Æfir þú til að halda þér í formi, eða ertu kannski hrifinn af krikket eða fótbolta? Aðrir elska að horfa á leiki með vinum.
Sumir taka þátt í íþróttum til að vera heilbrigðir og gaumgæfir. Íþróttir eru tvímælalaust mikilvægur þáttur í lífi okkar, burtséð frá áhugamálum okkar eða lífsháttum.
Íþróttir, eins og allir aðrir mikilvægir þættir í daglegu lífi okkar og hagkerfi heimsins, verða óhjákvæmilega fyrir áhrifum af tæknilegum framförum.
Í dag, árið 2022, eru F1 farartæki með skynjara og rauntíma fótboltagreiningar ekki framúrstefnulegar tæknifígúrur.
Í raun og veru ganga framfarirnar miklu lengra: fullkomnustu fyrirtækin hafa þegar notað tölvusjón og gervigreind í íþróttum til að mæta margvíslegum málum.
Það er lítil spurning að gervigreind og vélanám muni halda áfram að efla þessa grein miðað við þau verulegu áhrif sem tæknin hefur haft á íþróttir.
Þessi grein mun einbeita sér að notkun tölvusjónar í íþróttum, þar á meðal hagnýt forrit, kosti og margt fleira.
Byrjað verður á kynningu á tölvusjón.
Svo, hvað er tölvusjón?
Svið gervigreindar og vélanáms þekktur sem „tölvusjón“ (CV) miðar að því að þróa tækni til að kenna tölvum hvernig á að skilja og skilja innihald mynda.
Til að þekkja og flokka hluti í kraftmiklu og breytilegu líkamlegu umhverfi notar tölvusjón djúpt nám líkön til að líkja eftir margbreytileika sjónkerfis manna og sjónskynjunar.
Tölvan leggur sig fram um að líkja eftir því hvernig einstaklingur sér sjónrænt umhverfi.
Hins vegar, ólíkt fólki, hafa tölvur getu til að geyma gífurlegt magn af gögnum og vinna úr þeim hratt, sem gefur okkur sveigjanleika til að framselja mörg húsverk til nýjustu tækni.
Í dag, framfarir í snjallsímatækni, félagslega fjölmiðla, og útbreidd notkun þeirra af milljörðum manna - meira en 3 milljarðar ljósmynda eru birtar á netinu á hverjum degi - skapa enn meiri sjónræn gögn en nokkru sinni fyrr.
Samhliða auknu aðgengi að miklu tölvuafli og framfarir í djúpnámi og taugakerfisreikniritum (t.d. uppfinningin á snúningstaugumetum), hefur framboð á svo miklu magni mynda veitt tölvum ómetanleg tækifæri til að læra mynstur og eiginleika þessara. myndir og bæta nákvæmni hlutfall fyrir hlutgreining og flokkun.
Fyrir vikið hafa tölvusjónkerfi náð 99% nákvæmni í fjölda notkunar sinna, sem er betri en nákvæmni mannlegrar sjón í sértækum greiningar-, flokkunar- og viðbragðsverkefnum.
Tölvusjón í íþróttum: Raunveruleg dæmi
1. Player Tracking
Að fylgjast með leikmönnum er eitt helsta markmiðið þegar tölvusjón er notuð í íþróttum. Til þess að gera þetta er nauðsynlegt að bera kennsl á staðsetningu hvers leikmanns á hverjum tíma.
Þjálfarar geta fljótt greint hvernig hver leikmaður hreyfist á vellinum og uppbyggingu liðs síns þökk sé eftirliti leikmanna, sem er mikilvægur þáttur í að hjálpa liðum að standa sig betur.
TÍ fremstu röð tölvusjónaforrita í íþróttum nú á dögum notast við sjálfvirk skiptingaralgrím til að finna svæði sem líklega tilheyra íþróttamönnum.
Með því að nýta vél nám og gagnavinnsluaðferðir á óunnin leikmannarakningargögnum er hægt að bæta framleiðsla tölvusjónkerfis.
Merkingarfræðilegar upplýsingar er hægt að búa til þegar mikilvægir þættir í mynd- eða myndbandsramma hafa verið auðkenndir til að setja starfsemina sem þátttakendur taka í samhengi (þ.e. boltaeign, sendingu, hlaup, vörn og svo framvegis).
