Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Մարզվո՞ւմ եք մարզավիճակը պահպանելու համար, թե՞ կրիկետի կամ ֆուտբոլի սիրահար եք: Մյուսները սիրում են ընկերների հետ խաղեր դիտել:
Որոշ մարդիկ սպորտով են զբաղվում առողջ և ուշադիր լինելու համար։ Սպորտը, անկասկած, մեր կյանքի կարևոր մասն է՝ անկախ մեր հետաքրքրություններից և ապրելակերպից:
Սպորտը, ինչպես մեր առօրյա կյանքի և համաշխարհային տնտեսության մյուս կարևոր ասպեկտները, անխուսափելիորեն ենթարկվում է տեխնոլոգիական բարելավումների ազդեցությանը:
Այսօր՝ 2022 թվականին, սենսորներով հագեցած F1 մեքենաները և ֆուտբոլի իրական ժամանակի վերլուծությունը ֆուտուրիստական տեխնոլոգիական երևակայություններ չեն:
Իրականում առաջընթացը շատ ավելի հեռուն է գնում. ամենազարգացած բիզնեսներն արդեն օգտագործել են համակարգչային տեսլականը և Արհեստական բանականություն սպորտում մի շարք խնդիրներ լուծելու համար:
Կասկած չկա, որ արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը կշարունակեն առաջ մղել այս կարգապահությունը՝ հաշվի առնելով այն զգալի ազդեցությունը, որ տեխնոլոգիան ունեցել է սպորտի վրա:
Այս հոդվածը կկենտրոնանա սպորտում համակարգչային տեսողության օգտագործման վրա, ներառյալ գործնական կիրառությունները, առավելությունները և շատ ավելին:
Մենք կսկսենք համակարգչային տեսողության ներդրումից:
Այսպիսով, ինչ է համակարգչային տեսլականը:
Արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ոլորտը հայտնի է որպես «Համակարգչային տեսողություն» (CV) նպատակ ունի մշակել տեխնիկաներ համակարգիչներին սովորեցնելու համար, թե ինչպես հասկանալ և ըմբռնել նկարների բովանդակությունը:
Դինամիկ և փոփոխվող ֆիզիկական միջավայրում առարկաները ճանաչելու և դասակարգելու համար համակարգչային տեսլականը օգտագործում է խորը ուսուցում մոդելներ՝ մոդելավորելու մարդկային տեսողության համակարգերի և տեսողական ընկալման որոշ բարդությունները:
Համակարգիչը ջանքեր է գործադրում ընդօրինակելու, թե ինչպես է մարդը տեսնում տեսողական միջավայրը:
Այնուամենայնիվ, ի տարբերություն մարդկանց, համակարգիչներն ունեն հսկայական քանակությամբ տվյալներ պահելու և դրանք արագ մշակելու կարողություն՝ տալով մեզ ճկունություն՝ պատվիրակելու շատ գործեր ամենաառաջին տեխնոլոգիաներին:
Այսօր սմարթֆոնների տեխնոլոգիայի առաջընթացը, սոցիալական լրատվամիջոցների, և միլիարդավոր մարդկանց կողմից դրանց լայնածավալ օգտագործումը՝ ավելի քան 3 միլիարդ լուսանկար ամեն օր տեղադրվում է առցանց, ավելի շատ տեսողական տվյալներ են ստեղծում, քան երբևէ։
Մեծ հաշվողական հզորության հասանելիության և խորը ուսուցման և նեյրոնային ցանցերի ալգորիթմների առաջընթացի հետ մեկտեղ (օրինակ՝ կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերի գյուտը), պատկերների նման զանգվածի առկայությունը համակարգիչներին անգնահատելի հնարավորություններ է տվել սովորելու դրանց օրինաչափություններն ու բնութագրերը։ պատկերներ և բարելավել ճշգրտության դրույքաչափերը օբյեկտների հայտնաբերում և դասակարգում։
Արդյունքում համակարգչային տեսողության համակարգերն իրենց մի շարք կիրառություններում հասել են 99% ճշգրտության՝ գերազանցելով մարդու տեսողության ճշգրտությունը հատուկ հայտնաբերման, դասակարգման և արձագանքման առաջադրանքներում:
Համակարգչային տեսլականը սպորտում. իրական աշխարհի օրինակներ
1. Player Tracking
Խաղացողներին հետևելը հիմնական նպատակներից մեկն է, երբ համակարգչային տեսլականն օգտագործվում է սպորտում: Դա անելու համար անհրաժեշտ է ցանկացած պահի բացահայտել յուրաքանչյուր խաղացողի գտնվելու վայրը:
