Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Sportol azért, hogy fitt maradjon, vagy esetleg a krikett vagy a foci szerelmese? Mások szeretnek játékokat nézni a barátokkal.
Vannak, akik azért sportolnak, hogy egészségesek és figyelmesek legyenek. A sport vitathatatlanul fontos része életünknek, érdeklődési körünktől és életmódunktól függetlenül.
A sportra, mint mindennapi életünk és a világgazdaság minden más fontos területére, elkerülhetetlenül hatással vannak a technológiai fejlesztések.
Ma, 2022-ben az érzékelőkkel felszerelt F1-es járművek és a valós idejű futballelemzés nem futurisztikus technológiai képzelet.
A valóságban a fejlesztések sokkal tovább mennek: a legfejlettebb vállalkozások már alkalmazták a számítógépes látást és mesterséges intelligencia a sportban különféle problémák megoldására.
Nem kérdéses, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás tovább fejleszti ezt a tudományágat, tekintettel arra, hogy a technológia jelentős hatással volt a sportra.
Ez a cikk a számítógépes látás sportban való használatára összpontosít, beleértve a gyakorlati alkalmazásokat, az előnyöket és még sok mást.
Kezdjük a számítógépes látás bevezetésével.
Szóval, mi az a számítógépes látás?
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területe az úgynevezett "számítógépes látás" (CV) célja, hogy olyan technikákat dolgozzon ki, amelyek segítségével számítógépet taníthatnak a képek tartalmának megértésére és megértésére.
A dinamikus és változó fizikai környezetben lévő objektumok felismerésére és osztályozására a számítógépes látást használja mély tanulás modellek, amelyek szimulálják az emberi látásrendszerek és a vizuális észlelés összetettségét.
A számítógép arra törekszik, hogy utánozza azt, ahogyan egy személy látja a vizuális környezetet.
Az emberektől eltérően azonban a számítógépek hatalmas mennyiségű adat tárolására és gyors feldolgozására képesek, így rugalmasan átruházhatjuk sok feladatot a legmodernebb technológiákra.
Napjainkban az okostelefon-technológia fejlődése, Közösségi média, és emberek milliárdjai általi széleskörű használata – naponta több mint 3 milliárd fénykép kerül fel az internetre – még több vizuális adatot hoz létre, mint valaha.
A nagy számítási teljesítményhez való megnövekedett hozzáféréssel, valamint a mélytanulási és neurális hálózati algoritmusok fejlődésével (pl. a konvolúciós neurális hálózatok feltalálásával) együtt az ilyen hatalmas mennyiségű kép elérhetősége felbecsülhetetlen értékű lehetőségeket kínál a számítógépek számára, hogy megtanulják ezek mintáit és jellemzőit. képeket, és javítsa a pontossági arányt tárgy észlelése és osztályozás.
Ennek eredményeként a számítógépes látórendszerek számos alkalmazásukban 99 %-os pontosságot értek el, ami felülmúlja az emberi látás pontosságát bizonyos észlelési, kategorizálási és válaszadási feladatokban.
Számítógépes látás a sportban: valós példák
1. Játékos követés
A játékosok nyomon követése az egyik fő cél a számítógépes látás sportolás során. Ennek érdekében meg kell határozni minden játékos tartózkodási helyét egy adott időpontban.
Az edzők gyorsan elemezhetik az egyes játékosok mozgását a pályán és csapatuk felépítését a játékoskövetésnek köszönhetően, amely döntő fontosságú a csapatok jobb teljesítményének elősegítésében.
TNapjainkban a sportágban a legmodernebb számítógépes látásalkalmazások automatikus szegmentáló algoritmusokat alkalmaznak, hogy pontosan meghatározzák azokat a területeket, amelyek valószínűleg a sportolókhoz tartoznak.
Kihasználva gépi tanulás és adatbányászati módszerek a feldolgozatlan játékoskövetési adatokon, a számítógépes látórendszer kimenete javítható.
Szemantikus információ akkor hozható létre, ha a kép- vagy videókockában a kulcsfontosságú komponensek azonosítása megtörtént, hogy a résztvevők által végzett tevékenységeket perspektívába helyezzék (pl. labdabirtoklás, passz, futás, védekezés stb.).