Þessar aðferðir er hægt að nota til að flokka merkingartilvik, svo sem „einn-tveir sendingar“ í fótbolta, og til að gera víðtæka tölfræðilega greiningu á frammistöðu einstakra leikmanna og liða.
Til þess að gera þjálfurum kleift að bera saman ákjósanlega staðsetningu leikmanna við raunverulega staðsetningu leikmanna meðan á tilteknum leik stendur, er einnig hægt að koma með tillögur um bestu staðina fyrir leikmenn á vellinum.
Hinir fjölmörgu valmöguleikar sem þessi leikmannarakningartækni býður fram hafa getu til að gjörbreyta því hvernig íþróttamenn undirbúa sig og eru í njósnum.
2. Skaðavarnir
Til að mæta aukinni þörf fyrir andlega raflögn og vellíðan í ljósi félagslegrar fjarlægðar eru margir að grípa til netnámskeiða.
Til þess að læra að æfa á öruggan hátt og koma í veg fyrir meiðsli er mikilvægt að prófa nokkra tíma sem reyndur leiðbeinandi kennir, hvort sem er í einka- eða hópumhverfi.
Til dæmis eru bæði pilates og jóga nógu einföld til að gera heima. Hins vegar, sérstaklega fyrir byrjendur, er mikilvægt að prófa nokkra tíma. Tölvusjón, sérstaklega mat á líkamsstöðu, kemur við sögu í þessum aðstæðum.
Líkamsmat er tölvusjónarstarf sem miðar að því að sjá fyrir og fylgjast með staðsetningu einstaklings eða hlutar og 3D pose mat byggt öpp eru nú fáanleg til að hjálpa líkamsræktarþjálfurum.
Þessi tækni metur allar aðgerðir notandans og býður þeim ítarlega rauntíma endurgjöf með því að nota mikið af hreyfirakningargögnum.
Að fá viðbrögð í rauntíma og forðast líkamsmeiðsli eru tveir kostir þess að vinna saman með sýndarþjálfara.
3. Boltaspor
Til að fá upplýsingar úr íþróttum sem byggjast á bolta, sérstaklega spaða eða kylfu-og-boltaíþróttum eins og tennis, krikket, badminton og öðrum, er mikilvægt að fylgjast með hreyfingum bolta.
Tölvusjónarlíkön geta gefið til kynna nákvæma staðsetningu höggs bolta í jörðu, skráð hreyfingu boltans í þrívídd og jafnvel spáð fyrir um feril boltans til að meta hvort hann hefði slegið í vír.
Að öðru leyti hjálpa boltaleitarkerfi knúin áfram af tölvusjón með:
- Uppgötvun bolta
- Að rekja ferilinn
- Spá um úrslit leiksins
Þessi tegund boltaleitar er erfiðari í leikjum eins og körfubolta, blaki og fótbolta vegna þess að boltinn getur verið falinn fyrir aftan leikmennina. Að öðrum kosti gætu leikmannaskipti við boltann gerst hratt og fyrirvaralaust.
4. Endurbætur á ákvörðun dómara
Það hafa verið óteljandi dæmi um gróft svindl og rangar dómaraákvarðanir í gegnum íþróttasöguna. Í gegnum árin hefur tæknin rutt sér til rúms í íþróttum og hjálpað til við að fækka mistökum sem dómarar gera.
Með tilkomu tækni eins og Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) og Hawk-eye í tennis og krikket, er nú hægt að endurskoða ákvarðanir dómara eða dómara og , ef rangt er, hnekkt.
Íþróttafulltrúar framtíðarinnar munu gera enn færri mistök vegna vaxandi notkunar á gervigreind og tölvusjón.
5. Stöðumat í farsímaforriti
Að nota nýjustu tækni mun hvetja fólk til að nota forritið þitt oft.
Hversu oft hefur þú rekist á forrit sem nota myndbönd til að sýna hvernig á að framkvæma æfingar rétt?
Líklegast undanfarið nokkuð reglulega. Og íhugaðu að þróa tölvusjónlíkan sem stillir sjálfkrafa rétta stöðu, heldur utan um aðferðir sem gerðar eru og gefur ráð um hvernig á að bæta líkamsþjálfun þína. frábær staðsetning fyrir alvöru þjálfara.
