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Ti alleni per mantenerti in forma o sei forse un amante del cricket o del calcio? Altri amano guardare i giochi con gli amici.
Alcune persone praticano sport per essere sane e attente. Lo sport è indiscutibilmente un aspetto significativo della nostra vita, indipendentemente dai nostri interessi o dal nostro modo di vivere.
Lo sport, come ogni altro aspetto importante della nostra vita quotidiana e dell'economia globale, è inevitabilmente influenzato dai miglioramenti tecnologici.
Oggi, nel 2022, i veicoli di F1 dotati di sensori e l'analisi del calcio in tempo reale non sono fantasie tecnologiche futuristiche.
In realtà, i progressi vanno ben oltre: le aziende più avanzate hanno già utilizzato la visione artificiale e intelligenza artificiale nello sport per affrontare una varietà di problemi.
Non c'è dubbio che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico continueranno a far progredire questa disciplina, data l'influenza significativa che la tecnologia ha avuto sugli sport.
Questo articolo si concentrerà sull'uso della visione artificiale nello sport, comprese le applicazioni pratiche, i vantaggi e molto altro.
Inizieremo con l'introduzione della visione artificiale.
Allora, cos'è la visione del computer?
Il campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico noto come "visione computerizzata" (CV) mira a sviluppare tecniche per insegnare ai computer come comprendere e comprendere i contenuti delle immagini.
Al fine di riconoscere e classificare gli oggetti in un ambiente fisico dinamico e mutevole, utilizza la visione artificiale apprendimento profondo modelli per simulare parte della complessità dei sistemi di visione umana e della percezione visiva.
Il computer si sforza di imitare il modo in cui una persona vede l'ambiente visivo.
Tuttavia, a differenza delle persone, i computer hanno la capacità di archiviare enormi quantità di dati ed elaborarli rapidamente, dandoci la flessibilità di delegare molti compiti alle tecnologie più all'avanguardia.
Oggi, i progressi nella tecnologia degli smartphone, Social Mediae il loro diffuso utilizzo da parte di miliardi di persone – oltre 3 miliardi di fotografie vengono pubblicate online ogni giorno – stanno creando ancora più dati visivi che mai.
Insieme al maggiore accesso a una grande potenza di calcolo e ai progressi nell'apprendimento profondo e negli algoritmi delle reti neurali (ad esempio, l'invenzione delle reti neurali convoluzionali), la disponibilità di tali enormi quantità di immagini ha fornito ai computer opportunità inestimabili per apprendere i modelli e le caratteristiche di questi immagini e migliorare i tassi di precisione per rilevamento oggetti e classificazione.
Di conseguenza, i sistemi di visione artificiale hanno raggiunto tassi di accuratezza del 99 % in un certo numero di applicazioni, superando l'accuratezza della visione umana in specifiche attività di rilevamento, categorizzazione e risposta.
Visione artificiale nello sport: esempi del mondo reale
1. Monitoraggio dei giocatori
Il monitoraggio dei giocatori è uno degli obiettivi principali quando si utilizza la visione artificiale negli sport. Per fare ciò, è necessario identificare la posizione di ogni giocatore in un dato momento.
Gli allenatori possono analizzare rapidamente come ogni giocatore si muove sul campo e la struttura della propria squadra grazie al monitoraggio dei giocatori, che è una componente cruciale per aiutare le squadre a fare meglio.
TLe applicazioni di computer vision più all'avanguardia nello sport oggigiorno utilizzano algoritmi di segmentazione automatica per individuare le aree che probabilmente appartengono agli atleti.
Utilizzando machine learning e metodi di data mining sui dati di tracciamento del giocatore non elaborati, è possibile migliorare l'output di un sistema di visione artificiale.
Le informazioni semantiche possono essere create una volta che sono stati identificati i componenti cruciali di un'immagine o di un fotogramma video per mettere in prospettiva le attività che i partecipanti stanno prendendo (es. possesso palla, passaggio, corsa, difesa e così via).
