სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ვარჯიშობთ იმისთვის, რომ ფორმაში დარჩეთ, ან იქნებ კრიკეტის ან ფეხბურთის მოყვარული ხართ? სხვებს უყვართ მეგობრებთან ერთად თამაშების ყურება.
ზოგიერთი ადამიანი მონაწილეობს სპორტში, რათა იყოს ჯანმრთელი და ყურადღებიანი. სპორტი უდავოდ ჩვენი ცხოვრების მნიშვნელოვანი ასპექტია, მიუხედავად ჩვენი ინტერესებისა და ცხოვრების წესისა.
სპორტი, ისევე როგორც ჩვენი ყოველდღიური ცხოვრებისა და გლობალური ეკონომიკის ყველა სხვა მნიშვნელოვანი ასპექტი, გარდაუვალია ტექნოლოგიური გაუმჯობესების გავლენას.
დღეს, 2022 წელს, სენსორებით აღჭურვილი F1 მანქანები და რეალურ დროში ფეხბურთის ანალიტიკა არ არის ფუტურისტული ტექნიკური ფანტაზია.
სინამდვილეში, წინსვლა ბევრად უფრო შორს მიდის: ყველაზე მოწინავე ბიზნესებმა უკვე გამოიყენეს კომპიუტერული ხედვა და ხელოვნური ინტელექტი სპორტში სხვადასხვა საკითხების დასაკმაყოფილებლად.
ეჭვგარეშეა, რომ ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობა გააგრძელებს ამ დისციპლინის წინსვლას იმ მნიშვნელოვანი გავლენის გათვალისწინებით, რაც ტექნოლოგიამ მოახდინა სპორტზე.
ეს სტატია ყურადღებას გაამახვილებს კომპიუტერული ხედვის გამოყენებაზე სპორტში, მათ შორის პრაქტიკულ აპლიკაციებზე, უპირატესობებზე და ბევრ სხვაზე.
დავიწყებთ კომპიუტერული ხედვის დანერგვით.
მაშ, რა არის კომპიუტერული ხედვა?
ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფერო, რომელიც ცნობილია როგორც "კომპიუტერული ხედვა" (CV) მიზნად ისახავს ტექნიკის შემუშავებას კომპიუტერებისთვის სურათების შინაარსის გააზრებისა და გაგებისთვის.
დინამიურ და ცვალებად ფიზიკურ გარემოში ობიექტების ამოცნობისა და კლასიფიკაციის მიზნით, კომპიუტერული ხედვა იყენებს ღრმა სწავლება მოდელები ადამიანის ხედვის სისტემებისა და ვიზუალური აღქმის ზოგიერთი სირთულის სიმულაციისთვის.
კომპიუტერი ცდილობს მიბაძოს, თუ როგორ ხედავს ადამიანი ვიზუალურ გარემოს.
თუმცა, ადამიანებისგან განსხვავებით, კომპიუტერებს აქვთ უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების შესანახი და სწრაფად დამუშავების უნარი, რაც გვაძლევს მოქნილობას, რომ მოვახდინოთ მრავალი სამუშაოს დელეგირება უახლესი ტექნოლოგიებისთვის.
დღეს სმარტფონების ტექნოლოგიების მიღწევები, სოციალური მედიადა მილიარდობით ადამიანის მიერ მათი ფართო გამოყენება – ყოველდღიურად 3 მილიარდზე მეტი ფოტო ქვეყნდება ონლაინ – ქმნის კიდევ უფრო მეტ ვიზუალურ მონაცემს, ვიდრე ოდესმე.
დიდი გამოთვლითი სიმძლავრის გაზრდილ წვდომასთან და ღრმა სწავლებისა და ნერვული ქსელების ალგორითმების მიღწევებთან ერთად (მაგ., კონვოლუციური ნერვული ქსელების გამოგონება), სურათების ასეთი დიდი რაოდენობით ხელმისაწვდომობამ კომპიუტერებს შესთავაზა ფასდაუდებელი შესაძლებლობები, ისწავლონ მათი ნიმუშები და მახასიათებლები. სურათები და გააუმჯობესეთ სიზუსტის მაჩვენებლები ობიექტის გამოვლენა და კლასიფიკაცია.
შედეგად, კომპიუტერულმა ხედვის სისტემებმა მიაღწიეს სიზუსტის მაჩვენებელს 99%-ს თავის რიგ აპლიკაციებში, რაც აღემატება ადამიანის ხედვის სიზუსტეს სპეციფიკურ გამოვლენის, კატეგორიზაციისა და რეაგირების ამოცანებში.
