Turinys[Slėpti][Rodyti]
Ar sportuojate, kad išliktumėte tinkami, o gal esate kriketo ar futbolo mėgėjas? Kiti mėgsta žiūrėti žaidimus su draugais.
Kai kurie žmonės sportuoja norėdami būti sveiki ir dėmesingi. Sportas neabejotinai yra svarbus mūsų gyvenimo aspektas, nepaisant mūsų interesų ar gyvenimo būdo.
Sportas, kaip ir bet kuris kitas svarbus mūsų kasdienio gyvenimo ir pasaulio ekonomikos aspektas, neišvengiamai veikiamas technologijų patobulinimų.
Šiandien, 2022 m., jutikliais aprūpinti F1 transporto priemonės ir realaus laiko futbolo analizė nėra futuristinės technologijos.
Tiesą sakant, pažanga yra daug toliau: pažangiausios įmonės jau naudojo kompiuterinę viziją ir dirbtinis intelektas sporte spręsti įvairius klausimus.
Nekyla abejonių, kad dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis ir toliau skatins šią discipliną, atsižvelgiant į didelę technologijų įtaką sportui.
Šiame straipsnyje daugiausia dėmesio bus skiriama kompiuterinio matymo naudojimui sporte, įskaitant praktinius pritaikymus, privalumus ir daug daugiau.
Pradėsime nuo kompiuterinio matymo įvedimo.
Taigi, kas yra kompiuterinis regėjimas?
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi sritis, žinoma kaip "kompiuterinis matymas" (CV) siekiama sukurti metodus, kaip mokyti kompiuteriu suprasti ir suprasti paveikslėlių turinį.
Norint atpažinti ir klasifikuoti objektus dinamiškoje ir kintančioje fizinėje aplinkoje, naudojama kompiuterinė vizija gilus mokymasis modeliai, skirti imituoti tam tikrą žmogaus regėjimo sistemų ir vizualinio suvokimo sudėtingumą.
Kompiuteris stengiasi imituoti, kaip žmogus mato vaizdinę aplinką.
Tačiau, skirtingai nei žmonės, kompiuteriai gali saugoti milžiniškus duomenų kiekius ir juos greitai apdoroti, todėl galime lanksčiai deleguoti daugybę darbų pažangiausioms technologijoms.
Šiandien išmaniųjų telefonų technologijų pažanga, socialinės žiniasklaidos, o juos plačiai naudojant milijardai žmonių – kasdien internete paskelbiama daugiau nei 3 milijardai nuotraukų – sukuriama dar daugiau vaizdinių duomenų nei bet kada anksčiau.
Kartu su didesne prieiga prie didelės skaičiavimo galios ir gilaus mokymosi bei neuroninių tinklų algoritmų pažangos (pvz., konvoliucinių neuroninių tinklų išradimas), toks didžiulis vaizdų kiekis suteikė kompiuteriams neįkainojamų galimybių išmokti šių vaizdų modelius ir charakteristikas. vaizdus ir pagerinti tikslumo rodiklius objekto aptikimas ir klasifikacija.
Dėl to kompiuterinės regos sistemos pasiekė 99 % tikslumo rodiklius daugelyje jų pritaikymų, o tai viršija žmogaus regėjimo tikslumą atliekant konkrečias aptikimo, skirstymo į kategorijas ir reagavimo užduotis.
Kompiuterinis matymas sporte: realūs pavyzdžiai
1. Žaidėjų sekimas
Žaidėjų sekimas yra vienas iš pagrindinių tikslų naudojant kompiuterinį regėjimą sporte. Norint tai padaryti, būtina nustatyti kiekvieno žaidėjo buvimo vietą bet kuriuo metu.
Treneriai gali greitai analizuoti kiekvieno žaidėjo judėjimą aikštėje ir savo komandos struktūrą dėka žaidėjų stebėjimo, kuris yra esminis komponentas, padedantis komandoms geriau pasirodyti.
TŠiuolaikinės sporto kompiuterinės regos programos naudoja automatinius segmentavimo algoritmus, kad tiksliai nustatytų sritis, kurios tikriausiai priklauso sportininkams.
Naudodamiesi mašininis mokymasis ir duomenų gavybos metodus neapdorotuose žaidėjų sekimo duomenims, kompiuterinės vizijos sistemos išvestį galima pagerinti.
Semantinė informacija gali būti sukurta, kai identifikuojami esminiai vaizdo ar vaizdo įrašo kadro komponentai, leidžiantys peržvelgti dalyvių vykdomą veiklą (ty kamuolio valdymą, perdavimą, bėgimą, gynybą ir pan.).
