શું તમે ફિટ રહેવા માટે કસરત કરો છો, અથવા કદાચ તમે ક્રિકેટ કે ફૂટબોલના શોખીન છો? અન્ય મિત્રો સાથે રમતો જોવાનું પસંદ કરે છે.
કેટલાક લોકો સ્વસ્થ અને સચેત રહેવા માટે રમતગમતમાં ભાગ લે છે. આપણી રુચિઓ અથવા જીવનશૈલીને ધ્યાનમાં લીધા વિના, રમતગમત એ નિઃશંકપણે આપણા જીવનનું એક મહત્વપૂર્ણ પાસું છે.
રમતગમત, આપણા રોજિંદા જીવન અને વૈશ્વિક અર્થતંત્રના અન્ય મહત્વપૂર્ણ પાસાઓની જેમ, તકનીકી સુધારણાઓ દ્વારા અનિવાર્યપણે પ્રભાવિત થાય છે.
આજે, 2022 માં, સેન્સરથી સજ્જ F1 વાહનો અને રીઅલ-ટાઇમ ફૂટબોલ એનાલિટિક્સ એ ભવિષ્યની ટેક ફેન્સી નથી.
વાસ્તવમાં, પ્રગતિ ઘણી આગળ વધે છે: સૌથી અદ્યતન વ્યવસાયોએ પહેલેથી જ કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કર્યો છે અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિવિધ મુદ્દાઓને પહોંચી વળવા માટે રમતગમતમાં.
કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા અને મશીન લર્નિંગ રમતગમત પર ટેક્નોલોજીના નોંધપાત્ર પ્રભાવને જોતાં આ શિસ્તને આગળ વધારવાનું ચાલુ રાખશે તેવો કોઈ પ્રશ્ન નથી.
આ લેખ રમતગમતમાં કોમ્પ્યુટર વિઝનના ઉપયોગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરશે, જેમાં વ્યવહારુ એપ્લિકેશનો, ફાયદાઓ અને ઘણું બધું સામેલ છે.
અમે કમ્પ્યુટર વિઝનના પરિચય સાથે પ્રારંભ કરીશું.
તો, કમ્પ્યુટર વિઝન શું છે?
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગ ક્ષેત્ર તરીકે ઓળખાય છે "કમ્પ્યુટર વિઝન" (CV)નો હેતુ કોમ્પ્યુટરને ચિત્રોની સામગ્રીને કેવી રીતે સમજવી અને કેવી રીતે સમજવી તે શીખવવા માટેની તકનીકો વિકસાવવાનો છે.
ગતિશીલ અને બદલાતા ભૌતિક વાતાવરણમાં વસ્તુઓને ઓળખવા અને વર્ગીકૃત કરવા માટે, કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરે છે ઊંડા શિક્ષણ માનવ દ્રષ્ટિ પ્રણાલી અને વિઝ્યુઅલ ધારણાની કેટલીક જટિલતાનું અનુકરણ કરવા માટેના મોડલ.
કોમ્પ્યુટર વ્યક્તિ દ્રશ્ય વાતાવરણને કેવી રીતે જુએ છે તેની નકલ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે.
જો કે, લોકોથી વિપરીત, કોમ્પ્યુટર પાસે વિશાળ માત્રામાં ડેટા સંગ્રહિત કરવાની અને તેને ઝડપથી પ્રક્રિયા કરવાની ક્ષમતા હોય છે, જે અમને સૌથી અત્યાધુનિક તકનીકોને ઘણા કાર્યો સોંપવાની સુગમતા આપે છે.
આજે, સ્માર્ટફોન ટેકનોલોજીમાં પ્રગતિ, સામાજિક મીડિયા, અને અબજો લોકો દ્વારા તેમનો વ્યાપક ઉપયોગ – દરરોજ 3 બિલિયનથી વધુ ફોટોગ્રાફ્સ ઓનલાઈન પોસ્ટ કરવામાં આવે છે – પહેલા કરતા પણ વધુ વિઝ્યુઅલ ડેટા બનાવી રહ્યા છે.
મોટી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિની વધેલી ઍક્સેસ અને ડીપ લર્નિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક એલ્ગોરિધમ્સમાં (દા.ત., કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સની શોધ), આટલી મોટી સંખ્યામાં ઈમેજોની ઉપલબ્ધતાએ કોમ્પ્યુટરને આની પેટર્ન અને લાક્ષણિકતાઓ શીખવાની અમૂલ્ય તકો પૂરી પાડી છે. છબીઓ અને ચોકસાઈ દરમાં સુધારો ઑબ્જેક્ટ શોધ અને વર્ગીકરણ.
