Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Apakah Anda berolahraga agar tetap bugar, atau mungkin Anda pecinta kriket atau sepak bola? Yang lain suka menonton pertandingan dengan teman-teman.
Beberapa orang berpartisipasi dalam olahraga untuk menjadi sehat dan penuh perhatian. Olahraga tidak diragukan lagi merupakan aspek penting dari kehidupan kita, terlepas dari minat atau cara hidup kita.
Olahraga, seperti setiap aspek penting lainnya dari kehidupan kita sehari-hari dan ekonomi global, tak terhindarkan dipengaruhi oleh peningkatan teknologi.
Hari ini, pada tahun 2022, kendaraan F1 yang dilengkapi sensor dan analitik sepak bola real-time bukanlah fantasi teknologi futuristik.
Kenyataannya, kemajuannya lebih jauh: bisnis paling maju telah menggunakan visi komputer dan kecerdasan buatan dalam olahraga untuk memenuhi berbagai masalah.
Ada sedikit pertanyaan bahwa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan terus memajukan disiplin ini mengingat pengaruh signifikan yang dimiliki teknologi terhadap olahraga.
Artikel ini akan berkonsentrasi pada penggunaan visi komputer dalam olahraga, termasuk aplikasi praktis, keuntungan, dan banyak lagi.
Kami akan mulai dengan pengenalan visi komputer.
Jadi, apa itu visi komputer?
Bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dikenal sebagai “penglihatan komputer” (CV) bertujuan untuk mengembangkan teknik untuk mengajar komputer bagaimana memahami dan memahami isi gambar.
Untuk mengenali dan mengklasifikasikan objek dalam lingkungan fisik yang dinamis dan berubah, visi komputer menggunakan: belajar mendalam model untuk mensimulasikan beberapa kompleksitas sistem penglihatan manusia dan persepsi visual.
Komputer berusaha untuk meniru bagaimana seseorang melihat lingkungan visual.
Namun, tidak seperti manusia, komputer memiliki kapasitas untuk menyimpan sejumlah besar data dan memprosesnya dengan cepat, memberi kami fleksibilitas untuk mendelegasikan banyak tugas ke teknologi paling mutakhir.
Dewasa ini, kemajuan teknologi smartphone, media sosial, dan penggunaannya secara luas oleh miliaran orang – lebih dari 3 miliar foto diposting online setiap hari – menciptakan lebih banyak data visual daripada sebelumnya.
Bersama dengan peningkatan akses ke daya komputasi yang besar dan kemajuan dalam pembelajaran mendalam dan algoritma jaringan saraf (misalnya, penemuan jaringan saraf convolutional), ketersediaan gambar dalam jumlah besar tersebut telah memberikan komputer dengan peluang berharga untuk mempelajari pola dan karakteristik ini. gambar dan tingkatkan tingkat akurasi untuk deteksi objek dan klasifikasi.
Hasilnya, sistem visi komputer telah mencapai tingkat akurasi 99% dalam sejumlah aplikasinya, melampaui akurasi penglihatan manusia dalam tugas deteksi, kategorisasi, dan respons tertentu.
Visi komputer dalam Olahraga: Contoh Dunia Nyata
1. Pelacakan Pemain
Pelacakan pemain adalah salah satu tujuan utama saat menggunakan visi komputer dalam olahraga. Untuk melakukan ini, perlu untuk mengidentifikasi lokasi setiap pemain pada waktu tertentu.
Pelatih dapat dengan cepat menganalisis bagaimana setiap pemain bergerak di lapangan dan struktur tim mereka berkat pelacakan pemain, yang merupakan komponen penting dalam membantu tim tampil lebih baik.
TAplikasi visi komputer paling mutakhir dalam olahraga saat ini menggunakan algoritma segmentasi otomatis untuk menentukan area yang mungkin dimiliki oleh atlet.
Dengan memanfaatkan Mesin belajar dan metode penambangan data pada data pelacakan pemain yang belum diproses, output dari sistem visi komputer dapat ditingkatkan.
Informasi semantik dapat dibuat setelah komponen penting dalam bingkai gambar atau video telah diidentifikasi untuk menempatkan aktivitas yang dilakukan peserta dalam perspektif (yaitu penguasaan bola, operan, lari, bertahan, dan sebagainya).
