Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Vježbate li kako biste ostali u formi ili ste možda zaljubljenik u kriket ili nogomet? Drugi vole gledati utakmice s prijateljima.
Neki se ljudi bave sportom kako bi bili zdravi i pažljivi. Sport je neupitno važan aspekt naših života, bez obzira na naše interese i način života.
Sport, kao i svaki drugi važan aspekt našeg svakodnevnog života i globalnog gospodarstva, neizbježno je pod utjecajem tehnoloških poboljšanja.
Danas, 2022. godine, F1 vozila opremljena senzorima i nogometna analitika u stvarnom vremenu nisu futuristička tehnološka fantazija.
U stvarnosti, napredak ide mnogo dalje: najnaprednije tvrtke već su koristile računalni vid i umjetna inteligencija u sportu za rješavanje raznih problema.
Nema sumnje da će umjetna inteligencija i strojno učenje nastaviti unapređivati ovu disciplinu s obzirom na značajan utjecaj koji je tehnologija imala na sport.
Ovaj će se članak usredotočiti na korištenje računalnog vida u sportu, uključujući praktične primjene, prednosti i još mnogo toga.
Počet ćemo s uvođenjem računalnog vida.
Dakle, što je računalni vid?
Područje umjetne inteligencije i strojnog učenja poznato kao “kompjuterski vid” (CV) ima za cilj razviti tehnike za podučavanje računala kako shvatiti i shvatiti sadržaj slika.
Za prepoznavanje i klasificiranje objekata u dinamičnom i promjenjivom fizičkom okruženju koristi se računalni vid duboko učenje modeli za simulaciju nekih od složenosti sustava ljudskog vida i vizualne percepcije.
Računalo se trudi oponašati kako osoba vidi vizualno okruženje.
Međutim, za razliku od ljudi, računala imaju kapacitet za pohranjivanje ogromnih količina podataka i njihovu brzu obradu, što nam daje fleksibilnost da delegiramo mnoge poslove najsuvremenijim tehnologijama.
Danas, napredak u tehnologiji pametnih telefona, društvenih medija, i njihova raširena uporaba od strane milijardi ljudi – više od 3 milijarde fotografija postavlja se na internet svaki dan – stvara još više vizualnih podataka nego ikad prije.
Zajedno s povećanim pristupom velikoj računalnoj snazi i napretkom u dubokom učenju i algoritmima neuronskih mreža (npr. izum konvolucijskih neuronskih mreža), dostupnost tako velikih količina slika pružila je računalima neprocjenjive prilike za učenje uzoraka i karakteristika ovih slike i poboljšati stope točnosti za otkrivanje objekta i klasifikacija.
Kao rezultat toga, sustavi računalnog vida postigli su stopu točnosti od 99 % u brojnim svojim primjenama, nadmašujući točnost ljudskog vida u specifičnim zadacima detekcije, kategorizacije i odgovora.
Računalni vid u sportu: primjeri iz stvarnog svijeta
1. Praćenje igrača
Praćenje igrača jedan je od glavnih ciljeva pri korištenju računalnog vida u sportu. Da biste to učinili, potrebno je identificirati lokaciju svakog igrača u bilo kojem trenutku.
Treneri mogu brzo analizirati kako se svaki igrač kreće na terenu i strukturu svoje momčadi zahvaljujući praćenju igrača, što je ključna komponenta u pomaganju timovima da rade bolje.
TNajnaprednije aplikacije računalnog vida u današnjem sportu koriste algoritme za automatsku segmentaciju kako bi odredili područja koja vjerojatno pripadaju sportašima.
Korištenjem stroj za učenje i metode rudarenja podataka o neobrađenim podacima o praćenju igrača, izlaz sustava računalnog vida može se poboljšati.
Semantičke informacije mogu se stvoriti nakon što se identificiraju ključne komponente u okviru slike ili videa kako bi se aktivnosti koje sudionici poduzimaju stavile u perspektivu (tj. posjed lopte, dodavanje, trčanje, obrana i tako dalje).