પરિણામે, કોમ્પ્યુટર વિઝન સિસ્ટમ્સે તેમની સંખ્યાબંધ એપ્લિકેશન્સમાં 99% ની ચોકસાઈ દર હાંસલ કરી છે, જે ચોક્કસ શોધ, વર્ગીકરણ અને પ્રતિભાવ કાર્યોમાં માનવ દ્રષ્ટિની ચોકસાઈને વટાવી ગઈ છે.
રમતગમતમાં કમ્પ્યુટર વિઝન: વાસ્તવિક-વિશ્વના ઉદાહરણો
1. પ્લેયર ટ્રેકિંગ
રમતગમતમાં કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરતી વખતે પ્લેયર ટ્રેકિંગ એ મુખ્ય ધ્યેયોમાંનું એક છે. આ કરવા માટે, કોઈપણ સમયે દરેક ખેલાડીનું સ્થાન ઓળખવું જરૂરી છે.
કોચ ઝડપથી પૃથ્થકરણ કરી શકે છે કે દરેક ખેલાડી મેદાન પર કેવી રીતે આગળ વધે છે અને તેમની ટીમનું માળખું પ્લેયર ટ્રેકિંગને આભારી છે, જે ટીમોને બહેતર પ્રદર્શન કરવામાં મદદ કરવા માટે નિર્ણાયક ઘટક છે.
Tતે રમતગમતમાં સૌથી અત્યાધુનિક કમ્પ્યુટર વિઝન એપ્લિકેશનો આજકાલ એથ્લેટ્સના હોય તેવા વિસ્તારોને નિર્ધારિત કરવા માટે સ્વચાલિત વિભાજન અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે.
ઉપયોગ કરીને મશીન શિક્ષણ અને અનપ્રોસેસ્ડ પ્લેયર ટ્રેકિંગ ડેટા પર ડેટા માઇનિંગ પદ્ધતિઓ, કમ્પ્યુટર વિઝન સિસ્ટમનું આઉટપુટ સુધારી શકાય છે.
પ્રતિભાગીઓ જે પ્રવૃત્તિઓ કરી રહ્યા છે તેને પરિપ્રેક્ષ્યમાં મૂકવા માટે છબી અથવા વિડિયો ફ્રેમમાં નિર્ણાયક ઘટકોની ઓળખ થઈ જાય પછી સિમેન્ટીક માહિતી બનાવી શકાય છે (એટલે કે બોલનો કબજો, પાસ, રન, ડિફેન્ડ અને તેથી વધુ).
આ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ અર્થપૂર્ણ ઘટનાઓને વર્ગીકૃત કરવા માટે થઈ શકે છે, જેમ કે ફૂટબોલમાં "વન-ટુ પાસ" અને વ્યક્તિગત ખેલાડીઓ અને ટીમોના પ્રદર્શનનું વ્યાપક આંકડાકીય વિશ્લેષણ કરવા માટે.
કોચને ચોક્કસ રમત દરમિયાન પ્લેયરની વાસ્તવિક સ્થિતિ સાથે આદર્શ પ્લેયર પ્લેસમેન્ટની તુલના કરવાની મંજૂરી આપવા માટે, મેદાન પરના ખેલાડીઓ માટે શ્રેષ્ઠ સ્થાનો પર સૂચનો પણ કરી શકાય છે.
આ પ્લેયર ટ્રેકિંગ ટેક્નોલોજી દ્વારા લાવવામાં આવેલા અસંખ્ય વિકલ્પો એથ્લેટ્સ કેવી રીતે તૈયાર કરે છે અને કેવી રીતે સ્કાઉટ કરવામાં આવે છે તે સંપૂર્ણપણે બદલવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
2. ઈજા નિવારણ
સામાજિક અંતરને ધ્યાનમાં રાખીને માનસિક પુનર્જીવન અને સુખાકારીની વધેલી જરૂરિયાતને સંબોધવા માટે, ઘણા લોકો ઑનલાઇન અભ્યાસક્રમોનો આશરો લઈ રહ્યા છે.
