un problema. As dificultades adicionais inclúen:
- Moitas organizacións deportivas e divisións de análise de rendemento carecen de equipos de vídeo avanzados.
- Os cambios frecuentes de panorámica, inclinación e zoom que realizan as cámaras de transmisión fan que os sistemas de procesamento de vídeo de visión por ordenador se adapten aos datos en constante cambio que reciben.
- Pode ser difícil para os sistemas de procesamento de vídeo de visión por ordenador distinguir entre elementos do telón de fondo, xogadores e obxectos, xogadores que levan o mesmo traxe e outras situacións.
Ata certo punto, a visión por ordenador resolveu estes fallos. Por exemplo, o procesamento de imaxes permitiu aos ordenadores discernir entre o chan, os xogadores e outros elementos en primeiro plano.
En caso contrario, os algoritmos de segmentación baseados en cores permiten recoñecer o balón, controlar aos xogadores en movemento e localizar a zona de lanzamento pola cor da herba, que é verde.
Conclusión
En resumo, a visión por ordenador é o campo técnico máis popular e a súa popularidade non fai máis que crecer. Esta é unha nova perspectiva sobre o procesamento de datos e como se ve; por fin adestramos ordenadores para ver.
As tarefas de visión por ordenador máis comúns nos deportes son o seguimento de xogadores e de balón, a estimación da postura para a prevención de lesións, a segmentación para distinguir o fondo dos xogadores e outras.
Todos os días, xeramos unha gran cantidade de datos que podemos utilizar de forma eficaz modelos de trens, que entón funcionará como unha axuda esperanzadora para abordar as dificultades comerciais.
Deixe unha resposta