Šie metodai gali būti naudojami klasifikuojant semantinius įvykius, tokius kaip „vienas-du perdavimai“ futbole, ir atlikti išsamią atskirų žaidėjų ir komandų rezultatyvumo statistinę analizę.
Kad treneriai galėtų palyginti idealią žaidėjo vietą su realia žaidėjo padėtimi konkretaus žaidimo metu, taip pat galima teikti pasiūlymus dėl geriausių žaidėjų vietų aikštėje.
Daugybė šios žaidėjų sekimo technologijos teikiamų parinkčių gali visiškai pakeisti sportininkų pasirengimą ir stebėjimą.
2. Traumos prevencija
Siekdami patenkinti padidėjusį psichikos pertvarkymo ir gerovės poreikį socialinio nuotolio akivaizdoje, daugelis žmonių kreipiasi į internetinius kursus.
Norint išmokti saugiai mankštintis ir išvengti traumų, svarbu išbandyti keletą pamokų, kurias veda patyręs instruktorius, tiek privačioje, tiek grupinėje aplinkoje.
Pavyzdžiui, tiek pilatesas, tiek joga yra pakankamai paprasti atlikti namuose. Tačiau ypač pradedantiesiems svarbu išbandyti keletą užsiėmimų. Šioje situacijoje turi įtakos kompiuterinis matymas, ypač laikysenos įvertinimas.
Laikysenos įvertinimas – tai kompiuterinio matymo darbas, kurio tikslas – numatyti ir stebėti asmens ar objekto vietą, o dabar yra 3D pozos įvertinimu pagrįstos programėlės, padedančios žmonių kūno rengybos treneriams.
Šios technologijos įvertina kiekvieną vartotojo veiksmą ir pateikia jiems išsamų atsiliepimą realiuoju laiku, naudodamos daugybę judesio stebėjimo duomenų.
Atsiliepimų realiuoju laiku gavimas ir treniruočių traumų išvengimas yra du darbo kartu su virtualiu treneriu pranašumai.
3. Kamuoliukų sekimas
Norint gauti informaciją iš kamuolio sporto šakų, ypač iš rakečių ar lazdos ir kamuolio sporto šakų, tokių kaip tenisas, kriketas, badmintonas ir kt., labai svarbu stebėti kamuolio judėjimą.
Kompiuterinio matymo modeliai gali nurodyti tikslią kamuoliuko smūgio į žemę vietą, užfiksuoti kamuoliuko judėjimą trimis matmenimis ir netgi numatyti kamuoliuko trajektoriją, kad būtų galima įvertinti, ar jis būtų pataikięs į vartelius.
Kitaip tariant, kompiuterinio matymo valdomos kamuoliuko sekimo sistemos padeda:
- Kamuoliukų aptikimas
- Trajektorijos sekimas
- Žaidimo baigties prognozė
Šio tipo kamuolio sekimas yra sudėtingesnis žaidimuose, tokiuose kaip krepšinis, tinklinis ir futbolas, nes kamuolys gali būti paslėptas už žaidėjų. Arba žaidėjų apsikeitimas kamuoliu gali įvykti greitai ir be įspėjimo.
4. Teisėjo sprendimo tobulinimas
Per visą sporto istoriją buvo daugybė akivaizdžių sukčiavimo ir neteisingų teisėjų sprendimų pavyzdžių. Bėgant metams technologijos pateko į sportą, padedančios sumažinti teisėjų daromų klaidų skaičių.
Įdiegus tokias technologijas kaip vaizdo padėjėjo teisėjas (VAR), tikslo linijos technologija (GLT), „Hawk-eye“, sprendimų peržiūros sistema (DRS) ir „Hawk-eye“ teniso ir kriketo varžybose, dabar galima peržiūrėti ir peržiūrėti teisėjo ar teisėjo sprendimus. , jei neteisinga, apverčiama.
Būsimi sporto pareigūnai darys dar mažiau klaidų, nes vis dažniau bus naudojamasi dirbtinio intelekto ir kompiuterinės vizijos.
5. Pozos įvertinimas mobiliojoje programoje
Pažangiausių technologijų naudojimas paskatins žmones dažnai naudotis jūsų programa.
Kaip dažnai susidūrėte su programomis, kurios naudoja vaizdo įrašus, kad parodytų, kaip tinkamai atlikti treniruotes?
Greičiausiai pastaruoju metu gana reguliariai. Taip pat apsvarstykite galimybę sukurti kompiuterinio matymo modelį, kuris automatiškai nustato tinkamą padėtį, stebi atliktus metodus ir pateikia patarimų, kaip pagerinti treniruotę. puiki vieta tikram treneriui.
