あなたは健康を維持するために運動しますか、それともあなたはおそらくクリケットやサッカーの愛好家ですか? 他の人は友達とゲームを見るのが大好きです。
健康で気配りをするためにスポーツに参加する人もいます。 スポーツは、私たちの興味や生き方に関係なく、間違いなく私たちの生活の重要な側面です。
スポーツは、私たちの日常生活や世界経済の他のすべての重要な側面と同様に、技術の進歩によって不可避的に影響を受けます。
今日、2022年には、センサーを搭載したF1車両とリアルタイムのサッカー分析は、未来的なテクノロジーの空想ではありません。
実際には、進歩はさらに進んでいます。最先端の企業はすでにコンピュータビジョンを使用しており、 人工知能 さまざまな問題に対処するためにスポーツで。
テクノロジーがスポーツに大きな影響を与えていることを考えると、人工知能と機械学習がこの分野を前進させ続けることは間違いありません。
この記事では、スポーツでのコンピュータービジョンの使用に焦点を当て、実用的なアプリケーションや利点などを紹介します。
コンピュータビジョンの紹介から始めましょう。
それでは、コンピュータービジョンとは何ですか?
として知られる人工知能と機械学習の分野 "コンピュータビジョン" (CV)は、コンピューターに画像の内容を理解し、理解する方法を教える技術の開発を目指しています。
動的で変化する物理環境でオブジェクトを認識して分類するために、コンピュータビジョンは 深い学習 人間の視覚システムと視覚の複雑さの一部をシミュレートするモデル。
コンピュータは、人が視覚環境をどのように見るかを模倣するように努力します。
ただし、人とは異なり、コンピューターには膨大な量のデータを保存して迅速に処理する能力があるため、多くの雑用を最先端のテクノロジーに委ねることができます。
今日、スマートフォン技術の進歩、 ソーシャルメディア、そして何十億もの人々によるそれらの広範な使用(毎日3億枚以上の写真がオンラインに投稿されている)は、これまで以上に多くの視覚データを作成しています。
大規模な計算能力へのアクセスの増加と、ディープ ラーニングおよびニューラル ネットワーク アルゴリズムの進歩 (たとえば、畳み込みニューラル ネットワークの発明) とともに、このような大量の画像が利用可能になったことで、コンピューターはこれらのパターンと特性を学習する貴重な機会が提供されました。の精度を向上させます。 物体検出 そして分類。
その結果、コンピュータービジョンシステムは、多くのアプリケーションで99%の精度を達成し、特定の検出、分類、および応答タスクで人間の視覚の精度を上回っています。
スポーツにおけるコンピュータビジョン:実例
1.プレーヤーの追跡
スポーツでコンピュータービジョンを使用する場合、プレーヤーの追跡は主な目標のXNUMXつです。 これを行うには、いつでも各プレーヤーの場所を特定する必要があります。
コーチは、チームのパフォーマンスを向上させるための重要なコンポーネントであるプレーヤートラッキングのおかげで、各プレーヤーがフィールド上でどのように動くか、およびチームの構造を迅速に分析できます。
T今日のスポーツにおけるほとんどの最先端のコンピュータビジョンアプリケーションは、自動セグメンテーションアルゴリズムを使用して、おそらくアスリートに属する領域を特定します。
活用することにより 機械学習 未処理のプレーヤー追跡データのデータマイニング方法により、コンピュータビジョンシステムの出力を向上させることができます。
参加者が行っているアクティビティ(ボールの所持、パス、実行、防御など)を視野に入れるために、画像またはビデオフレームの重要なコンポーネントが特定されると、セマンティック情報を作成できます。
これらのメソッドを使用して、サッカーの「ワンツーパス」などのセマンティックオカレンスを分類したり、個々のプレーヤーやチームのパフォーマンスの広範な統計分析を行ったりすることができます。
コーチが特定のプレー中の理想的なプレーヤーの配置と実際のプレーヤーの位置を比較できるようにするために、フィールド上のプレーヤーに最適な場所について提案することもできます。
このプレーヤー追跡テクノロジーによってもたらされる多数のオプションには、アスリートの準備とスカウトの方法を完全に変える能力があります。
2.怪我の防止
社会的距離に直面した精神的な再配線と幸福の必要性の高まりに対処するために、多くの人々がオンラインコースに頼っています。
安全に運動して怪我を防ぐ方法を学ぶために、個人またはグループの設定であるかどうかにかかわらず、経験豊富なインストラクターによって教えられたいくつかのクラスを試すことが重要です。
たとえば、ピラティスとヨガはどちらも自宅で行うのに十分シンプルです。 ただし、特に初心者の場合は、いくつかのクラスを試すことが重要です。 この状況では、コンピュータビジョン、特に姿勢推定が役立ちます。
姿勢推定は、人や物の位置を予測して監視することを目的としたコンピュータービジョンの仕事であり、3Dポーズ推定ベースのアプリが人間のフィットネストレーナーを支援するために利用できるようになりました。
これらのテクノロジーは、ユーザーのすべてのアクションを評価し、豊富なモーショントラッキングデータを使用して完全なリアルタイムフィードバックを提供します。
リアルタイムのフィードバックを受け取り、トレーニングによる怪我を回避することは、仮想コーチと協力することのXNUMXつの利点です。
3.ボール追跡
ボールベースのスポーツ、特にテニス、クリケット、バドミントンなどのラケットまたはバットアンドボールスポーツから情報を抽出するには、ボールの動きを追跡することが重要です。