Ove se metode mogu koristiti za klasificiranje semantičkih pojava, kao što je "dodavanje jedan-dva" u nogometu, i za izradu opsežne statističke analize učinka pojedinačnih igrača i timova.
Kako bi se omogućilo trenerima da usporede idealan položaj igrača sa stvarnim položajem igrača tijekom određene igre, također se mogu dati prijedlozi o najboljim mjestima za igrače na terenu.
Brojne mogućnosti koje donosi ova tehnologija praćenja igrača imaju mogućnost potpuno promijeniti način na koji se sportaši pripremaju i prate.
2. Prevencija ozljeda
Kako bi odgovorili na povećanu potrebu za mentalnim preoblikovanjem i dobrobiti u uvjetima socijalne udaljenosti, mnogi ljudi pribjegavaju online tečajevima.
Kako biste naučili kako vježbati na siguran način i spriječiti ozljede, važno je isprobati nekoliko sati koje vodi iskusni instruktor, bilo u privatnom ili grupnom okruženju.
Na primjer, i pilates i joga dovoljno su jednostavni za vježbanje kod kuće. Međutim, posebno za početnika, važno je isprobati nekoliko klasa. Računalni vid, posebice procjena držanja, dolazi u obzir u ovoj situaciji.
Procjena držanja je posao računalnog vida koji ima za cilj predvidjeti i nadzirati lokaciju osobe ili objekta, a sada su dostupne aplikacije koje se temelje na 3D procjeni položaja kao pomoć trenerima fitnessa.
Ove tehnologije procjenjuju svaku radnju korisnika i nude mu temeljitu povratnu informaciju u stvarnom vremenu koristeći mnoštvo podataka o praćenju kretanja.
Primanje povratnih informacija u stvarnom vremenu i izbjegavanje ozljeda tijekom vježbanja dvije su prednosti zajedničkog rada s virtualnim trenerom.
3. Praćenje lopte
Za izvlačenje informacija iz sportova koji se temelje na lopti, posebno sportova s reketom ili palicom i loptom poput tenisa, kriketa, badmintona i drugih, praćenje kretanja lopte je ključno.
Modeli računalnog vida mogu pokazati točnu lokaciju udarca lopte o tlo, zabilježiti kretanje lopte u tri dimenzije, pa čak i predvidjeti putanju lopte kako bi se procijenilo bi li udarila u vratnicu.
Drugim riječima, sustavi za praćenje lopte vođeni računalnim vidom pomažu u:
- Otkrivanje loptica
- Praćenje putanje
- Prognoza ishoda utakmice
Ova vrsta praćenja lopte je zahtjevnija u igrama poput košarke, odbojke i nogometa jer se lopta može sakriti iza igrača. Alternativno, razmjena igrača s loptom može se dogoditi brzo i bez upozorenja.
4. Poboljšanje sudačke odluke
U povijesti sporta bilo je bezbroj primjera očitog varanja i netočnih sudačkih odluka. Tijekom godina tehnologija je ušla u sport, pomažući smanjiti broj pogrešaka koje suci čine.
S uvođenjem tehnologija kao što su Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) i Hawk-eye u tenisu i kriketu, odluke suca ili suca sada se mogu pregledati i , ako je netočno, poništeno.
Budući sportski dužnosnici radit će još manje grešaka zbog sve veće upotrebe umjetne inteligencije i računalnog vida.
5. Procjena položaja u mobilnoj aplikaciji
Korištenje najsuvremenijih tehnologija motivirat će ljude da često koriste vaš program.
Koliko ste često naišli na aplikacije koje koriste videozapise kako bi pokazale kako pravilno izvoditi vježbe?
