क्या आप फिट रहने के लिए व्यायाम करते हैं, या शायद आप क्रिकेट या फुटबॉल के प्रेमी हैं? दूसरे दोस्तों के साथ गेम देखना पसंद करते हैं।
कुछ लोग स्वस्थ और चौकस रहने के लिए खेलों में भाग लेते हैं। हमारे हितों या जीने के तरीके की परवाह किए बिना खेल निस्संदेह हमारे जीवन का एक महत्वपूर्ण पहलू है।
खेल, हमारे दैनिक जीवन और वैश्विक अर्थव्यवस्था के हर दूसरे महत्वपूर्ण पहलू की तरह, तकनीकी सुधारों से अपरिहार्य रूप से प्रभावित होता है।
आज, 2022 में, सेंसर से लैस F1 वाहन और रीयल-टाइम फ़ुटबॉल एनालिटिक्स भविष्य की तकनीकी पसंद नहीं हैं।
वास्तव में, प्रगति बहुत आगे जाती है: सबसे उन्नत व्यवसायों ने पहले से ही कंप्यूटर विज़न का उपयोग किया है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता खेल में विभिन्न मुद्दों को पूरा करने के लिए।
इसमें कोई संदेह नहीं है कि खेल पर प्रौद्योगिकी के महत्वपूर्ण प्रभाव को देखते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग इस अनुशासन को आगे बढ़ाते रहेंगे।
यह लेख खेल में कंप्यूटर विज़न के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करेगा, जिसमें व्यावहारिक अनुप्रयोग, लाभ और बहुत कुछ शामिल है।
हम कंप्यूटर विज़न की शुरुआत के साथ शुरुआत करेंगे।
तो, कंप्यूटर दृष्टि क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र को जाना जाता है "कंप्यूटर दृष्टि" (सीवी) का उद्देश्य कंप्यूटर को पढ़ाने के लिए तकनीकों को विकसित करना है कि चित्रों की सामग्री को कैसे समझें और समझें।
गतिशील और बदलते भौतिक वातावरण में वस्तुओं को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए, कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करता है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना मानव दृष्टि प्रणालियों और दृश्य धारणा की कुछ जटिलता का अनुकरण करने के लिए मॉडल।
कंप्यूटर यह नकल करने का प्रयास करता है कि कोई व्यक्ति दृश्य वातावरण को कैसे देखता है।
हालांकि, लोगों के विपरीत, कंप्यूटर में भारी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने और इसे तेजी से संसाधित करने की क्षमता होती है, जिससे हमें सबसे अत्याधुनिक तकनीकों को कई काम सौंपने की सुविधा मिलती है।
आज, स्मार्टफोन प्रौद्योगिकी में प्रगति, सोशल मीडिया, और अरबों लोगों द्वारा उनका व्यापक उपयोग - हर दिन 3 बिलियन से अधिक तस्वीरें ऑनलाइन पोस्ट की जाती हैं - पहले से कहीं अधिक दृश्य डेटा बना रही हैं।
बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुंच में वृद्धि और गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम (जैसे, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का आविष्कार) में प्रगति के साथ, इतनी बड़ी मात्रा में छवियों की उपलब्धता ने कंप्यूटरों को इनके पैटर्न और विशेषताओं को सीखने के लिए अमूल्य अवसर प्रदान किए हैं। छवियों और सटीकता दरों में सुधार वस्तु का पता लगाना और वर्गीकरण।
नतीजतन, कंप्यूटर विज़न सिस्टम ने अपने कई अनुप्रयोगों में 99% की सटीकता दर हासिल की है, विशिष्ट पहचान, वर्गीकरण और प्रतिक्रिया कार्यों में मानव दृष्टि की सटीकता को पार करते हुए।
