Содржина[Крие][Прикажи]
Дали вежбате за да останете фит или можеби сте љубител на крикет или фудбал? Други сакаат да гледаат игри со пријателите.
Некои луѓе се занимаваат со спорт за да бидат здрави и внимателни. Спортот е несомнено значаен аспект од нашите животи, без оглед на нашите интереси или начин на живеење.
Спортот, како и секој друг важен аспект од нашиот секојдневен живот и глобалната економија, е неизбежно под влијание на технолошките подобрувања.
Денес, во 2022 година, возилата во Ф1 опремени со сензор и фудбалската аналитика во реално време не се футуристички технолошки фантазии.
Во реалноста, напредокот оди многу подалеку: најнапредните бизниси веќе користеле компјутерска визија и вештачка интелигенција во спортот за да се исполнат различни прашања.
Има малку прашање дека вештачката интелигенција и машинското учење ќе продолжат да ја унапредуваат оваа дисциплина со оглед на значителното влијание што технологијата го имаше врз спортот.
Оваа статија ќе се концентрира на употребата на компјутерската визија во спортот, вклучувајќи практични апликации, предности и многу повеќе.
Ќе започнеме со воведување на компјутерска визија.
Значи, што е компјутерска визија?
Полето на вештачката интелигенција и машинското учење познато како „компјутерска визија“ (CV) има за цел да развие техники за подучување на компјутерите како да ја разберат и сфатат содржината на сликите.
Со цел да се препознаат и класифицираат предметите во динамична и променлива физичка средина, компјутерската визија користи длабоко учење модели за симулирање на дел од сложеноста на човечките системи за вид и визуелна перцепција.
Компјутерот прави напори да имитира како личноста ја гледа визуелната средина.
Сепак, за разлика од луѓето, компјутерите имаат капацитет да складираат огромни количини на податоци и да ги обработуваат брзо, што ни дава флексибилност да делегираме многу задолженија на најсовремените технологии.
Денес, напредокот во технологијата на паметни телефони, социјални медиуми, и нивната широка употреба од страна на милијарди луѓе - повеќе од 3 милијарди фотографии се објавуваат на интернет секој ден - создаваат уште повеќе визуелни податоци од кога било досега.
Заедно со зголемениот пристап до голема компјутерска моќ и напредокот во длабокото учење и алгоритмите за невронски мрежи (на пр., пронајдокот на конволутивните невронски мрежи), достапноста на такви огромни количини на слики им обезбеди на компјутерите непроценливи можности да ги научат моделите и карактеристиките на овие слики и подобрување на стапките на точност за откривање на објекти и класификација.
Како резултат на тоа, системите за компјутерска визија постигнаа стапки на точност од 99% во голем број нивни апликации, надминувајќи ја точноста на човечкиот вид во специфични задачи за откривање, категоризација и одговор.
Компјутерска визија во спортот: Примери од реалниот свет
1. Следење на играчи
Следењето на играчите е една од главните цели кога се користи компјутерската визија во спортот. За да го направите ова, неопходно е да се идентификува локацијата на секој играч во кое било дадено време.
Тренерите можат брзо да анализираат како секој играч се движи на теренот и структурата на нивниот тим благодарение на следењето на играчите, што е клучна компонента за да им се помогне на тимовите да се претстават подобро.
Tнајсовремените апликации за компјутерска визија во спортот во денешно време користат алгоритми за автоматска сегментација за прецизно одредување области кои веројатно им припаѓаат на спортистите.
Со користење на машинско учење и методите за ископување податоци на необработените податоци за следење на плеерот, може да се подобри излезот на системот за компјутерска визија.
Семантичките информации може да се создадат откако ќе се идентификуваат клучните компоненти во рамката за слика или видео за да се стават во перспектива активностите што учесниците ги преземаат (т.е. поседување топка, додавање, трчање, одбрана итн.).
Овие методи може да се користат за класифицирање на семантички појави, како што е „еден-два додавање“ во фудбалот и за правење опсежна статистичка анализа на перформансите на поединечни играчи и тимови.
Со цел да им се овозможи на тренерите да го споредат идеалното место на играчите со вистинското позиционирање на играчите за време на одредена игра, може да се дадат предлози и за најдобрите места за играчите на теренот.
Многубројните опции што ги нуди оваа технологија за следење играчи имаат способност целосно да го променат начинот на кој спортистите се подготвуваат и се извидуваат.
2. Превенција на повреди
За да се одговори на зголемената потреба за ментално превртување и благосостојба во услови на социјална дистанца, многу луѓе прибегнуваат кон онлајн курсеви.
За да научите како да вежбате безбедно и да спречите повреди, важно е да пробате неколку часови подучени од искусен инструктор, без разлика дали се во приватен или групен амбиент.
На пример, и пилатес и јога се доволно едноставни за правење дома. Сепак, особено за почетник, важно е да пробате неколку часови. Компјутерската визија, особено проценката на држењето на телото, доаѓа во игра во оваа ситуација.
Проценката на држењето на телото е работа со компјутерска визија која има за цел да ја предвиди и следи локацијата на личноста или предметот, а апликациите засновани на проценка на 3Д пози сега се достапни за да им помогнат на тренерите за физичка кондиција.
Овие технологии ја проценуваат секоја акција на корисникот и му нудат темелни повратни информации во реално време користејќи мноштво податоци за следење на движењето.
Добивањето повратни информации во реално време и избегнувањето повреди при вежбање се две придобивки од соработката со виртуелен тренер.