კომპიუტერული ხედვა სპორტში: რეალური სამყაროს მაგალითები
1. მოთამაშის თვალთვალი
მოთამაშეთა თვალთვალი ერთ-ერთი მთავარი მიზანია სპორტში კომპიუტერული ხედვის გამოყენებისას. ამისათვის აუცილებელია თითოეული მოთამაშის ადგილმდებარეობის იდენტიფიცირება ნებისმიერ დროს.
მწვრთნელებს შეუძლიათ სწრაფად გააანალიზონ, თუ როგორ მოძრაობს თითოეული მოთამაშე მოედანზე და მათი გუნდის სტრუქტურა მოთამაშეთა თვალთვალის წყალობით, რაც გადამწყვეტი კომპონენტია გუნდების უკეთესად შესრულებაში.
Tდღესდღეობით, სპორტში კომპიუტერული ხედვის უახლესი აპლიკაციები იყენებს ავტომატურ სეგმენტაციის ალგორითმებს, რათა ზუსტად განსაზღვრონ ის ადგილები, რომლებიც სავარაუდოდ ეკუთვნის სპორტსმენებს.
გამოყენებით მანქანა სწავლის და მონაცემთა მოპოვების მეთოდები დაუმუშავებელი მოთამაშის თვალთვალის მონაცემებზე, კომპიუტერული ხედვის სისტემის გამომავალი შეიძლება გაუმჯობესდეს.
სემანტიკური ინფორმაცია შეიძლება შეიქმნას მას შემდეგ, რაც გამოვლინდება გადამწყვეტი კომპონენტები გამოსახულების ან ვიდეო კადრში, რათა პერსპექტიული იყოს აქტივობები, რომლებსაც მონაწილეები იღებენ (მაგ. ბურთის ფლობა, პასი, გაშვება, დაცვა და ა.შ.).
ეს მეთოდები შეიძლება გამოყენებულ იქნას სემანტიკური მოვლენების კლასიფიკაციისთვის, როგორიცაა ფეხბურთში „ერთი-ორი პასი“ და ცალკეული მოთამაშეებისა და გუნდების მუშაობის ვრცელი სტატისტიკური ანალიზის გასაკეთებლად.
იმისათვის, რომ მწვრთნელებს საშუალება მისცენ შეადარონ იდეალური მოთამაშის განლაგება კონკრეტული თამაშის დროს მოთამაშის რეალურ პოზიციონირებასთან, ასევე შესაძლებელია შემოთავაზებების გაკეთება მოედანზე მოთამაშეთა საუკეთესო ადგილებზე.
მოთამაშის თვალთვალის ტექნოლოგიის მიერ წარმოდგენილ მრავალ ვარიანტს აქვს შესაძლებლობა მთლიანად შეცვალოს სპორტსმენების მომზადება და სკაუტირება.
2. ტრავმის პრევენცია
სოციალური დისტანციის პირობებში გონებრივი გადატვირთვისა და კეთილდღეობის გაზრდილი საჭიროების გადასაჭრელად, ბევრი ადამიანი მიმართავს ონლაინ კურსებს.
იმისათვის, რომ ისწავლოთ როგორ ივარჯიშოთ უსაფრთხოდ და თავიდან აიცილოთ დაზიანებები, მნიშვნელოვანია სცადოთ რამდენიმე გაკვეთილი, რომელსაც ასწავლის გამოცდილი ინსტრუქტორი, კერძო თუ ჯგუფურ გარემოში.
მაგალითად, პილატესი და იოგა საკმაოდ მარტივია სახლში გასაკეთებლად. თუმცა, განსაკუთრებით დამწყებთათვის, მნიშვნელოვანია სცადოთ რამდენიმე გაკვეთილი. კომპიუტერული ხედვა, განსაკუთრებით პოზის შეფასება, მოქმედებს ამ სიტუაციაში.
პოზის შეფასება არის კომპიუტერული ხედვის სამუშაო, რომელიც მიზნად ისახავს ადამიანის ან ობიექტის მდებარეობის წინასწარმეტყველებას და მონიტორინგს, ხოლო 3D პოზების შეფასებაზე დაფუძნებული აპები ახლა უკვე ხელმისაწვდომია ადამიანის ფიტნეს ტრენერების დასახმარებლად.
ეს ტექნოლოგიები აფასებენ მომხმარებლის ყოველ ქმედებას და სთავაზობენ მათ საფუძვლიან უკუკავშირს რეალურ დროში მოძრაობის თვალთვალის უამრავ მონაცემთა გამოყენებით.
რეალურ დროში უკუკავშირის მიღება და ვარჯიშის დაზიანებების თავიდან აცილება ვირტუალურ მწვრთნელთან ერთად მუშაობის ორი უპირატესობაა.
3. ბურთის თვალთვალი
ბურთზე დაფუძნებული სპორტიდან ინფორმაციის მოპოვებისთვის, განსაკუთრებით რაკეტის ან ჯოხებით და ბურთის მქონე სპორტებიდან, როგორიცაა ჩოგბურთი, კრიკეტი, ბადმინტონი და სხვა, ბურთის მოძრაობის თვალყურის დევნება გადამწყვეტია.