Ezekkel a módszerekkel osztályozhatók a szemantikai előfordulások, mint például az „egy-két passz” a labdarúgásban, valamint az egyes játékosok és csapatok teljesítményének kiterjedt statisztikai elemzése.
Annak érdekében, hogy az edzők összehasonlíthassák az ideális játékos-helyezést a tényleges játékospozícióval egy adott játék során, javaslatokat lehet tenni a pályán lévő játékosok számára legjobb helyekre.
A játékoskövetési technológia által felhozott számos lehetőség képes teljesen megváltoztatni a sportolók felkészülését és felderítését.
2. Sérülések megelőzése
A társadalmi távolságok miatti mentális újrakapcsolás és jólét iránti megnövekedett igény kielégítése érdekében sokan online tanfolyamokhoz folyamodnak.
A biztonságos gyakorlatok megtanulása és a sérülések megelőzése érdekében fontos, hogy kipróbáljon néhány órát, amelyet tapasztalt oktató tart, akár privát, akár csoportos környezetben.
Például a pilates és a jóga is elég egyszerű ahhoz, hogy otthon is elvégezhető. Azonban különösen egy kezdő számára fontos, hogy kipróbáljon néhány órát. Ebben a helyzetben a számítógépes látás, különösen a testtartás becslése játszik szerepet.
A testtartásbecslés egy számítógépes látási feladat, amelynek célja egy személy vagy tárgy helyzetének előrejelzése és megfigyelése, és immár 3D-s pózbecslésen alapuló alkalmazások is elérhetők az emberi fitneszedzők segítségére.
Ezek a technológiák értékelik a felhasználó minden tevékenységét, és alapos, valós idejű visszajelzést adnak számukra a mozgáskövetési adatok tárháza segítségével.
A virtuális edzővel való közös munka két előnye, hogy valós idejű visszajelzést kaphat és elkerülheti az edzés közbeni sérüléseket.
3. Labdakövetés
A labdás sportokból, különösen az ütő- vagy ütő-labda sportokból, például a teniszből, a krikettből, a tollaslabdából és egyebekből származó információk kinyeréséhez elengedhetetlen a labda mozgásának követése.
A számítógépes látásmodellek jelezhetik a labda talajjal való ütközésének pontos helyét, rögzíthetik a labda mozgását három dimenzióban, és még a labda röppályáját is előre jelezhetik, hogy felmérjék, eltalálta volna-e a kaput.
Más szavakkal, a számítógépes látás által vezérelt labdakövető rendszerek segítenek:
- Labdák észlelése
- A pálya követése
- A meccs végeredményének előrejelzése
Ez a fajta labdakövetés nagyobb kihívást jelent az olyan játékokban, mint a kosárlabda, röplabda és foci, mivel a labda elrejthető a játékosok mögé. Alternatív megoldásként a játékosok labdával történő cseréje gyorsan és figyelmeztetés nélkül is megtörténhet.
4. A játékvezetői döntés javítása
A sporttörténelem során számtalan példa volt kirívó csalásra és helytelen bírói döntésekre. Az évek során a technológia betört a sportba, és segít csökkenteni a játékvezetők által elkövetett hibák számát.
Az olyan technológiák bevezetésével, mint a Video Assistant Referee (VAR), a Goal-Line Technology (GLT), a Hawk-eye, a Decision Review System (DRS) és a Hawk-eye a teniszben és a krikettben, a játékvezetői és játékvezetői döntések most felülvizsgálhatók és , ha hibás, felborul.
A jövőbeli sportvezetők még kevesebb hibát fognak elkövetni a mesterséges intelligencia és a számítógépes látás növekvő használata miatt.
5. Pózbecslés mobilalkalmazásban
A csúcstechnológiák használata motiválja az embereket a program gyakori használatára.
Milyen gyakran találkozott olyan alkalmazásokkal, amelyek videók segítségével mutatják be az edzések helyes végrehajtását?
Valószínűleg az utóbbi időben meglehetősen rendszeresen. Fontolja meg egy olyan számítógépes látásmodell kifejlesztését, amely automatikusan beállítja a megfelelő pozíciót, nyomon követi a megtett megközelítéseket, és tippeket kínál az edzés fokozására. fantasztikus hely egy igazi edző számára.