3. Следење на топка
За извлекување информации од спортови базирани на топка, особено спортови со рекет или со палка и топка како тенис, крикет, бадминтон и други, следењето на движењето на топката е од клучно значење.
Моделите за компјутерска визија можат да ја покажат прецизната локација на ударот на топката со земјата, да го снимаат движењето на топката во три димензии, па дури и да ја прогнозираат траекторијата на топката за да проценат дали таа би удрила во викетот.
Со други зборови, системите за следење на топката управувани од компјутерска визија помагаат со:
- Откривање на топки
- Следење на траекторијата
- Прогноза за исходот на играта
Овој тип на следење топка е поголем предизвик во игрите како кошарка, одбојка и фудбал бидејќи топката може да се сокрие зад играчите. Наизменично, размената на играчи со топката може да се случи брзо и без предупредување.
4. Подобрување на одлуката на судијата
Имаше безброј примери на бесрамно мамење и неточни судиски одлуки низ историјата на спортот. Низ годините, технологијата се проби во спортот, помагајќи да се намали бројот на грешки што ги прават судиите.
Со воведувањето на технологии како што се видео помошник судија (VAR), технологија за гол-линија (GLT), око-јастреб, систем за прегледување на одлуки (DRS) и јастреб-око во тенис и крикет, сега може да се прегледаат одлуките на судијата или судијата и , ако е неточно, превртено.
Идните спортски службеници ќе прават уште помалку грешки поради зголемената употреба на вештачка интелигенција и компјутерска визија.
5. Проценка на позата во мобилната апликација
Користењето на врвни технологии ќе ги мотивира луѓето често да ја користат вашата програма.
Колку често сте сретнале апликации кои користат видеа за да покажат како правилно да ги изведувате тренинзите?
Најверојатно во последно време прилично редовно. Размислете за развој на модел за компјутерска визија што автоматски ја поставува соодветната позиција, ги следи направените пристапи и нуди совети како да го подобрите вашето вежбање. фантастичен штанд за вистински тренер.
Со ваква апликација, обуката е секогаш достапна; се што ви треба е камера при рака. Развијте ја вашата област на експертиза со додавање на ваши посебни пози и техники за да се истакнете на вашиот пазар без да мора да плаќате повеќе за човечки учители.
Оваа технологија е многу корисна за усовршување на вашата специјалност, која може да биде одредени пози или движења. Не треба да плаќате за дополнителни професионални тренери за да ги учат вашите програми.
6. Новинарски и спортски содржини
Можете да произведувате интригантна содржина со комбинирање на вештачката интелигенција и технологиите за компјутерска визија.
Камерата автоматски ќе се приближи до најинтригантното време кога моделот ги анализира настаните, како што е целта.
Замислете само да треба да поставите неколку камери кои ќе можат интелигентно и автоматски да се фокусираат на најважните делови од играта, наместо да мора да платите голем број новинари и да чекате постпродукција за објавување спортски настани.
7. Расположение на навивачите
Опсегот на апликации за компјутерска визија е едноставно зачудувачки. Уживањето на човек што гледа нешто претходно можеше да се мери со тестови кои вклучуваа прикачување на специјални жици за откривање на импулси.
Повеќе не треба да го ограничуваме секој гледач во лабораторија благодарение на технологиите за компјутерска визија. Добијте темелно испитување на задоволството на кинољубителите.
Многу различни емоции, како што се среќа, здодевност, возбуда, разочарување итн., може да се разликуваат по моделите на компјутерска визија.
Предизвици
Спортската компјутерска визија главно се потпира на системите на камери за снимање и потоа анализирање на спортските снимки. Обично, голем број камери се поставени околу сцената на акцијата, како што се трибините за време на спортски настан или страните на теренот за вежбање.
Дури и во рамките на еден натпревар, аголот, локацијата, хардверот и другите поставки за снимање се разликуваат многу од спорт до спорт.
Системите за компјутерска визија, исто така, мора да се прилагодат на одредени совпаѓања и методи на снимање филм, што претставува проблем. Дополнителни тешкотии вклучуваат:
- Многу спортски организации и одделенија за анализа на перформанси немаат напредна видео опрема.
- Честото менување на движење, навалување и зумирање направени од камерите за емитување го отежнуваат прилагодувањето на системите за обработка на видео од компјутерска визија на податоците кои постојано се менуваат што ги примаат.
- Можеби е тешко за системите за обработка на видео со компјутерска визија да разликуваат ставки во заднината, играчи и предмети, играчи кои носат иста облека и други ситуации.
До одреден степен, компјутерската визија ги реши овие недостатоци. На пример, обработката на слики им овозможи на компјутерите да прават разлика помеѓу теренот, играчите и другите ставки во преден план.
Инаку, алгоритмите за сегментација базирани на боја овозможуваат препознавање на топката, следење на играчите кои се движат и лоцирање на зоната на теренот според бојата на тревата, која е зелена.
Заклучок
Да резимираме, компјутерската визија е најпопуларното техничко поле, а неговата популарност само расте. Ова е нова перспектива за обработката на податоците и за тоа како се гледа; Конечно ги обучивме компјутерите да гледаат.
Најчестите задачи за компјутерска визија во спортот се следење на играч и топка, проценка на држењето за спречување повреди, сегментација за разликување на позадината од играчите и други.
Секој ден, ние генерираме огромно количество податоци што можеме да ги искористиме за ефективно модели на воз, кој потоа ќе функционира како надежна помош во справувањето со деловните тешкотии.
Оставете Одговор