Մարզիչները կարող են արագորեն վերլուծել, թե ինչպես է յուրաքանչյուր խաղացող շարժվում խաղադաշտում և իր թիմի կառուցվածքը՝ խաղացողներին հետևելու շնորհիվ, ինչը կարևոր բաղադրիչ է թիմերին ավելի լավ հանդես գալու համար:
TԱյսօր սպորտում համակարգչային տեսլականի ամենաարդիական հավելվածներն օգտագործում են ավտոմատ սեգմենտավորման ալգորիթմներ՝ մատնանշելու այն տարածքները, որոնք հավանաբար պատկանում են մարզիկներին:
Օգտագործելով Machine Learning և տվյալների արդյունահանման մեթոդները չմշակված խաղացողի հետևելու տվյալների վրա, համակարգչային տեսողության համակարգի արդյունքը կարող է բարելավվել:
Իմաստային տեղեկատվությունը կարող է ստեղծվել այն բանից հետո, երբ բացահայտվեն պատկերի կամ վիդեո շրջանակի կարևոր բաղադրիչները, որպեսզի տեսնեն մասնակիցների կողմից իրականացվող գործողությունները (այսինքն՝ գնդակի տիրապետում, փոխանցում, վազում, պաշտպանություն և այլն):
Այս մեթոդները կարող են օգտագործվել իմաստային երևույթները դասակարգելու համար, ինչպիսին է «մեկ-երկու փոխանցումը» ֆուտբոլում և կատարել առանձին խաղացողների և թիմերի կատարողականի ծավալուն վիճակագրական վերլուծություն:
Որպեսզի մարզիչներին հնարավորություն ընձեռվի համեմատել խաղացողի իդեալական դիրքը կոնկրետ խաղի ժամանակ խաղացողի իրական դիրքի հետ, կարող են առաջարկներ արվել նաև խաղադաշտում խաղացողների համար լավագույն վայրերի վերաբերյալ:
Խաղացողների հետախուզման այս տեխնոլոգիայի կողմից ներկայացված բազմաթիվ տարբերակները կարող են ամբողջությամբ փոխել, թե ինչպես են մարզիկները պատրաստվում և հետախուզվում:
2. Վնասվածքների կանխարգելում
Սոցիալական հեռավորության պայմաններում մտավոր վերափոխման և բարեկեցության աճող կարիքը լուծելու համար շատ մարդիկ դիմում են առցանց դասընթացների:
Որպեսզի սովորեք, թե ինչպես վարվել անվտանգ և կանխարգելել վնասվածքները, կարևոր է փորձել մի քանի դասեր, որոնք դասավանդում են փորձառու հրահանգիչը, լինի դա մասնավոր կամ խմբային միջավայրում:
Օրինակ, և՛ պիլատեսը, և՛ յոգան բավականին պարզ են տանը կատարելու համար: Այնուամենայնիվ, հատկապես սկսնակների համար կարևոր է մի քանի դասեր փորձել: Այս իրավիճակում գործում է համակարգչային տեսլականը, մասնավորապես կեցվածքի գնահատումը:
Կեցվածքի գնահատումը համակարգչային տեսողության աշխատանք է, որի նպատակն է կանխատեսել և վերահսկել մարդու կամ առարկայի գտնվելու վայրը, և այժմ հասանելի են 3D կեցվածքի գնահատման վրա հիմնված հավելվածներ՝ օգնելու մարդկանց ֆիթնես մարզիչներին:
Այս տեխնոլոգիաները գնահատում են օգտատիրոջ յուրաքանչյուր գործողություն և առաջարկում են նրան իրական ժամանակի մանրակրկիտ հետադարձ կապ՝ օգտագործելով շարժման հետագծման բազմաթիվ տվյալներ:
Իրական ժամանակում հետադարձ կապ ստանալը և մարզման վնասվածքներից խուսափելը վիրտուալ մարզչի հետ համատեղ աշխատանքի երկու առավելությունն է:
3. Գնդակի հետևում
Գնդակի վրա հիմնված սպորտաձևերից, մասնավորապես՝ ռակետի կամ գնդակով սպորտաձևերից, ինչպիսիք են թենիսը, կրիկետը, բադմինտոնը և այլն, տեղեկատվություն ստանալու համար գնդակի շարժմանը հետևելը կարևոր է:
Համակարգչային տեսողության մոդելները կարող են ցույց տալ գնդակի հարվածի ճշգրիտ վայրը գետնին, արձանագրել գնդակի շարժումը երեք հարթություններում և նույնիսկ կանխատեսել գնդակի հետագիծը՝ գնահատելու համար, թե արդյոք այն կհարվածեր վահանին:
Այլ կերպ ասած, համակարգչային տեսլականով շարժվող գնդակի հետագծման համակարգերն օգնում են.