Questi metodi possono essere utilizzati per classificare le occorrenze semantiche, come un "uno-due passaggi" nel calcio, e per eseguire un'analisi statistica approfondita delle prestazioni dei singoli giocatori e delle squadre.
Per consentire agli allenatori di confrontare il posizionamento ideale dei giocatori con il posizionamento effettivo dei giocatori durante una partita specifica, è anche possibile fornire suggerimenti sui posti migliori per i giocatori sul campo.
Le numerose opzioni offerte da questa tecnologia di tracciamento dei giocatori hanno la capacità di cambiare completamente il modo in cui gli atleti si preparano e vengono esplorati.
2. Prevenzione degli infortuni
Per far fronte alla crescente necessità di ricablaggio mentale e benessere di fronte alla distanza sociale, molte persone ricorrono ai corsi online.
Per imparare a fare esercizio in sicurezza e prevenire infortuni, è importante provare alcune lezioni tenute da un istruttore esperto, sia in un ambiente privato che di gruppo.
Ad esempio, sia il pilates che lo yoga sono abbastanza semplici da fare a casa. Tuttavia, soprattutto per un principiante, è importante provare alcune lezioni. La visione artificiale, in particolare la stima della postura, entra in gioco in questa situazione.
La stima della postura è un lavoro di visione artificiale che mira ad anticipare e monitorare la posizione di una persona o di un oggetto e sono ora disponibili app basate sulla stima della posa 3D per aiutare gli istruttori di fitness umani.
Queste tecnologie valutano ogni azione dell'utente e offrono loro un feedback completo in tempo reale utilizzando una vasta gamma di dati di rilevamento del movimento.
Ricevere feedback in tempo reale ed evitare infortuni durante l'allenamento sono due vantaggi della collaborazione con un coach virtuale.
3. Tracciamento della palla
Per l'estrazione di informazioni da sport basati sulla palla, in particolare sport con racchetta o mazza e palla come tennis, cricket, badminton e altri, il monitoraggio del movimento della palla è fondamentale.
I modelli di visione artificiale possono indicare la posizione precisa dell'impatto di una palla con il suolo, registrare il movimento della palla in tre dimensioni e persino prevedere la traiettoria della palla per valutare se avrebbe colpito il wicket.
In altri termini, i sistemi di tracciamento della palla guidati dalla visione artificiale aiutano con:
- Rilevamento di palline
- Tracciare la traiettoria
- Previsioni sull'esito del gioco
Questo tipo di rilevamento della palla è più impegnativo in giochi come basket, pallavolo e calcio perché la palla può essere nascosta dietro i giocatori. In alternativa, gli scambi di giocatori con la palla potrebbero avvenire rapidamente e senza preavviso.
4. Miglioramento della decisione dell'arbitro
Ci sono stati innumerevoli esempi di palesi imbrogli e decisioni arbitrali errate nel corso della storia dello sport. Nel corso degli anni, la tecnologia si è fatta strada nello sport, contribuendo a ridurre il numero di errori commessi dagli arbitri.
Con l'introduzione di tecnologie come Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) e Hawk-eye nel tennis e nel cricket, le decisioni dell'arbitro o dell'arbitro possono ora essere riviste e , se errato, ribaltato.
I futuri funzionari sportivi faranno ancora meno errori a causa del crescente utilizzo dell'IA e della visione artificiale.
5. Stima della posa nell'applicazione mobile
L'utilizzo di tecnologie all'avanguardia motiverà le persone a utilizzare frequentemente il tuo programma.
Con quale frequenza ti sei imbattuto in applicazioni che utilizzano video per dimostrare come eseguire correttamente gli allenamenti?
Molto probabilmente ultimamente abbastanza regolarmente. E prendi in considerazione lo sviluppo di un modello di visione artificiale che imposti automaticamente la posizione corretta, tenga traccia degli approcci effettuati e offra suggerimenti su come migliorare il tuo allenamento. un fantastico sostituto di un vero allenatore.
