Apa sampeyan olahraga supaya tetep fit, utawa sampeyan bisa uga seneng kriket utawa bal-balan? Liyane seneng nonton game karo kanca-kanca.
Sawetara wong melu olahraga supaya sehat lan enten. Olahraga ora bisa dipungkiri minangka aspek penting ing urip kita, ora preduli saka kapentingan utawa cara urip.
Olahraga, kaya saben aspek penting liyane ing urip saben dina lan ekonomi global, ora bisa diendhani dening perbaikan teknologi.
Dina iki, ing taun 2022, kendharaan F1 sing dilengkapi sensor lan analitik bal-balan wektu nyata dudu imajinasi teknologi futuristik.
Ing kasunyatan, kemajuan luwih maju: bisnis paling maju wis nggunakake visi komputer lan Kacerdhasan gawéyan ing olahraga kanggo ketemu macem-macem masalah.
Ora ana pitakonan sing intelijen buatan lan pembelajaran mesin bakal terus maju disiplin iki amarga pengaruhe teknologi ing olahraga.
Artikel iki bakal fokus ing panggunaan visi komputer ing olahraga, kalebu aplikasi praktis, kaluwihan, lan liya-liyane.
Kita bakal miwiti karo introduksi saka visi komputer.
Dadi, apa visi komputer?
Bidang intelijen buatan lan pembelajaran mesin dikenal minangka "computer vision" (CV) nduweni tujuwan kanggo ngembangake teknik kanggo mulang komputer babagan carane ngerti lan ngerti isi gambar.
Kanggo ngenali lan nggolongake obyek ing lingkungan fisik sing dinamis lan ganti, visi komputer nggunakake sinau jero model kanggo simulasi sawetara saka kerumitan sistem sesanti manungsa lan pemahaman visual.
Komputer nggawe upaya kanggo niru cara wong ndeleng lingkungan visual.
Nanging, ora kaya wong, komputer duwe kapasitas kanggo nyimpen data sing akeh banget lan ngolah kanthi cepet, menehi kita keluwesan kanggo utusan akeh tugas menyang teknologi paling canggih.
Saiki, kemajuan teknologi smartphone, media sosial, lan panggunaan sing nyebar dening milyaran wong - luwih saka 3 milyar foto sing dikirim online saben dina - nggawe data visual luwih akeh tinimbang sadurunge.
Bebarengan karo tambah akses menyang daya komputasi gedhe lan kemajuan ing sinau jero lan algoritma jaringan syaraf (contone, panemuan jaringan syaraf convolutional), kasedhiyan jumlah gedhe saka gambar wis nyedhiyakake komputer kesempatan invaluable kanggo sinau pola lan karakteristik iki. gambar lan nambah tingkat akurasi kanggo Deteksi obyek lan klasifikasi.
Akibaté, sistem visi komputer wis entuk tingkat akurasi 99% ing sawetara aplikasi, ngluwihi akurasi visi manungsa ing tugas deteksi, kategorisasi, lan respon tartamtu.
Sesanti komputer ing Olahraga: Conto Real-Donya
1. nelusuri pamuter
ranging Player iku salah siji saka gol utama nalika nggunakake sesanti komputer ing olahraga . Kanggo nindakake iki, iku perlu kanggo ngenali lokasi saben pamuter ing sembarang wektu.
Pelatih bisa kanthi cepet nganalisa carane saben pemain obah ing lapangan lan struktur tim amarga pelacakan pemain, sing minangka komponen penting kanggo mbantu tim tampil luwih apik.
Taplikasi sesanti komputer paling nglereni-pinggiran ing olahraga saiki nggunakake algoritma segmentasi otomatis kanggo pinpoint wilayah sing mbokmenawa kagungane atlit.
Kanthi nggunakake learning machine lan cara data mining ing data nelusuri pamuter unprocessed, output saka sistem sesanti komputer bisa apik.
Informasi semantik bisa digawe yen komponen penting ing gambar utawa pigura video wis diidentifikasi kanggo nyedhiyakake aktivitas sing ditindakake para peserta ing perspektif (yaiku nyekel bal, pass, mlayu, defend, lan liya-liyane).