સુરક્ષિત રીતે કસરત કેવી રીતે કરવી અને ઇજાઓથી બચવા તે શીખવા માટે, અનુભવી પ્રશિક્ષક દ્વારા શીખવવામાં આવતા કેટલાક વર્ગો અજમાવવાનું મહત્વપૂર્ણ છે, પછી ભલે તે ખાનગી અથવા જૂથ સેટિંગમાં હોય.
દાખલા તરીકે, pilates અને યોગ બંને ઘરે કરવા માટે પૂરતા સરળ છે. જો કે, ખાસ કરીને શિખાઉ માણસ માટે, થોડા વર્ગો અજમાવવાનું મહત્વપૂર્ણ છે. કોમ્પ્યુટર વિઝન, ખાસ કરીને મુદ્રામાં અંદાજ, આ પરિસ્થિતિમાં રમતમાં આવે છે.
પોશ્ચર એસ્ટીમેશન એ કોમ્પ્યુટર વિઝન જોબ છે જેનો ઉદ્દેશ્ય વ્યક્તિ અથવા વસ્તુના સ્થાનની અપેક્ષા અને દેખરેખ રાખવાનો છે, અને 3D પોઝ અંદાજ-આધારિત એપ્સ હવે માનવ ફિટનેસ ટ્રેનર્સને મદદ કરવા માટે ઉપલબ્ધ છે.
આ તકનીકો વપરાશકર્તાની દરેક ક્રિયાનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને મોશન ટ્રેકિંગ ડેટાની સંપત્તિનો ઉપયોગ કરીને તેમને સંપૂર્ણ રીઅલ-ટાઇમ પ્રતિસાદ આપે છે.
રીઅલ-ટાઇમ ફીડબેક મેળવવો અને વર્કઆઉટની ઇજાઓ ટાળવી એ વર્ચ્યુઅલ કોચ સાથે મળીને કામ કરવાના બે ફાયદા છે.
3. બોલ ટ્રેકિંગ
બોલ-આધારિત રમતોમાંથી માહિતી મેળવવા માટે, ખાસ કરીને રેકેટ અથવા બેટ-એન્ડ-બોલ રમતો જેવી કે ટેનિસ, ક્રિકેટ, બેડમિન્ટન અને અન્ય, બોલની હિલચાલને ટ્રેક કરવી મહત્વપૂર્ણ છે.
કોમ્પ્યુટર વિઝન મોડલ જમીન સાથે બોલની અસરનું ચોક્કસ સ્થાન સૂચવી શકે છે, બોલની હિલચાલને ત્રણ પરિમાણમાં રેકોર્ડ કરી શકે છે અને બોલની બોલની ગતિની આગાહી પણ કરી શકે છે કે શું તે વિકેટ સાથે અથડાયું હશે.
અન્ય શબ્દોમાં, કમ્પ્યુટર વિઝન દ્વારા સંચાલિત બોલ ટ્રેકિંગ સિસ્ટમ્સ આમાં મદદ કરે છે:
- બોલમાં શોધ
- બોલ ટ્રેસીંગ
- રમતના પરિણામની આગાહી
બાસ્કેટબોલ, વોલીબોલ અને સોકર જેવી રમતોમાં આ પ્રકારનું બોલ-ટ્રેકિંગ વધુ પડકારજનક છે કારણ કે બોલને ખેલાડીઓની પાછળ છુપાવી શકાય છે. વૈકલ્પિક રીતે, બોલ સાથે ખેલાડીઓની અદલાબદલી ઝડપથી અને ચેતવણી વિના થઈ શકે છે.
4. રેફરી નિર્ણય સુધારણા
રમતગમતના સમગ્ર ઇતિહાસમાં સ્પષ્ટ છેતરપિંડી અને ખોટા રેફરી નિર્ણયોના અસંખ્ય ઉદાહરણો છે. વર્ષોથી, ટેક્નોલોજીએ રમતગમતમાં પ્રવેશ કર્યો છે, જે રેફરીઓ દ્વારા કરવામાં આવતી ભૂલોની સંખ્યા ઘટાડવામાં મદદ કરે છે.
ટેનિસ અને ક્રિકેટમાં વિડિયો આસિસ્ટન્ટ રેફરી (VAR), ગોલ-લાઇન ટેક્નોલોજી (GLT), હોક-આઇ, ડિસિઝન રિવ્યૂ સિસ્ટમ (DRS), અને હોક-આઇ જેવી ટેક્નોલોજીની રજૂઆત સાથે, અમ્પાયર અથવા રેફરીના નિર્ણયોની હવે સમીક્ષા કરી શકાય છે અને , જો અયોગ્ય હોય, તો ઉથલાવી.