Metode-metode ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kejadian semantik, seperti "operan satu-dua" dalam sepak bola, dan untuk melakukan analisis statistik ekstensif terhadap kinerja pemain individu dan tim.
Untuk memungkinkan pelatih membandingkan penempatan pemain yang ideal dengan penempatan pemain yang sebenarnya selama permainan tertentu, saran juga dapat dibuat di tempat terbaik untuk pemain di lapangan.
Banyaknya pilihan yang dihadirkan oleh teknologi pelacakan pemain ini memiliki kemampuan untuk sepenuhnya mengubah cara para atlet mempersiapkan diri dan dibina.
2. Pencegahan cedera
Untuk mengatasi meningkatnya kebutuhan akan rewiring mental dan kesejahteraan dalam menghadapi jarak sosial, banyak orang yang beralih ke kursus online.
Untuk mempelajari cara berolahraga dengan aman dan mencegah cedera, penting untuk mencoba beberapa kelas yang diajarkan oleh instruktur berpengalaman, baik secara pribadi atau kelompok.
Misalnya, pilates dan yoga cukup sederhana untuk dilakukan di rumah. Namun, terutama untuk pemula, penting untuk mencoba beberapa kelas. Visi komputer, khususnya estimasi postur, ikut bermain dalam situasi ini.
Estimasi postur adalah pekerjaan visi komputer yang bertujuan untuk mengantisipasi dan memantau lokasi seseorang atau objek, dan aplikasi berbasis estimasi pose 3D kini tersedia untuk membantu pelatih kebugaran manusia.
Teknologi ini mengevaluasi setiap tindakan pengguna dan menawarkan mereka umpan balik real-time menyeluruh menggunakan banyak data pelacakan gerak.
Menerima umpan balik waktu nyata dan menghindari cedera latihan adalah dua manfaat bekerja sama dengan pelatih virtual.
3. Pelacakan bola
Untuk mengekstraksi informasi dari olahraga berbasis bola, khususnya olahraga raket atau kelelawar dan bola seperti tenis, kriket, bulu tangkis, dan lainnya, pelacakan gerakan bola sangat penting.
Model visi komputer dapat menunjukkan lokasi yang tepat dari benturan bola dengan tanah, merekam pergerakan bola dalam tiga dimensi, dan bahkan memperkirakan lintasan bola untuk menilai apakah bola akan mengenai gawang.
Dalam istilah lain, sistem pelacakan bola yang digerakkan oleh visi komputer membantu:
- Deteksi bola
- Menelusuri lintasan
- Perkiraan hasil pertandingan
Jenis pelacakan bola ini lebih menantang dalam permainan seperti bola basket, bola voli, dan sepak bola karena bola dapat disembunyikan di belakang pemain. Bergantian, pertukaran pemain dengan bola mungkin terjadi dengan cepat dan tanpa peringatan.
4. Peningkatan Keputusan Wasit
Ada banyak contoh kecurangan yang mencolok dan keputusan wasit yang salah sepanjang sejarah olahraga. Selama bertahun-tahun, teknologi telah masuk ke dalam olahraga, membantu mengurangi jumlah kesalahan yang dilakukan wasit.
Dengan diperkenalkannya teknologi seperti Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS), dan Hawk-eye dalam tenis dan kriket, keputusan wasit atau wasit sekarang dapat ditinjau dan , jika salah, terbalik.
Pejabat olahraga masa depan akan membuat lebih sedikit kesalahan karena meningkatnya penggunaan AI dan visi komputer.
5. Estimasi pose di aplikasi seluler
Memanfaatkan teknologi mutakhir akan memotivasi orang untuk sering menggunakan program Anda.
Seberapa sering Anda menemukan aplikasi yang menggunakan video untuk menunjukkan cara melakukan latihan dengan benar?
Kemungkinan besar akhir-akhir ini cukup teratur. Dan pertimbangkan untuk mengembangkan model visi komputer yang secara otomatis menetapkan posisi yang tepat, melacak pendekatan yang dilakukan, dan menawarkan tip tentang cara meningkatkan latihan Anda. stand-in yang fantastis untuk pelatih sejati.