Najvjerojatnije u zadnje vrijeme prilično redovito. Razmislite i o razvoju modela računalnog vida koji automatski postavlja pravilan položaj, prati pristupe i nudi savjete o tome kako poboljšati vaše vježbanje. fantastična zamjena za pravog trenera.
S ovom vrstom aplikacije obuka je uvijek dostupna; sve što trebate je fotoaparat pri ruci. Razvijte svoje područje stručnosti dodavanjem vlastitih posebnih položaja i tehnika kako biste se istaknuli na svom tržištu bez potrebe da plaćate više za ljudske učitelje.
Ova tehnologija je vrlo korisna za usavršavanje vaše specijalnosti, što mogu biti određeni položaji ili pokreti. Ne morate plaćati dodatne profesionalne trenere koji će podučavati vaše programe.
6. Novinarski i sportski sadržaj
Možete proizvesti intrigantan sadržaj kombiniranjem umjetne inteligencije i tehnologija računalnog vida.
Kamera će se automatski pomaknuti bliže najintrigantnijem trenutku kada model analizira događaje, kao što je gol.
Zamislite samo da trebate postaviti nekoliko kamera koje se mogu inteligentno i automatski fokusirati na najvažnije dijelove igre umjesto da morate plaćati veliki broj novinara i čekati postprodukciju za objavu sportskih događaja.
7. Navijačko raspoloženje
Raspon aplikacija računalnog vida jednostavno je zapanjujući. Užitak osobe koja gleda nešto prije se mogao mjeriti testovima koji su uključivali pričvršćivanje posebnih žica za otkrivanje impulsa.
Više ne moramo svakog gledatelja zatvarati u laboratorij zahvaljujući tehnologijama računalnog vida. Dobijte temeljitu provjeru zadovoljstva gledatelja filma.
Mnoge različite emocije, kao što su sreća, dosada, uzbuđenje, razočaranje itd., mogu se razlikovati pomoću modela računalnog vida.
Izazovi
Sportski računalni vid uglavnom se oslanja na sustave kamera za snimanje i zatim analizu sportskih snimaka. Tipično, brojne kamere postavljene su oko mjesta događaja, poput tribina tijekom sportskog događaja ili strana terena za vježbanje.
Čak i unutar jedne utakmice, kut, lokacija, hardver i druge postavke pucanja uvelike se razlikuju od sporta do sporta.
Sustavi računalnog vida također moraju biti prilagođeni određenim utakmicama i metodama snimanja filma, što predstavlja problem. Dodatne poteškoće uključuju:
- Mnogim sportskim organizacijama i odjelima za analizu učinka nedostaje napredna video oprema.
- Česte promjene pomicanja, nagiba i zumiranja koje rade kamere za emitiranje otežavaju prilagodbu sustava video obrade računalnog vida stalno promjenjivim podacima koje primaju.
- Sustavima za video obradu računalnog vida može biti teško razlikovati stavke u pozadini, igrače i objekte, igrače koji nose istu odjeću i druge situacije.
U određenoj je mjeri računalni vid riješio te nedostatke. Na primjer, obrada slike omogućila je računalima da razlikuju teren, igrače i druge stavke u prvom planu.
Inače, algoritmi segmentacije temeljeni na boji omogućuju prepoznavanje lopte, praćenje igrača u pokretu i lociranje zone igrališta prema boji trave, koja je zelena.
Zaključak
Ukratko, računalni vid je najpopularnije tehničko područje, a njegova popularnost samo raste. Ovo je svježa perspektiva obrade podataka i kako se ona vidi; konačno smo osposobili računala da vide.
Najčešći zadaci računalnog vida u sportu su praćenje igrača i lopte, procjena držanja za prevenciju ozljeda, segmentacija za razlikovanje pozadine od igrača i drugi.
Svaki dan stvaramo golemu količinu podataka koje možemo učinkovito iskoristiti modeli vlakova, koji će tada poslužiti kao pomoć nade u rješavanju poslovnih poteškoća.
Ostavi odgovor