AI અને કોમ્પ્યુટર વિઝનના વધતા ઉપયોગને કારણે ભવિષ્યના રમત-ગમત અધિકારીઓ પણ ઓછી ભૂલો કરશે.
5. મોબાઇલ એપ્લિકેશનમાં પોઝ અંદાજ
અદ્યતન તકનીકોનો ઉપયોગ લોકોને તમારા પ્રોગ્રામનો વારંવાર ઉપયોગ કરવા માટે પ્રેરિત કરશે.
વર્કઆઉટને યોગ્ય રીતે કેવી રીતે કરવું તે દર્શાવવા માટે વિડિયોનો ઉપયોગ કરતી ઍપ્લિકેશનો તમે કેટલી વાર આવો છો?
મોટે ભાગે તાજેતરમાં એકદમ નિયમિતપણે. અને કોમ્પ્યુટર વિઝન મોડલ વિકસાવવાનું વિચારો કે જે આપમેળે યોગ્ય સ્થિતિ સેટ કરે, બનાવેલા અભિગમોનો ટ્રૅક રાખે અને તમારા વર્કઆઉટને કેવી રીતે વધારવું તેની ટિપ્સ આપે. અસલી કોચ માટે અદભૂત સ્ટેન્ડ-ઇન.
આ પ્રકારની એપ્લિકેશન સાથે, તાલીમ હંમેશા સુલભ છે; તમારે ફક્ત હાથમાં કેમેરાની જરૂર છે. માનવ શિક્ષકો માટે વધુ ચૂકવણી કર્યા વિના તમારા બજારમાં અલગ દેખાવા માટે તમારી પોતાની વિશિષ્ટ મુદ્રાઓ અને તકનીકો ઉમેરીને તમારી કુશળતાના ક્ષેત્રનો વિકાસ કરો.
આ ટેક્નોલોજી તમારી વિશેષતાને માન આપવા માટે ખૂબ જ મદદરૂપ છે, જે અમુક મુદ્રાઓ અથવા ગતિ હોઈ શકે છે. તમારા પ્રોગ્રામ્સ શીખવવા માટે તમારે વધારાના વ્યાવસાયિક ટ્રેનર્સ માટે ચૂકવણી કરવાની જરૂર નથી.
6. પત્રકારત્વ અને રમત સામગ્રી
તમે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને કોમ્પ્યુટર વિઝન ટેક્નોલોજીને જોડીને રસપ્રદ સામગ્રી બનાવી શકો છો.
જ્યારે મોડલ કોઈ ધ્યેય જેવી ઘટનાઓનું વિશ્લેષણ કરે છે ત્યારે કૅમેરા આપમેળે સૌથી વધુ રસપ્રદ સમયની નજીક જશે.
કલ્પના કરો કે તમારે માત્ર થોડા કેમેરા સેટ કરવાની જરૂર છે જે રમતના સૌથી નિર્ણાયક ભાગો પર બુદ્ધિપૂર્વક અને આપમેળે ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે તેના બદલે મોટી સંખ્યામાં પત્રકારોને ચૂકવણી કરવા અને રમતગમતની ઘટનાઓ પ્રકાશિત કરવા માટે પોસ્ટ-પ્રોડક્શનની રાહ જોવાને બદલે.
7. ચાહક મૂડ
કોમ્પ્યુટર વિઝન એપ્લીકેશનની શ્રેણી ફક્ત આશ્ચર્યજનક છે. કોઈ વસ્તુ જોતી વ્યક્તિનો આનંદ અગાઉ પરીક્ષણો દ્વારા માપી શકાય છે જેમાં આવેગને શોધવા માટે વિશિષ્ટ વાયરના જોડાણનો સમાવેશ થતો હતો.
કોમ્પ્યુટર વિઝન ટેક્નોલોજીને કારણે આપણે હવે દરેક દર્શકને પ્રયોગશાળામાં મર્યાદિત રાખવાની જરૂર નથી. મૂવી જોનારાઓના સંતોષની સંપૂર્ણ તપાસ કરો.
ઘણી જુદી જુદી લાગણીઓ, જેમ કે ખુશી, કંટાળો, ઉત્તેજના, નિરાશા, વગેરે, કોમ્પ્યુટર વિઝન મોડલ દ્વારા ઓળખી શકાય છે.