Cara kasebut bisa digunakake kanggo nggolongake kedadeyan semantik, kayata "siji-loro pass" ing bal-balan, lan kanggo nindakake analisis statistik ekstensif babagan kinerja pemain lan tim individu.
Supaya pelatih kanggo mbandhingaké panggonan pemain becik karo posisi pemain nyata sak muter tartamtu, saran uga bisa digawe ing panggonan paling apik kanggo pemain ing lapangan.
Akeh pilihan sing digawe dening teknologi pelacakan pemain iki nduweni kemampuan kanggo ngganti kanthi lengkap carane para atlit nyiyapake lan dipantau.
2. Nyegah ciloko
Kanggo ngatasi kebutuhan sing tambah akeh kanggo rewiring mental lan kesejahteraan nalika ngadhepi jarak sosial, akeh wong sing nggunakake kursus online.
Kanggo sinau carane olahraga kanthi aman lan nyegah ciloko, penting kanggo nyoba sawetara kelas sing diwulang dening instruktur sing berpengalaman, ing setelan pribadi utawa kelompok.
Contone, loro pilates lan yoga cukup prasaja kanggo nindakake ing omah. Nanging, utamane kanggo pamula, penting kanggo nyoba sawetara kelas. Sesanti komputer, utamane estimasi postur, ditrapake ing kahanan iki.
Estimasi postur minangka proyek visi komputer sing tujuane kanggo ngantisipasi lan ngawasi lokasi wong utawa obyek, lan aplikasi basis estimasi pose 3D saiki kasedhiya kanggo mbantu pelatih fitness manungsa.
Teknologi kasebut ngevaluasi saben tumindak pangguna lan menehi umpan balik kanthi nyata kanthi nggunakake data pelacakan gerakan sing akeh.
Nampa umpan balik wektu nyata lan ngindhari ciloko olahraga minangka rong mupangat kerja bareng karo pelatih virtual.
3. werni nelusuri
Kanggo ekstraksi informasi saka olahraga adhedhasar bal, utamane olahraga raket utawa bat-and-ball kaya tenis, jangkrik, badminton, lan liya-liyane, nglacak gerakan bal iku penting.
Model sesanti komputer bisa nuduhake lokasi sing tepat saka impact werni karo lemah, ngrekam gerakan werni ing telung dimensi, lan malah ramalan lintasan werni kanggo netepke yen bakal disabetake wicket.
Ing istilah liyane, sistem pelacakan bal sing didorong dening visi komputer mbantu karo:
- Deteksi bal
- Nelusuri lintasan
- Ramalan asil game
Jinis pelacakan bal iki luwih tantangan ing game kaya basket, voli, lan bal-balan amarga bal bisa didhelikake ing mburi pemain. Gantian, ijol-ijolan pemain karo bal bisa kedadeyan kanthi cepet lan tanpa peringatan.
4. Keputusan wasit dandan
Ana pirang-pirang conto babagan kecurangan lan keputusan wasit sing salah sajrone sejarah olahraga. Sajrone pirang-pirang taun, teknologi wis dadi olahraga, mbantu nyuda kesalahane wasit.
Kanthi introduksi teknologi kaya Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS), lan Hawk-eye ing keputusan tenis lan jangkrik, wasit utawa wasit saiki bisa dideleng lan , yen salah, dibalik.
Pejabat olahraga ing mangsa ngarep bakal nggawe kesalahan sing luwih sithik amarga panggunaan AI lan visi komputer sing saya akeh.
5. Estimasi pose ing aplikasi seluler
Nggunakake teknologi mutakhir bakal menehi motivasi kanggo wong supaya kerep nggunakake program sampeyan.
Sepira kerepe sampeyan nemokake aplikasi sing nggunakake video kanggo nuduhake carane nindakake latihan kanthi bener?
Paling kamungkinan akhir-akhir iki cukup reguler. Lan nimbang ngembangake model visi komputer sing kanthi otomatis nyetel posisi sing tepat, nglacak pendekatan sing digawe, lan menehi tips babagan carane nambah latihan. stand-in Fantastic kanggo pelatih asli.