खेल में कंप्यूटर दृष्टि: वास्तविक दुनिया के उदाहरण
1. प्लेयर ट्रैकिंग
खेल में कंप्यूटर विज़न का उपयोग करते समय प्लेयर ट्रैकिंग मुख्य लक्ष्यों में से एक है। ऐसा करने के लिए, किसी भी समय प्रत्येक खिलाड़ी के स्थान की पहचान करना आवश्यक है।
कोच तेजी से विश्लेषण कर सकते हैं कि प्रत्येक खिलाड़ी मैदान पर कैसे चलता है और उनकी टीम की संरचना खिलाड़ी ट्रैकिंग के लिए धन्यवाद, जो टीमों को बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करने के लिए एक महत्वपूर्ण घटक है।
Tवह आजकल खेलों में सबसे अत्याधुनिक कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन उन क्षेत्रों को इंगित करने के लिए स्वचालित विभाजन एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो संभवतः एथलीटों से संबंधित हैं।
सदुपयोग करके यंत्र अधिगम और असंसाधित प्लेयर ट्रैकिंग डेटा पर डेटा माइनिंग विधियों, कंप्यूटर विज़न सिस्टम के आउटपुट में सुधार किया जा सकता है।
एक बार एक छवि या वीडियो फ्रेम में महत्वपूर्ण घटकों की पहचान हो जाने के बाद अर्थपूर्ण जानकारी बनाई जा सकती है ताकि प्रतिभागियों द्वारा की जा रही गतिविधियों (यानी गेंद पर कब्जा, पास, रन, बचाव, और इसी तरह) को रखा जा सके।
इन विधियों का उपयोग शब्दार्थ घटनाओं को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि फुटबॉल में "एक-दो पास", और व्यक्तिगत खिलाड़ियों और टीमों के प्रदर्शन का व्यापक सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए।
कोचों को एक विशिष्ट खेल के दौरान वास्तविक खिलाड़ी स्थिति के साथ आदर्श खिलाड़ी प्लेसमेंट की तुलना करने की अनुमति देने के लिए, मैदान पर खिलाड़ियों के लिए सर्वोत्तम स्थानों पर सुझाव भी दिए जा सकते हैं।
इस खिलाड़ी ट्रैकिंग तकनीक द्वारा सामने लाए गए कई विकल्पों में एथलीटों की तैयारी और स्काउटिंग के तरीके को पूरी तरह से बदलने की क्षमता है।
2. चोट की रोकथाम
सामाजिक दूरी का सामना करते हुए मानसिक सुधार और कल्याण की बढ़ती आवश्यकता को पूरा करने के लिए, कई लोग ऑनलाइन पाठ्यक्रमों का सहारा ले रहे हैं।
सुरक्षित रूप से व्यायाम करने और चोटों को रोकने के तरीके सीखने के लिए, एक अनुभवी प्रशिक्षक द्वारा सिखाई गई कुछ कक्षाओं को आजमाना महत्वपूर्ण है, चाहे वह निजी या समूह सेटिंग में हो।
उदाहरण के लिए, पिलेट्स और योग दोनों ही घर पर करने के लिए काफी सरल हैं। हालांकि, विशेष रूप से शुरुआत के लिए, कुछ कक्षाओं को आजमाना महत्वपूर्ण है। इस स्थिति में कंप्यूटर दृष्टि, विशेष रूप से मुद्रा अनुमान, खेल में आता है।
पोस्चर एस्टीमेशन एक कंप्यूटर विज़न जॉब है जिसका उद्देश्य किसी व्यक्ति या वस्तु के स्थान का अनुमान लगाना और उसकी निगरानी करना है, और 3D पोज़ एस्टीमेशन-आधारित ऐप अब मानव फिटनेस प्रशिक्षकों की सहायता के लिए उपलब्ध हैं।
ये प्रौद्योगिकियां उपयोगकर्ता की प्रत्येक क्रिया का मूल्यांकन करती हैं और गति ट्रैकिंग डेटा के धन का उपयोग करके उन्हें पूरी तरह से रीयल-टाइम फीडबैक प्रदान करती हैं।
वास्तविक समय प्रतिक्रिया प्राप्त करना और कसरत की चोटों से बचना एक आभासी कोच के साथ मिलकर काम करने के दो लाभ हैं।
3. बॉल ट्रैकिंग