Dengan aplikasi semacam ini, pelatihan selalu dapat diakses; yang Anda butuhkan hanyalah kamera di tangan. Kembangkan bidang keahlian Anda dengan menambahkan postur dan teknik khusus Anda sendiri untuk menonjol di pasar Anda tanpa harus membayar lebih untuk guru manusia.
Teknologi ini sangat membantu untuk mengasah keahlian Anda, yang bisa berupa postur atau gerakan tertentu. Anda tidak perlu membayar pelatih profesional tambahan untuk mengajarkan program Anda.
6. Jurnalisme dan konten olahraga
Anda dapat menghasilkan konten yang menarik dengan menggabungkan kecerdasan buatan dan teknologi visi komputer.
Kamera akan secara otomatis bergerak lebih dekat ke waktu yang paling menarik ketika model menganalisis peristiwa, seperti gol.
Bayangkan jika Anda hanya perlu menyiapkan beberapa kamera yang dapat secara cerdas dan otomatis fokus pada bagian paling penting dari permainan daripada harus membayar sejumlah besar reporter dan menunggu pasca produksi untuk mempublikasikan acara olahraga.
7. Suasana hati penggemar
Kisaran aplikasi visi komputer sangat mencengangkan. Kenikmatan seseorang melihat sesuatu sebelumnya dapat diukur dengan tes yang melibatkan pemasangan kabel khusus untuk mendeteksi impuls.
Kami tidak perlu lagi membatasi setiap pemirsa ke laboratorium berkat teknologi visi komputer. Dapatkan pemeriksaan menyeluruh terhadap kepuasan penonton bioskop.
Banyak emosi yang berbeda, seperti kebahagiaan, kebosanan, kegembiraan, kekecewaan, dll, dapat dibedakan dengan model visi komputer.
Tantangan
Visi komputer olahraga terutama bergantung pada sistem kamera untuk menangkap dan kemudian menganalisis rekaman olahraga. Biasanya, sejumlah kamera ditempatkan di sekitar lokasi aksi, seperti tribun selama acara olahraga atau sisi lapangan latihan.
Bahkan dalam satu pertandingan, sudut, lokasi, perangkat keras, dan pengaturan pemotretan lainnya sangat bervariasi dari satu olahraga ke olahraga lainnya.
Sistem visi komputer juga harus disesuaikan dengan kecocokan dan metode pengambilan film tertentu, yang menimbulkan masalah. Kesulitan tambahan meliputi:
- Banyak organisasi olahraga dan divisi analisis kinerja kekurangan peralatan video canggih.
- Perubahan pan, tilt, dan zoom yang sering dilakukan oleh kamera siaran mempersulit sistem pemrosesan video visi komputer untuk beradaptasi dengan data yang terus berubah yang mereka terima.
- Mungkin sulit bagi sistem pemrosesan video visi komputer untuk membedakan antara item di latar belakang, pemain, dan objek, pemain yang mengenakan pakaian yang sama, dan situasi lainnya.
Sampai batas tertentu, visi komputer telah memecahkan kekurangan ini. Misalnya, pemrosesan gambar telah memungkinkan komputer untuk membedakan antara tanah, pemain, dan item latar depan lainnya.
Jika tidak, algoritma segmentasi berbasis warna memungkinkan untuk mengenali bola, memantau pemain yang bergerak, dan menemukan zona pitch berdasarkan warna rumput, yang hijau.
Kesimpulan
Untuk meringkas, visi komputer adalah bidang teknis yang paling populer, dan popularitasnya hanya tumbuh. Ini adalah perspektif baru tentang pemrosesan data dan bagaimana hal itu dilihat; kami akhirnya melatih komputer untuk melihat.
Tugas visi komputer yang paling umum dalam olahraga adalah pelacakan pemain dan bola, perkiraan postur untuk pencegahan cedera, segmentasi untuk membedakan latar belakang dari pemain, dan lain-lain.
Setiap hari, kami menghasilkan sejumlah besar data yang dapat kami manfaatkan secara efektif model kereta, yang kemudian akan berfungsi sebagai bantuan penuh harapan dalam mengatasi kesulitan bisnis.
Tinggalkan Balasan