Kanthi aplikasi iki, latihan tansah bisa diakses; kabeh sing perlu punika kamera ing tangan. Kembangake area keahlian sampeyan kanthi nambahake postur lan teknik khusus sampeyan supaya bisa katon ing pasar sampeyan tanpa kudu mbayar luwih akeh kanggo guru manungsa.
Teknologi iki mbiyantu banget kanggo ngasah spesialisasi sampeyan, sing bisa dadi postur utawa gerakan tartamtu. Sampeyan ora perlu mbayar pelatih profesional ekstra kanggo mulang program sampeyan.
6. Jurnalisme lan isi olahraga
Sampeyan bisa ngasilake konten sing nyenengake kanthi nggabungake teknologi intelijen buatan lan visi komputer.
Kamera bakal kanthi otomatis nyedhaki wektu sing paling nyenengake nalika model nganalisa acara, kayata gol.
Mbayangno yen sampeyan mung kudu nyiyapake sawetara kamera sing bisa kanthi cerdas lan kanthi otomatis fokus ing bagean sing paling penting saka game tinimbang kudu mbayar akeh wartawan lan ngenteni kiriman produksi kanggo nerbitake acara olahraga.
7. Penggemar swasana
Range aplikasi visi komputer mung nggumunake. Kasenengan saka wong sing ndeleng soko sadurunge bisa diukur dening tes sing melu lampiran kabel khusus kanggo ndeteksi impuls.
Kita ora perlu maneh mbatesi saben panampil menyang laboratorium amarga teknologi visi komputer. Njaluk ujian pepek kepuasan moviegoers.
Akeh macem-macem emosi, kayata rasa seneng, bosen, kasenengan, kuciwa, lan liya-liyane, bisa dibedakake kanthi model visi komputer.
tantangan
Visi komputer olahraga utamane gumantung ing sistem kamera kanggo njupuk lan banjur nganalisa rekaman olahraga. Biasane, sawetara kamera dipanggonke ing sekitar adegan aksi, kayata stand sajrone acara olah raga utawa ing pinggir lapangan latihan.
Malah ing pertandhingan siji, amba, lokasi, hardware, lan setelan shooting liyane beda-beda nemen saka olahraga kanggo olahraga.
Sistem sesanti komputer uga kudu dicocogake kanggo cocog tartamtu lan cara njupuk film, kang menehi masalah. Kesulitan tambahan kalebu:
- Akeh organisasi olahraga lan divisi analisis kinerja ora duwe peralatan video sing canggih.
- Owah-owahan pan, miring, lan zoom sing kerep ditindakake dening kamera siaran nggawe sistem pangolahan video visi komputer luwih angel adaptasi karo data sing terus ganti sing ditampa.
- Bisa uga angel kanggo sistem pangolahan video visi komputer kanggo mbedakake antarane item ing latar mburi, pemain, lan obyek, pemain sing nganggo klambi sing padha, lan kahanan liyane.
Kanggo sawetara, visi komputer wis ngrampungake cacat kasebut. Contone, pangolahan gambar wis ngidini komputer mbedakake antarane lemah, pemain, lan item latar ngarep liyane.
Yen ora, algoritma segmentasi adhedhasar werna bisa ngenali bal, ngawasi pemain sing obah, lan nemokake zona pitch kanthi werna suket, yaiku ijo.
kesimpulan
Kanggo ngringkes, visi komputer minangka lapangan teknis sing paling populer, lan popularitase mung saya tambah. Iki minangka perspektif anyar babagan pangolahan data lan carane katon; kita wis pungkasanipun dilatih komputer kanggo ndeleng.
Tugas visi komputer sing paling umum ing olahraga yaiku pelacakan pemain lan bal, perkiraan postur kanggo nyegah cedera, segmentasi kanggo mbedakake latar mburi saka pemain, lan liya-liyane.
Saben dina, kita ngasilake akeh data sing bisa digunakake kanthi efektif model sepur, sing banjur bakal dadi pitulungan kanggo ngatasi masalah bisnis.
Ninggalake a Reply