Naudojant tokią programą, mokymai visada pasiekiami; viskas, ko jums reikia, yra fotoaparatas po ranka. Plėtokite savo kompetencijos sritį įtraukdami savo konkrečias laikysenas ir metodus, kad išsiskirtumėte savo rinkoje ir nereikėtų mokėti daugiau už mokytojus.
Ši technologija labai padeda tobulinti savo specialybę, kuri gali būti tam tikros pozos ar judesiai. Jums nereikia mokėti už papildomus profesionalius trenerius, kurie mokytų jūsų programas.
6. Žurnalistika ir sportinis turinys
Derindami dirbtinio intelekto ir kompiuterinio matymo technologijas galite sukurti intriguojančio turinio.
Kai modelis analizuoja įvykius, pvz., tikslą, fotoaparatas automatiškai priartės prie labiausiai intriguojančio laiko.
Įsivaizduokite, jei jums tiesiog reikia nustatyti kelias kameras, kurios galėtų protingai ir automatiškai sutelkti dėmesį į svarbiausias žaidimo dalis, o ne mokėti daug žurnalistų ir laukti, kol bus paskelbti sporto renginiai.
7. Gerbėjų nuotaika
Kompiuterinio matymo programų asortimentas yra tiesiog stulbinantis. Anksčiau ką nors žiūrinčio žmogaus malonumas galėjo būti išmatuotas atliekant bandymus, kurių metu buvo pritvirtinti specialūs laidai, skirti aptikti impulsus.
Dėl kompiuterinio matymo technologijų mums nebereikia kiekvieno žiūrovo įkalinti į laboratoriją. Išsamiai patikrinkite, ar kino žiūrovai patenkinti.
Daug įvairių emocijų, tokių kaip laimė, nuobodulys, jaudulys, nusivylimas ir kt., galima atskirti kompiuteriniais regėjimo modeliais.
Iššūkiai
Sportinis kompiuterinis matymas daugiausia priklauso nuo kamerų sistemų, skirtų užfiksuoti ir analizuoti sporto filmuotą medžiagą. Paprastai kelios kameros yra išdėstytos aplink veiksmo vietą, pavyzdžiui, tribūnos sporto renginio metu arba treniruočių aikštelės šonuose.
Net ir vienose rungtynėse kampas, vieta, aparatinė įranga ir kiti fotografavimo nustatymai labai skiriasi priklausomai nuo sporto šakos.
Kompiuterinio matymo sistemos taip pat turi būti pritaikytos tam tikroms atitikmenims ir filmavimo metodams, o tai kelia problemų. Papildomi sunkumai apima:
- Daugeliui sporto organizacijų ir veiklos analizės padalinių trūksta pažangios vaizdo įrangos.
- Dėl dažnų transliavimo kamerų atliekamų panoraminių, pakreiptų ir mastelio keitimų kompiuterinio matymo vaizdo apdorojimo sistemoms sunkiau prisitaikyti prie nuolat kintančių gaunamų duomenų.
- Kompiuterinio matymo vaizdo apdorojimo sistemoms gali būti sunku atskirti elementus fone, grotuvus ir objektus, žaidėjus, vilkinčius tą pačią aprangą, ir kitas situacijas.
Tam tikru mastu kompiuterinis matymas išsprendė šiuos trūkumus. Pavyzdžiui, vaizdo apdorojimas leido kompiuteriams atskirti žemę, grotuvus ir kitus pirmame plane esančius elementus.
Kitu atveju spalvomis pagrįsti segmentavimo algoritmai leidžia atpažinti kamuolį, stebėti judančius žaidėjus ir nustatyti aikštelės zoną pagal žolės spalvą, kuri yra žalia.
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad kompiuterinis matymas yra populiariausia technikos sritis, o jos populiarumas tik auga. Tai naujas požiūris į duomenų apdorojimą ir tai, kaip jis matomas; pagaliau išmokome kompiuterius matyti.
Dažniausios kompiuterinio matymo užduotys sporte yra žaidėjų ir kamuolių sekimas, laikysenos įvertinimas traumų prevencijai, segmentavimas siekiant atskirti foną nuo žaidėjų ir kt.
Kiekvieną dieną sugeneruojame daugybę duomenų, kuriuos galime efektyviai panaudoti traukinių modeliai, kuri vėliau veiks kaip viltinga pagalba sprendžiant verslo sunkumus.
Palikti atsakymą