बॉल-आधारित खेलों, विशेष रूप से रैकेट या बैट-एंड-बॉल स्पोर्ट्स जैसे टेनिस, क्रिकेट, बैडमिंटन, और अन्य से जानकारी निकालने के लिए, बॉल मूवमेंट पर नज़र रखना महत्वपूर्ण है।
कंप्यूटर दृष्टि मॉडल जमीन के साथ गेंद के प्रभाव के सटीक स्थान को इंगित कर सकते हैं, गेंद की गति को तीन आयामों में रिकॉर्ड कर सकते हैं, और यहां तक कि गेंद के प्रक्षेपवक्र का अनुमान लगाने के लिए यह आकलन कर सकते हैं कि क्या यह विकेट से टकराया होगा।
दूसरे शब्दों में, कंप्यूटर विज़न द्वारा संचालित बॉल ट्रैकिंग सिस्टम निम्नलिखित में मदद करते हैं:
- गेंदों का पता लगाना
- प्रक्षेपवक्र का पता लगाना
- खेल के परिणाम का पूर्वानुमान
बास्केटबॉल, वॉलीबॉल और सॉकर जैसे खेलों में इस प्रकार की बॉल-ट्रैकिंग अधिक चुनौतीपूर्ण होती है क्योंकि गेंद को खिलाड़ियों के पीछे छुपाया जा सकता है। वैकल्पिक रूप से, गेंद के साथ खिलाड़ी का आदान-प्रदान जल्दी और बिना किसी चेतावनी के हो सकता है।
4. रेफरी निर्णय सुधार
खेल के पूरे इतिहास में ज़बरदस्त धोखाधड़ी और गलत रेफरी के फैसलों के असंख्य उदाहरण हैं। वर्षों से, प्रौद्योगिकी ने खेलों में अपनी जगह बनाई है, जिससे रेफरी द्वारा की जाने वाली गलतियों की संख्या को कम करने में मदद मिली है।
वीडियो असिस्टेंट रेफरी (VAR), गोल-लाइन टेक्नोलॉजी (GLT), हॉक-आई, डिसीजन रिव्यू सिस्टम (DRS), और हॉक-आई जैसी तकनीकों की शुरुआत के साथ टेनिस और क्रिकेट में, अंपायर या रेफरी के फैसलों की अब समीक्षा की जा सकती है और , अगर गलत है, उलट दिया।
एआई और कंप्यूटर विज़न के बढ़ते उपयोग के कारण भविष्य के खेल अधिकारी और भी कम गलतियाँ करेंगे।
5. मोबाइल एप्लिकेशन में अनुमान लगाएं
अत्याधुनिक तकनीकों का उपयोग लोगों को आपके कार्यक्रम का बार-बार उपयोग करने के लिए प्रेरित करेगा।
आपने कितनी बार ऐसे एप्लिकेशन देखे हैं जो वीडियो का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करते हैं कि वर्कआउट को ठीक से कैसे किया जाए?
सबसे अधिक संभावना हाल ही में काफी नियमित रूप से। और एक कंप्यूटर विज़न मॉडल विकसित करने पर विचार करें जो स्वचालित रूप से उचित स्थिति निर्धारित करता है, किए गए दृष्टिकोणों पर नज़र रखता है, और आपके कसरत को बढ़ाने के तरीके के बारे में सुझाव देता है। एक वास्तविक कोच के लिए एक शानदार स्टैंड-इन।
इस तरह के आवेदन के साथ, प्रशिक्षण हमेशा सुलभ होता है; आपको बस हाथ में एक कैमरा चाहिए। मानव शिक्षकों के लिए अधिक भुगतान किए बिना अपने बाजार में बाहर खड़े होने के लिए अपनी विशेष मुद्राओं और तकनीकों को जोड़कर विशेषज्ञता के अपने क्षेत्र का विकास करें।
यह तकनीक आपकी विशेषता का सम्मान करने के लिए बहुत मददगार है, जो कुछ आसन या गति हो सकती है। आपको अपने कार्यक्रमों को पढ़ाने के लिए अतिरिक्त पेशेवर प्रशिक्षकों के लिए भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है।
6. पत्रकारिता और खेल सामग्री
आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और कंप्यूटर विज़न तकनीकों को मिलाकर दिलचस्प सामग्री तैयार कर सकते हैं।
जब मॉडल घटनाओं का विश्लेषण करता है, जैसे लक्ष्य।