- Գնդակների հայտնաբերում
- Հետագծի հետագծում
- Խաղի արդյունքների կանխատեսում
Գնդակին հետևելու այս տեսակն ավելի դժվար է այնպիսի խաղերում, ինչպիսիք են բասկետբոլը, վոլեյբոլը և ֆուտբոլը, քանի որ գնդակը կարող է թաքցվել խաղացողների հետևում: Որպես այլընտրանք, խաղացողների փոխանակումը գնդակի հետ կարող է տեղի ունենալ արագ և առանց նախազգուշացման:
4. Մրցավարի որոշման բարելավում
Սպորտի պատմության ընթացքում բացահայտ խաբելու և մրցավարների սխալ որոշումների անթիվ օրինակներ են եղել: Տարիների ընթացքում տեխնոլոգիան իր ճանապարհն է բացել սպորտում՝ օգնելով նվազեցնել մրցավարների թույլ տված սխալների թիվը:
Տեխնոլոգիաների ներդրմամբ, ինչպիսիք են Վիդեո մրցավարի օգնականը (VAR), Գոլ-գծի տեխնոլոգիան (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) և Hawk-eye թենիսում և կրիկետում, այժմ մրցավարի կամ մրցավարի որոշումները կարող են վերանայվել և , եթե սխալ է, շրջվել է:
Սպորտի ապագա պաշտոնյաներն էլ ավելի քիչ սխալներ կանեն արհեստական ինտելեկտի և համակարգչային տեսլականի աճող օգտագործման պատճառով:
5. Պոզերի գնահատում բջջային հավելվածում
Ժամանակակից տեխնոլոգիաների օգտագործումը մարդկանց կխրախուսի հաճախակի օգտագործել ձեր ծրագիրը:
Որքա՞ն հաճախ եք հանդիպել հավելվածների, որոնք օգտագործում են տեսանյութեր՝ ցույց տալու համար, թե ինչպես ճիշտ կատարել մարզումները:
Ամենայն հավանականությամբ, վերջերս բավականին կանոնավոր կերպով: Եվ մտածեք համակարգչային տեսողության մոդելի մշակման մասին, որն ավտոմատ կերպով սահմանում է ճիշտ դիրքը, հետևում է կատարված մոտեցումներին և առաջարկում խորհուրդներ, թե ինչպես բարելավել ձեր մարզումը: ֆանտաստիկ դիրք իսկական մարզչի համար:
Այս տեսակի հավելվածով ուսուցումը միշտ հասանելի է. Ձեզ անհրաժեշտ է ընդամենը տեսախցիկ ձեռքի տակ: Զարգացրե՛ք ձեր փորձագիտական ոլորտը՝ ավելացնելով ձեր հատուկ կեցվածքն ու տեխնիկան՝ ձեր շուկայում աչքի ընկնելու համար՝ առանց մարդկային ուսուցիչների համար ավելի շատ վճարելու:
Այս տեխնոլոգիան շատ օգտակար է ձեր մասնագիտությունը բարելավելու համար, որը կարող է լինել որոշակի կեցվածք կամ շարժում: Ձեր ծրագրերը դասավանդելու համար ձեզ հարկավոր չէ վճարել լրացուցիչ պրոֆեսիոնալ մարզիչների համար:
6. Լրագրություն և սպորտային բովանդակություն
Դուք կարող եք ինտրիգային բովանդակություն արտադրել՝ համատեղելով արհեստական ինտելեկտը և համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիաները:
Տեսախցիկը ավտոմատ կերպով կմոտենա ամենահետաքրքիր ժամանակին, երբ մոդելը վերլուծում է իրադարձությունները, օրինակ՝ նպատակը:
Պատկերացրեք, եթե ձեզ պարզապես անհրաժեշտ է մի քանի տեսախցիկներ տեղադրել, որոնք կարող են խելացի և ավտոմատ կերպով կենտրոնանալ խաղի ամենակարևոր մասերի վրա, այլ ոչ թե ստիպված լինել վճարել մեծ թվով լրագրողների և սպասել հետարտադրական՝ սպորտային իրադարձությունները հրապարակելու համար:
7. Երկրպագուների տրամադրություն