Con questo tipo di applicazione, la formazione è sempre accessibile; tutto ciò di cui hai bisogno è una fotocamera a portata di mano. Sviluppa la tua area di competenza aggiungendo le tue posizioni e tecniche particolari per distinguerti nel tuo mercato senza dover pagare di più per gli insegnanti umani.
Questa tecnologia è molto utile per affinare la tua specialità, che può essere determinate posizioni o movimenti. Non è necessario pagare per istruttori professionisti extra per insegnare i tuoi programmi.
6. Giornalismo e contenuti sportivi
Puoi produrre contenuti intriganti combinando intelligenza artificiale e tecnologie di visione artificiale.
La telecamera si avvicinerà automaticamente al momento più intrigante in cui il modello analizza gli eventi, come un obiettivo.
Immagina se hai solo bisogno di impostare alcune telecamere in grado di concentrarsi in modo intelligente e automatico sulle parti più cruciali del gioco piuttosto che dover pagare un gran numero di giornalisti e attendere la post-produzione per pubblicare gli eventi sportivi.
7. Umore dei fan
La gamma di applicazioni di visione artificiale è semplicemente sbalorditiva. Il piacere di una persona che guarda qualcosa poteva essere misurato in precedenza con test che prevedevano il collegamento di fili speciali per rilevare gli impulsi.
Non abbiamo più bisogno di confinare ogni spettatore in un laboratorio grazie alle tecnologie di visione artificiale. Ottieni un esame approfondito della soddisfazione degli spettatori.
Molte emozioni diverse, come felicità, noia, eccitazione, delusione, ecc., possono essere distinte dai modelli di visione artificiale.
Le sfide
La visione artificiale dello sport si basa principalmente su sistemi di telecamere per acquisire e quindi analizzare filmati sportivi. In genere, un certo numero di telecamere sono posizionate attorno alla scena dell'azione, come le tribune durante un evento sportivo oi lati di un campo di allenamento.
Anche all'interno di una singola partita, l'angolazione, la posizione, l'hardware e altre impostazioni di ripresa variano notevolmente da uno sport all'altro.
I sistemi di visione artificiale devono anche essere adattati a determinate corrispondenze e metodi di acquisizione di filmati, il che rappresenta un problema. Ulteriori difficoltà includono:
- Molte organizzazioni sportive e divisioni di analisi delle prestazioni non dispongono di apparecchiature video avanzate.
- Le frequenti modifiche di panoramica, inclinazione e zoom apportate dalle telecamere di trasmissione rendono più difficile l'adattamento dei sistemi di elaborazione video di visione artificiale ai dati in continua evoluzione che ricevono.
- Potrebbe essere difficile per i sistemi di elaborazione video di visione artificiale distinguere tra oggetti sullo sfondo, giocatori e oggetti, giocatori che indossano lo stesso abbigliamento e altre situazioni.
In una certa misura, la visione artificiale ha risolto questi difetti. Ad esempio, l'elaborazione delle immagini ha consentito ai computer di discernere tra il terreno, i giocatori e altri oggetti in primo piano.
In caso contrario, gli algoritmi di segmentazione basati sul colore consentono di riconoscere la palla, monitorare i giocatori in movimento e individuare la zona del campo in base al colore dell'erba, che è verde.
Conclusione
Per riassumere, la visione artificiale è il campo tecnico più popolare e la sua popolarità è solo in crescita. Questa è una nuova prospettiva sull'elaborazione dei dati e su come viene vista; abbiamo finalmente addestrato i computer a vedere.
Le attività di visione artificiale più comuni negli sport sono il rilevamento del giocatore e della palla, la stima della postura per la prevenzione degli infortuni, la segmentazione per distinguere lo sfondo dai giocatori e altri.
Ogni giorno generiamo una grande quantità di dati che possiamo utilizzare in modo efficace modellini di treni, che fungerà quindi da promettente aiuto nell'affrontare le difficoltà aziendali.
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