कल्पना कीजिए कि अगर आपको बड़ी संख्या में पत्रकारों को भुगतान करने और खेल आयोजनों को प्रकाशित करने के लिए पोस्ट-प्रोडक्शन की प्रतीक्षा करने के बजाय बस कुछ कैमरों को स्थापित करने की आवश्यकता है जो बुद्धिमानी से और स्वचालित रूप से खेल के सबसे महत्वपूर्ण हिस्सों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
7. फैन मूड
कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों की सीमा बस आश्चर्यजनक है। कुछ देखने वाले व्यक्ति के आनंद को पहले परीक्षणों द्वारा मापा जा सकता था जिसमें आवेगों का पता लगाने के लिए विशेष तारों का लगाव शामिल था।
कंप्यूटर विज़न तकनीकों की बदौलत अब हमें हर दर्शक को प्रयोगशाला तक सीमित रखने की आवश्यकता नहीं है। फिल्म देखने वालों की संतुष्टि का गहन परीक्षण करें।
कई अलग-अलग भावनाओं, जैसे कि खुशी, ऊब, उत्तेजना, निराशा, आदि को कंप्यूटर विज़न मॉडल द्वारा प्रतिष्ठित किया जा सकता है।
चुनौतियां
स्पोर्ट्स कंप्यूटर विज़न मुख्य रूप से स्पोर्ट्स फ़ुटेज को कैप्चर करने और फिर उसका विश्लेषण करने के लिए कैमरा सिस्टम पर निर्भर करता है। आम तौर पर, कई कैमरे कार्रवाई के दृश्य के आसपास स्थित होते हैं, जैसे किसी खेल आयोजन के दौरान स्टैंड या अभ्यास क्षेत्र के किनारे।
यहां तक कि एक मैच के भीतर, कोण, स्थान, हार्डवेयर और अन्य शूटिंग सेटिंग्स खेल से खेल में बहुत भिन्न होती हैं।
कंप्यूटर विजन सिस्टम को कुछ मैचों और फिल्म कैप्चर के तरीकों के लिए भी अनुकूलित किया जाना चाहिए, जो एक समस्या प्रस्तुत करता है। अतिरिक्त कठिनाइयों में शामिल हैं:
- कई खेल संगठनों और प्रदर्शन विश्लेषण प्रभागों में उन्नत वीडियो उपकरण की कमी है।
- प्रसारण कैमरों द्वारा किए गए बार-बार पैन, झुकाव और ज़ूम परिवर्तन कंप्यूटर विज़न वीडियो प्रोसेसिंग सिस्टम के लिए लगातार बदलते डेटा के अनुकूल होने के लिए इसे और अधिक कठिन बनाते हैं।
- कंप्यूटर विज़न वीडियो प्रोसेसिंग सिस्टम के लिए पृष्ठभूमि में आइटम, खिलाड़ियों और वस्तुओं, समान पोशाक पहनने वाले खिलाड़ियों और अन्य स्थितियों के बीच अंतर करना मुश्किल हो सकता है।
कुछ हद तक कंप्यूटर विजन ने इन खामियों को दूर कर दिया है। उदाहरण के लिए, इमेज प्रोसेसिंग ने कंप्यूटर को जमीन, खिलाड़ियों और अन्य अग्रभूमि वस्तुओं के बीच विचार करने की अनुमति दी है।
अन्यथा, रंग-आधारित विभाजन एल्गोरिदम गेंद को पहचानना, चलती खिलाड़ियों की निगरानी करना और घास के रंग से पिच क्षेत्र का पता लगाना संभव बनाता है, जो हरा है।
निष्कर्ष
संक्षेप में, कंप्यूटर दृष्टि सबसे लोकप्रिय तकनीकी क्षेत्र है, और इसकी लोकप्रियता केवल बढ़ रही है। यह डेटा प्रोसेसिंग पर एक नया दृष्टिकोण है और इसे कैसे देखा जाता है; हमने आखिरकार कंप्यूटर को देखने के लिए प्रशिक्षित किया है।
खेल में सबसे आम कंप्यूटर दृष्टि कार्य खिलाड़ी और गेंद ट्रैकिंग, चोट की रोकथाम के लिए मुद्रा अनुमान, खिलाड़ियों से अलग पृष्ठभूमि के लिए विभाजन, और अन्य हैं।
हर दिन, हम बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं जिसका हम प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं ट्रेन मॉडल, जो तब व्यावसायिक कठिनाइयों को दूर करने में आशातीत सहायता के रूप में कार्य करेगा।
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