Með svona forriti er þjálfun alltaf aðgengileg; allt sem þú þarft er myndavél við höndina. Þróaðu sérfræðisvið þitt með því að bæta við þínum eigin sérstökum stellingum og aðferðum til að skera þig úr á markaðnum þínum án þess að þurfa að borga meira fyrir mannlega kennara.
Þessi tækni er mjög gagnleg til að skerpa á sérgrein þinni, sem getur verið ákveðnar líkamsstöður eða hreyfingar. Þú þarft ekki að borga fyrir auka faglega þjálfara til að kenna forritin þín.
6. Blaðamennska og íþróttaefni
Þú getur framleitt heillandi efni með því að sameina gervigreind og tölvusjóntækni.
Myndavélin færist sjálfkrafa nær mest forvitnilegum tíma þegar líkanið greinir atburði, eins og markmið.
Ímyndaðu þér ef þú þarft bara að setja upp nokkrar myndavélar sem geta á skynsamlegan og sjálfvirkan hátt einbeitt sér að mikilvægustu hlutum leiksins frekar en að þurfa að borga fjölda fréttamanna og bíða eftir eftirvinnslu til að birta íþróttaviðburði.
7. Aðdáendastemning
Úrval tölvusjónaforrita er einfaldlega ótrúlegt. Ánægju þess að einstaklingur horfði á eitthvað gæti áður verið mældur með prófunum sem fólu í sér festingu á sérstökum vírum til að greina hvata.
Við þurfum ekki lengur að takmarka alla áhorfendur við rannsóknarstofu þökk sé tölvusjóntækni. Fáðu ítarlega skoðun á ánægju bíógesta.
Margar mismunandi tilfinningar, svo sem hamingju, leiðindi, spennu, vonbrigði o.s.frv., má greina með tölvusjónlíkönum.
Áskoranir
Íþróttatölvusjón byggir aðallega á myndavélakerfi til að fanga og greina íþróttamyndefni. Venjulega er fjöldi myndavéla staðsettur í kringum vettvang athafnarinnar, eins og áhorfendastúkurnar á íþróttaviðburði eða hliðar æfingavallarins.
Jafnvel innan eins leiks eru sjónarhorn, staðsetning, vélbúnaður og aðrar myndatökustillingar mjög mismunandi eftir íþróttum.
Einnig þarf að aðlaga tölvusjónkerfi að ákveðnum samsvörun og aðferðum við kvikmyndatöku, sem veldur vandamálum. Fleiri erfiðleikar eru:
- Mörg íþróttasamtök og árangursgreiningardeildir skortir háþróaðan myndbandsbúnað.
- Tíðar pönnu-, halla- og aðdráttarbreytingar sem útvarpsmyndavélar gera gera það erfiðara fyrir tölvusjón myndbandsvinnslukerfin að laga sig að síbreytilegum gögnum sem þau fá.
- Það getur verið erfitt fyrir tölvusjón myndbandsvinnslukerfi að greina á milli hluta í bakgrunni, spilurum og hlutum, spilurum sem klæðast sama búningi og öðrum aðstæðum.
Að vissu marki hefur tölvusjón leyst þessa galla. Til dæmis hefur myndvinnsla gert tölvum kleift að greina á milli jarðar, leikmanna og annarra hluta í forgrunni.
Annars gera litatengd skiptingaralgrím það mögulegt að þekkja boltann, fylgjast með leikmönnum á hreyfingu og staðsetja vallarsvæðið eftir lit grassins, sem er grænt.
Niðurstaða
Til að draga saman þá er tölvusjón vinsælasta tæknisviðið og vinsældir hennar fara bara vaxandi. Þetta er ferskt sjónarhorn á gagnavinnslu og hvernig hún sést; við höfum loksins þjálfað tölvur til að sjá.
Algengustu tölvusjónverkefnin í íþróttum eru leikmanna- og boltaspor, líkamsstöðumat til að koma í veg fyrir meiðsli, skipting til að greina bakgrunn frá leikmönnum og fleira.
Á hverjum degi búum við til gríðarlegt magn af gögnum sem við gætum nýtt okkur til á áhrifaríkan hátt lestarlíkön, sem mun þá virka sem vonandi aðstoð við að takast á við viðskiptaerfiðleika.
Skildu eftir skilaboð