પડકારો
સ્પોર્ટ્સ કોમ્પ્યુટર વિઝન મુખ્યત્વે સ્પોર્ટ્સ ફૂટેજને કેપ્ચર કરવા અને પછી તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે કેમેરા સિસ્ટમ્સ પર આધાર રાખે છે. સામાન્ય રીતે, સંખ્યાબંધ કેમેરા એક્શનના દ્રશ્યની આસપાસ ગોઠવવામાં આવે છે, જેમ કે રમતગમતની ઇવેન્ટ દરમિયાન સ્ટેન્ડ અથવા પ્રેક્ટિસ ક્ષેત્રની બાજુઓ.
એક મેચમાં પણ, કોણ, સ્થાન, હાર્ડવેર અને અન્ય શૂટિંગ સેટિંગ્સ રમત-ગમતમાં મોટા પ્રમાણમાં બદલાય છે.
કોમ્પ્યુટર વિઝન સિસ્ટમ્સ પણ અમુક મેચો અને ફિલ્મ કેપ્ચરની પદ્ધતિઓ માટે અનુકૂળ હોવી જોઈએ, જે સમસ્યા રજૂ કરે છે. વધારાની મુશ્કેલીઓમાં શામેલ છે:
- ઘણી રમત સંસ્થાઓ અને પ્રદર્શન વિશ્લેષણ વિભાગોમાં અદ્યતન વિડિઓ સાધનોનો અભાવ છે.
- બ્રોડકાસ્ટ કેમેરા દ્વારા વારંવાર કરવામાં આવતા પાન, ટિલ્ટ અને ઝૂમ ફેરફારો કોમ્પ્યુટર વિઝન વિડિયો પ્રોસેસિંગ સિસ્ટમ્સ માટે સતત બદલાતા ડેટાને સ્વીકારવાનું વધુ મુશ્કેલ બનાવે છે.
- કમ્પ્યુટર વિઝન વિડિયો પ્રોસેસિંગ સિસ્ટમ્સ માટે બેકડ્રોપમાંની વસ્તુઓ, પ્લેયર્સ અને ઑબ્જેક્ટ્સ, સમાન પોશાક પહેરનારા ખેલાડીઓ અને અન્ય પરિસ્થિતિઓ વચ્ચે તફાવત કરવો મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.
અમુક હદ સુધી, કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિએ આ ખામીઓને ઉકેલી છે. દાખલા તરીકે, ઇમેજ પ્રોસેસિંગે કમ્પ્યુટરને ગ્રાઉન્ડ, પ્લેયર્સ અને અન્ય ફોરગ્રાઉન્ડ વસ્તુઓ વચ્ચે પારખવાની મંજૂરી આપી છે.
નહિંતર, રંગ-આધારિત સેગ્મેન્ટેશન એલ્ગોરિધમ્સ બોલને ઓળખવાનું, મૂવિંગ પ્લેયર્સને મોનિટર કરવાનું અને ઘાસના રંગ દ્વારા પીચ ઝોનને શોધવાનું શક્ય બનાવે છે, જે લીલા છે.
ઉપસંહાર
સારાંશ માટે, કમ્પ્યુટર વિઝન એ સૌથી લોકપ્રિય તકનીકી ક્ષેત્ર છે, અને તેની લોકપ્રિયતા ફક્ત વધી રહી છે. ડેટા પ્રોસેસિંગ અને તેને કેવી રીતે જોવામાં આવે છે તેના પર આ એક નવો પરિપ્રેક્ષ્ય છે; અમે છેલ્લે કોમ્પ્યુટરને જોવા માટે પ્રશિક્ષિત કર્યા છે.
રમતગમતમાં સૌથી સામાન્ય કમ્પ્યુટર વિઝન કાર્યો છે પ્લેયર અને બોલ ટ્રેકિંગ, ઈજા નિવારણ માટે મુદ્રાનો અંદાજ, ખેલાડીઓમાંથી બેકડ્રોપને અલગ પાડવા માટે વિભાજન અને અન્ય.
દરરોજ, અમે વિશાળ માત્રામાં ડેટા જનરેટ કરીએ છીએ જેનો અમે અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ ટ્રેન મોડેલો, જે પછી વ્યવસાયિક મુશ્કેલીઓને સંબોધવામાં આશાવાદી સહાય તરીકે કાર્ય કરશે.
એક જવાબ છોડો