Ezzel a fajta alkalmazással a képzés mindig elérhető; csak egy kéznél lévő fényképezőgépre van szüksége. Fejlessze szakterületét saját testhelyzetek és technikák hozzáadásával, hogy kitűnjön a piacon anélkül, hogy többet kellene fizetnie az emberi tanárokért.
Ez a technológia nagyon hasznos a specialitásod csiszolásához, ami lehet bizonyos testtartás vagy mozdulat. Nem kell külön professzionális oktatókért fizetnie a programok oktatásához.
6. Újságírás és sporttartalom
A mesterséges intelligencia és a számítógépes látástechnológiák kombinálásával érdekes tartalmakat készíthet.
A kamera automatikusan közelebb kerül a legérdekesebb időponthoz, amikor a modell eseményeket, például célt elemzi.
Képzelje el, ha csak néhány kamerát kell beállítania, amelyek intelligensen és automatikusan a játék legfontosabb részeire fókuszálnak, ahelyett, hogy nagyszámú riporternek kellene fizetnie, és meg kell várnia az utómunkálatokat a sportesemények közzétételéhez.
7. Rajongói hangulat
A számítógépes látásalkalmazások választéka egyszerűen lenyűgöző. Az, hogy az ember milyen élvezetet néz valamit, korábban olyan tesztekkel mérhető volt, amelyek során speciális vezetékeket csatlakoztattak az impulzusok észlelésére.
A számítógépes látástechnológiának köszönhetően többé nem kell minden nézőt laboratóriumba zárnunk. Alaposan vizsgálja meg a mozilátogatók elégedettségét.
Számítógépes látásmodellek segítségével sokféle érzelmet, például boldogságot, unalmat, izgalmat, csalódást stb. lehet megkülönböztetni.
Kihívások
A sport számítógépes látás elsősorban kamerarendszerekre támaszkodik a sportfelvételek rögzítéséhez, majd elemzéséhez. Általában számos kamera van elhelyezve az akció színhelye körül, például a lelátókon egy sportesemény alatt vagy a gyakorlópálya oldalain.
A szög, a helyszín, a hardver és az egyéb felvételi beállítások akár egyetlen meccsen belül is nagymértékben változnak sportágonként.
A számítógépes látórendszereket a filmrögzítés bizonyos egyezéseihez és módszereihez is hozzá kell igazítani, ami problémát jelent. További nehézségek a következők:
- Sok sportszervezet és teljesítményelemző részleg nem rendelkezik fejlett videoberendezésekkel.
- A sugárzott kamerák által végrehajtott gyakori pásztázási, döntési és nagyítási változtatások megnehezítik a számítógépes képfeldolgozó rendszerek számára, hogy alkalmazkodjanak a folyamatosan változó adatokhoz.
- A számítógépes képfeldolgozó rendszerek számára nehéz lehet különbséget tenni a háttérben lévő elemek, a játékosok és a tárgyak, az azonos öltözéket viselő játékosok és más helyzetek között.
A számítógépes látás bizonyos mértékig megoldotta ezeket a hibákat. Például a képfeldolgozás lehetővé tette a számítógépek számára, hogy különbséget tudjanak tenni a föld, a lejátszók és más előtérben lévő elemek között.
Ellenkező esetben a színalapú szegmentáló algoritmusok lehetővé teszik a labda felismerését, a mozgó játékosok megfigyelését, és a pálya zóna meghatározását a fű színe alapján, amely zöld.
Következtetés
Összefoglalva, a számítógépes látás a legnépszerűbb műszaki terület, és népszerűsége csak nő. Ez egy új perspektíva az adatfeldolgozásról és annak látásmódjáról; végre megtanítottuk a számítógépeket látni.
A sportágban a leggyakoribb számítógépes látási feladatok a játékos- és labdakövetés, a testtartásbecslés a sérülések megelőzésére, a szegmentálás a hátterek és a játékosok megkülönböztetésére és egyebek.
Minden nap hatalmas mennyiségű adatot generálunk, amelyet hatékonyan felhasználhatunk vonatmodellek, amely ezután reményteljes segítségként fog működni az üzleti nehézségek kezelésében.
Hagy egy Válaszol