コンピュータービジョンモデルは、ボールが地面に衝突した正確な位置を示し、ボールの動きをXNUMX次元で記録し、ボールがウィケットに当たったかどうかを評価するためにボールの軌道を予測することもできます。
言い換えれば、コンピュータビジョンによって駆動されるボール追跡システムは次のことに役立ちます。
- ボールの検出
- 軌道をたどる
- ゲームの結果の予測
このタイプのボール追跡は、バスケットボール、バレーボール、サッカーなどのゲームでは、ボールをプレーヤーの後ろに隠すことができるため、より困難です。 あるいは、ボールとのプレーヤーの交換が警告なしに迅速に行われる場合があります。
4.レフリーの意思決定の改善
スポーツの歴史を通して、露骨な不正行為や誤った審判の決定の例は無数にあります。 何年にもわたって、テクノロジーはスポーツに浸透し、レフリーが犯すミスの数を減らすのに役立ってきました。
ビデオアシスタントレフリー(VAR)、ゴールラインテクノロジー(GLT)、ホークアイ、ディシジョンレビューシステム(DRS)、テニスやクリケットのホークアイなどのテクノロジーの導入により、審判やレフリーの決定をレビューできるようになりました。 、正しくない場合は、覆されます。
AIとコンピュータービジョンの使用が増えるため、将来のスポーツ関係者は間違いをさらに少なくするでしょう。
5.モバイルアプリケーションでのポーズ推定
最先端のテクノロジーを利用することで、人々はあなたのプログラムを頻繁に利用するようになります。
ビデオを使用してワークアウトを適切に実行する方法を示すアプリケーションに出くわしたことがありますか?
ほとんどの場合、最近かなり定期的に。 また、適切な位置を自動的に設定し、行われたアプローチを追跡し、ワークアウトを強化するためのヒントを提供するコンピュータービジョンモデルの開発を検討してください。 本物のコーチの素晴らしい代役。
この種のアプリケーションでは、トレーニングにいつでもアクセスできます。 必要なのは手元のカメラだけです。 人間の教師にもっとお金を払うことなく、あなたの市場で際立つためにあなた自身の特定の姿勢と技術を加えることによってあなたの専門分野を発展させてください。
このテクノロジーは、特定の姿勢や動きなど、専門分野を磨くのに非常に役立ちます。 プログラムを教えるために追加のプロのトレーナーにお金を払う必要はありません。
6.ジャーナリズムとスポーツコンテンツ
人工知能とコンピュータービジョン技術を組み合わせることで、興味をそそるコンテンツを作成できます。
モデルが目標などのイベントを分析するとき、カメラは自動的に最も興味をそそる時間に近づきます。
多数のレポーターにお金を払ってポストプロダクションでスポーツイベントを公開するのを待つのではなく、ゲームの最も重要な部分にインテリジェントかつ自動的に焦点を合わせることができるカメラをいくつかセットアップする必要がある場合を想像してみてください。
7.ファンムード
コンピュータビジョンアプリケーションの範囲は、単に驚異的です。 何かを見ている人の楽しさは、以前はインパルスを検出するための特別なワイヤーの取り付けを含むテストによって測定できました。
コンピュータービジョン技術のおかげで、すべての視聴者を実験室に限定する必要がなくなりました。 映画ファンの満足度を徹底的に調べてください。
幸福、退屈、興奮、失望などの多くの異なる感情は、コンピュータービジョンモデルによって区別することができます。
課題
スポーツコンピュータビジョンは、主にカメラシステムに依存して、スポーツ映像をキャプチャして分析します。 通常、スポーツイベント中のスタンドや練習場の側面など、アクションのシーンの周囲に多数のカメラが配置されます。
XNUMX回の試合でも、角度、場所、ハードウェア、その他の射撃設定はスポーツごとに大きく異なります。
コンピュータビジョンシステムはまた、問題を提示するフィルムキャプチャの特定の一致および方法に適合させる必要があります。 その他の問題は次のとおりです。
- 多くのスポーツ組織やパフォーマンス分析部門には、高度なビデオ機器がありません。
- 放送用カメラによって頻繁に行われるパン、チルト、ズームの変更により、コンピュータービジョンビデオ処理システムが、受信する絶えず変化するデータに適応することがより困難になります。
- コンピュータビジョンビデオ処理システムでは、背景のアイテム、プレーヤー、オブジェクト、同じ服装のプレーヤー、およびその他の状況を区別するのが難しい場合があります。
ある程度、コンピュータビジョンはこれらの欠陥を解決しました。 たとえば、画像処理により、コンピューターは地面、プレーヤー、その他の前景アイテムを識別できるようになりました。
それ以外の場合、色ベースのセグメンテーションアルゴリズムにより、ボールを認識し、動いているプレーヤーを監視し、緑である草の色によってピッチゾーンを特定することができます。
まとめ
要約すると、コンピュータビジョンは最も人気のある技術分野であり、その人気はますます高まっています。 これは、データ処理とその見方に関する新鮮な視点です。 私たちはついにコンピューターを訓練して見るようになりました。
スポーツで最も一般的なコンピュータビジョンタスクは、プレーヤーとボールの追跡、怪我を防ぐための姿勢推定、背景とプレーヤーを区別するためのセグメンテーションなどです。
毎日、私たちは効果的に利用できる膨大な量のデータを生成しています 鉄道模型、これは、ビジネス上の困難に対処するための有望な支援として機能します。
コメントを残す