კომპიუტერული ხედვის მოდელებს შეუძლიათ მიუთითონ ბურთის მიწასთან დარტყმის ზუსტი მდებარეობა, ჩაწერონ ბურთის მოძრაობა სამ განზომილებაში და ბურთის ტრაექტორიის პროგნოზირებაც კი, რათა შეაფასონ, მოხვდებოდა თუ არა ის ბუშტში.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, კომპიუტერული ხედვით მართული ბურთის თვალთვალის სისტემები დაგეხმარებათ:
- ბურთების გამოვლენა
- ტრაექტორიის მიკვლევა
- თამაშის შედეგების პროგნოზი
ბურთის თვალთვალის ეს ტიპი უფრო რთულია თამაშებში, როგორიცაა კალათბურთი, ფრენბურთი და ფეხბურთი, რადგან ბურთი შეიძლება დამალული იყოს მოთამაშეების უკან. ალტერნატიულად, მოთამაშეთა გაცვლა ბურთთან შეიძლება მოხდეს სწრაფად და გაფრთხილების გარეშე.
4. მსაჯის გადაწყვეტილების გაუმჯობესება
სპორტის მთელი ისტორიის მანძილზე უხეში მოტყუების და მსაჯების არასწორი გადაწყვეტილებების უამრავი მაგალითი ყოფილა. წლების განმავლობაში ტექნოლოგიამ გაიარა გზა სპორტში, რაც ხელს უწყობს მსაჯების დაშვებული შეცდომების შემცირებას.
ისეთი ტექნოლოგიების დანერგვით, როგორიცაა მსაჯის ვიდეო ასისტენტი (VAR), გოლ-ხაზის ტექნოლოგია (GLT), ქორი-თვალი, გადაწყვეტილების განხილვის სისტემა (DRS) და ქორი-თვალი ჩოგბურთსა და კრიკეტში, მსაჯის ან მსაჯის გადაწყვეტილებების გადახედვა უკვე შესაძლებელია და , თუ არასწორია, ამოტრიალებულია.
მომავალი სპორტის ოფიციალური პირები კიდევ უფრო ნაკლებ შეცდომებს დაუშვებენ ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული ხედვის მზარდი გამოყენების გამო.
5. პოზების შეფასება მობილურ აპლიკაციაში
უახლესი ტექნოლოგიების გამოყენება მოტივაციას გაუწევს ადამიანებს, გამოიყენონ თქვენი პროგრამა ხშირად.
რამდენად ხშირად შეგხვედრიათ აპლიკაციები, რომლებიც იყენებენ ვიდეოებს ვარჯიშების სწორად შესრულების საჩვენებლად?
სავარაუდოდ, ბოლო დროს საკმაოდ რეგულარულად. და განიხილეთ კომპიუტერული ხედვის მოდელის შემუშავება, რომელიც ავტომატურად ადგენს შესაბამის პოზიციას, თვალყურს ადევნებს მიდგომებს და გთავაზობთ რჩევებს, თუ როგორ გააუმჯობესოთ თქვენი ვარჯიში. ფანტასტიკური სტენდი ნამდვილი მწვრთნელისთვის.
ამ ტიპის აპლიკაციით, ტრენინგი ყოველთვის ხელმისაწვდომია; ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ არის კამერა ხელთ. განავითარეთ თქვენი გამოცდილების სფერო თქვენი საკუთარი პოზებისა და ტექნიკის დამატებით, რათა გამოირჩეოდეთ თქვენს ბაზარზე ისე, რომ არ გადაიხადოთ მეტი მასწავლებლებისთვის.
ეს ტექნოლოგია ძალიან სასარგებლოა თქვენი სპეციალობის გასაუმჯობესებლად, რომელიც შეიძლება იყოს გარკვეული პოზები ან მოძრაობები. თქვენ არ გჭირდებათ გადაიხადოთ დამატებითი პროფესიონალი ტრენერები თქვენი პროგრამების სწავლებისთვის.
6. ჟურნალისტიკა და სპორტული შინაარსი
თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ დამაინტრიგებელი შინაარსი ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული ხედვის ტექნოლოგიების კომბინაციით.
კამერა ავტომატურად მიუახლოვდება ყველაზე დამაინტრიგებელ დროს, როდესაც მოდელი აანალიზებს მოვლენებს, როგორიცაა მიზანი.
წარმოიდგინეთ, თუ უბრალოდ დაგჭირდებათ რამდენიმე კამერის დაყენება, რომელსაც შეუძლია ჭკვიანურად და ავტომატურად ფოკუსირება მოახდინოს თამაშის ყველაზე მნიშვნელოვან ნაწილებზე, ვიდრე უნდა გადაიხადოთ რეპორტიორების დიდი რაოდენობა და დაელოდოთ პოსტპროდუქციას სპორტული ღონისძიებების გამოქვეყნებისთვის.