Համակարգչային տեսողության հավելվածների շրջանակը պարզապես ապշեցուցիչ է: Ինչ-որ բան դիտող անձի հաճույքը նախկինում կարող էր չափվել թեստերի միջոցով, որոնք ներառում էին հատուկ լարերի միացում՝ իմպուլսները հայտնաբերելու համար:
Համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիաների շնորհիվ մենք այլևս կարիք չունենք յուրաքանչյուր հեռուստադիտողի լաբորատորիայում սահմանափակելու: Ստացեք կինոդիտողների բավարարվածության մանրակրկիտ քննություն:
Համակարգչային տեսողության մոդելներով կարելի է տարբերել բազմաթիվ տարբեր հույզեր, ինչպիսիք են երջանկությունը, ձանձրույթը, հուզմունքը, հիասթափությունը և այլն:
Խնդիրները
Սպորտային համակարգչային տեսլականը հիմնականում հիմնված է տեսախցիկների համակարգերի վրա՝ սպորտային կադրերը գրավելու և այնուհետև վերլուծելու համար: Սովորաբար, մի շարք տեսախցիկներ տեղադրվում են ակցիայի վայրի շուրջ, օրինակ՝ տրիբունաները սպորտային իրադարձության ժամանակ կամ մարզադաշտի կողքերը:
Նույնիսկ մեկ խաղի ընթացքում անկյունը, գտնվելու վայրը, սարքավորումը և կրակոցի այլ պարամետրերը մեծապես տարբերվում են սպորտից սպորտ:
Համակարգչային տեսողության համակարգերը նույնպես պետք է հարմարեցվեն ֆիլմերի նկարահանման որոշակի համընկնումներին և մեթոդներին, ինչը խնդիր է ներկայացնում: Լրացուցիչ դժվարությունները ներառում են.
- Շատ սպորտային կազմակերպություններ և կատարողականի վերլուծության բաժիններ չունեն առաջադեմ տեսատեխնիկա:
- Հեռարձակվող տեսախցիկների կողմից կատարվող տատանումների, թեքման և խոշորացման հաճախակի փոփոխությունները դժվարացնում են համակարգչային տեսողության տեսամշակման համակարգերի հարմարվելը իրենց ստացած անընդհատ փոփոխվող տվյալներին:
- Համակարգչային տեսողության տեսամշակման համակարգերի համար կարող է դժվար լինել տարբերակել ֆոնի վրա գտնվող իրերը, նվագարկիչները և առարկաները, նույն հագուստը կրող խաղացողները և այլ իրավիճակներ:
Որոշ չափով համակարգչային տեսլականը լուծել է այս թերությունները: Օրինակ, պատկերի մշակումը թույլ է տվել համակարգիչներին տարբերակել գետնին, խաղացողներին և առաջին պլանի այլ տարրեր:
Հակառակ դեպքում, գույնի վրա հիմնված հատվածավորման ալգորիթմները հնարավորություն են տալիս ճանաչել գնդակը, վերահսկել շարժվող խաղացողներին և տեղորոշել խաղադաշտի գոտին ըստ կանաչ գույնի խոտածածկի:
Եզրափակում
Ամփոփելով, համակարգչային տեսլականը ամենահայտնի տեխնիկական ոլորտն է, և դրա ժողովրդականությունը միայն աճում է: Սա թարմ հեռանկար է տվյալների մշակման և այն ընկալելու վերաբերյալ. մենք վերջապես մարզել ենք համակարգիչներ տեսնելու համար:
Սպորտում համակարգչային տեսողության ամենատարածված առաջադրանքներն են խաղացողի և գնդակի հետագծումը, վնասվածքների կանխարգելման համար կեցվածքի գնահատումը, ֆոնը խաղացողներից տարբերելու հատվածավորումը և այլն:
Ամեն օր մենք ստեղծում ենք հսկայական քանակությամբ տվյալներ, որոնք կարող ենք արդյունավետ օգտագործել գնացքի մոդելներ, որն այնուհետև կգործի որպես հուսադրող աջակցություն՝ բիզնեսի դժվարությունները լուծելու համար:
Թողնել գրառում