7. ფანების განწყობა
კომპიუტერული ხედვის აპლიკაციების სპექტრი უბრალოდ გასაოცარია. ადამიანის სიამოვნება რაღაცის ყურებით ადრე შეიძლებოდა გაზომილიყო ტესტებით, რომლებიც მოიცავდა სპეციალური მავთულის მიმაგრებას იმპულსების გამოსავლენად.
ჩვენ აღარ გვჭირდება ყველა მაყურებლის ლაბორატორიაში შეზღუდვა კომპიუტერული ხედვის ტექნოლოგიების წყალობით. ჩაიტარეთ კინომაყურებლების კმაყოფილების საფუძვლიანი გამოკვლევა.
კომპიუტერული ხედვის მოდელებით შეიძლება გამოირჩეოდეს მრავალი განსხვავებული ემოცია, როგორიცაა ბედნიერება, მოწყენილობა, მღელვარება, იმედგაცრუება და ა.შ.
გამოწვევები
სპორტული კომპიუტერული ხედვა ძირითადად ეყრდნობა კამერის სისტემებს სპორტული კადრების გადასაღებად და შემდეგ გასაანალიზებლად. როგორც წესი, რამდენიმე კამერა განლაგებულია მოქმედების სცენის გარშემო, როგორიცაა სტენდები სპორტული ღონისძიების დროს ან სავარჯიშო მოედნის გვერდებზე.
ერთი მატჩის დროსაც კი, კუთხე, მდებარეობა, აპარატურა და სროლის სხვა პარამეტრები მნიშვნელოვნად განსხვავდება სპორტის მიხედვით.
კომპიუტერული ხედვის სისტემები ასევე უნდა იყოს ადაპტირებული ფილმების გადაღების გარკვეულ შესატყვისებსა და მეთოდებზე, რაც პრობლემას წარმოადგენს. დამატებითი სირთულეები მოიცავს:
- ბევრ სპორტულ ორგანიზაციას და შესრულების ანალიზის განყოფილებას არ გააჩნია მოწინავე ვიდეო აღჭურვილობა.
- სამაუწყებლო კამერების მიერ განხორციელებული ხშირი პანელის, დახრისა და მასშტაბირების ცვლილებები ართულებს კომპიუტერული ხედვის ვიდეო დამუშავების სისტემებს ადაპტირებას მათ მიერ მიღებულ მუდმივად ცვალებად მონაცემებთან.
- კომპიუტერული ხედვის ვიდეო დამუშავების სისტემებს შეიძლება გაუჭირდეს ერთმანეთისგან განასხვავოს ფონზე არსებული ელემენტები, მოთამაშეები და საგნები, მოთამაშეები, რომლებიც ატარებენ ერთსა და იმავე ჩაცმულობას და სხვა სიტუაციებში.
გარკვეულწილად, კომპიუტერულმა ხედვამ გადაჭრა ეს ხარვეზები. მაგალითად, გამოსახულების დამუშავებამ კომპიუტერებს საშუალება მისცა გაარჩიონ მიწა, მოთამაშეები და სხვა წინა პლანზე.
წინააღმდეგ შემთხვევაში, ფერებზე დაფუძნებული სეგმენტაციის ალგორითმები შესაძლებელს ხდის ბურთის ამოცნობას, მოძრავი მოთამაშეების მონიტორინგს და მოედნის ზონას ბალახის ფერის მიხედვით, რომელიც მწვანეა.
დასკვნა
მოკლედ რომ ვთქვათ, კომპიუტერული ხედვა არის ყველაზე პოპულარული ტექნიკური სფერო და მისი პოპულარობა მხოლოდ იზრდება. ეს არის ახალი პერსპექტივა მონაცემთა დამუშავებისა და მისი დანახვის შესახებ; ჩვენ საბოლოოდ მოვამზადეთ კომპიუტერები, რათა დავინახოთ.
სპორტში კომპიუტერული ხედვის ყველაზე გავრცელებული ამოცანებია მოთამაშისა და ბურთის თვალყურის დევნება, პოზის შეფასება ტრავმის პრევენციისთვის, სეგმენტაცია მოთამაშეებისგან ფონის განასხვავებისთვის და სხვა.
ყოველდღე, ჩვენ ვაწარმოებთ უამრავ მონაცემს, რომელიც შეიძლება ეფექტურად გამოვიყენოთ მატარებლის მოდელები, რომელიც შემდეგ იმოქმედებს როგორც იმედისმომცემი დახმარება ბიზნესის სირთულეების მოგვარებაში.
დატოვე პასუხი