ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ശാരീരികക്ഷമത നിലനിർത്താൻ നിങ്ങൾ വ്യായാമം ചെയ്യാറുണ്ടോ, അതോ ക്രിക്കറ്റോ ഫുട്ബോളോ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ആളാണോ നിങ്ങൾ? മറ്റു ചിലർ സുഹൃത്തുക്കളോടൊപ്പം കളികൾ കാണാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു.
ചില ആളുകൾ ആരോഗ്യത്തോടെയും ശ്രദ്ധയോടെയും സ്പോർട്സിൽ പങ്കെടുക്കുന്നു. നമ്മുടെ താൽപ്പര്യങ്ങളോ ജീവിതരീതിയോ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ സ്പോർട്സ് നമ്മുടെ ജീവിതത്തിലെ ഒരു പ്രധാന വശമാണ്.
നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിന്റെയും ആഗോള സമ്പദ്വ്യവസ്ഥയുടെയും മറ്റെല്ലാ സുപ്രധാന വശങ്ങളെയും പോലെ കായികവും സാങ്കേതിക മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളാൽ അനിവാര്യമായും സ്വാധീനിക്കപ്പെടുന്നു.
ഇന്ന്, 2022-ൽ, സെൻസർ സജ്ജീകരിച്ച എഫ്1 വാഹനങ്ങളും തത്സമയ ഫുട്ബോൾ അനലിറ്റിക്സും ഫ്യൂച്ചറിസ്റ്റിക് ടെക് ഫാൻസികളല്ല.
വാസ്തവത്തിൽ, മുന്നേറ്റങ്ങൾ കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് പോകുന്നു: ഏറ്റവും വികസിത ബിസിനസ്സുകൾ ഇതിനകം കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിച്ചു നിർമ്മിത ബുദ്ധി വിവിധ പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടാൻ കായികരംഗത്ത്.
കായികരംഗത്ത് സാങ്കേതികവിദ്യ ചെലുത്തിയ ഗണ്യമായ സ്വാധീനം കണക്കിലെടുത്ത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഈ അച്ചടക്കം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുമെന്നതിൽ സംശയമില്ല.
പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങൾ, നേട്ടങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെ സ്പോർട്സിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തെ ഈ ലേഖനം കേന്ദ്രീകരിക്കും.
കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയുടെ ആമുഖത്തോടെ ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കും.
അപ്പോൾ, എന്താണ് കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം?
എന്നറിയപ്പെടുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെയും മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും മേഖല "കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച" (CV) കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ ചിത്രങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാമെന്നും മനസ്സിലാക്കാമെന്നും പഠിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ചലനാത്മകവും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നതുമായ ഭൌതിക പരിതസ്ഥിതിയിൽ വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയാനും തരംതിരിക്കാനും, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മനുഷ്യ ദർശന സംവിധാനങ്ങളുടെയും വിഷ്വൽ പെർസെപ്ഷന്റെയും ചില സങ്കീർണ്ണതകൾ അനുകരിക്കുന്നതിനുള്ള മാതൃകകൾ.
ഒരു വ്യക്തി വിഷ്വൽ പരിസ്ഥിതിയെ എങ്ങനെ കാണുന്നു എന്ന് അനുകരിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ശ്രമിക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ആളുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സംഭരിക്കാനും അത് വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിവുണ്ട്, ഇത് ഏറ്റവും അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യകളിലേക്ക് പല ജോലികളും ഏൽപ്പിക്കാനുള്ള വഴക്കം നൽകുന്നു.
ഇന്ന്, സ്മാർട്ട്ഫോൺ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പുരോഗതി, സോഷ്യൽ മീഡിയ, കൂടാതെ കോടിക്കണക്കിന് ആളുകളുടെ വ്യാപകമായ ഉപയോഗം - പ്രതിദിനം 3 ബില്ല്യണിലധികം ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ഓൺലൈനിൽ പോസ്റ്റുചെയ്യുന്നു - മുമ്പത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ വിഷ്വൽ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
വലിയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയിലേക്കുള്ള വർദ്ധിച്ച ആക്സസ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അൽഗോരിതങ്ങളിലും (ഉദാ. കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ കണ്ടുപിടിത്തം) പുരോഗതിക്കൊപ്പം, അത്തരം വലിയ അളവിലുള്ള ചിത്രങ്ങളുടെ ലഭ്യത കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഇവയുടെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും പഠിക്കാനുള്ള അമൂല്യമായ അവസരങ്ങൾ പ്രദാനം ചെയ്തു. ചിത്രങ്ങളുടെ കൃത്യത നിരക്കുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുക ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ വർഗ്ഗീകരണവും.
തൽഫലമായി, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ അവയുടെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ 99% കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു, നിർദ്ദിഷ്ട കണ്ടെത്തൽ, വർഗ്ഗീകരണം, പ്രതികരണ ജോലികൾ എന്നിവയിൽ മനുഷ്യന്റെ കാഴ്ചയുടെ കൃത്യതയെ മറികടക്കുന്നു.
സ്പോർട്സിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം: യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ
1. പ്ലെയർ ട്രാക്കിംഗ്
സ്പോർട്സിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ പ്ലേയർ ട്രാക്കിംഗ് പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങളിലൊന്നാണ്. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, ഏത് സമയത്തും ഓരോ കളിക്കാരന്റെയും സ്ഥാനം തിരിച്ചറിയേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
ഓരോ കളിക്കാരനും മൈതാനത്ത് എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നുവെന്നും അവരുടെ ടീമിന്റെ ഘടനയും പ്ലെയർ ട്രാക്കിംഗിന് നന്ദി പറഞ്ഞ് കോച്ചുകൾക്ക് അതിവേഗം വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് ടീമുകളെ മികച്ച പ്രകടനം നടത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിൽ നിർണായക ഘടകമാണ്.
Tസ്പോർട്സിലെ ഏറ്റവും ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, അത്ലറ്റുകളുടെ മേഖലകൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഓട്ടോമാറ്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടാതെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാത്ത പ്ലെയർ ട്രാക്കിംഗ് ഡാറ്റയിലെ ഡാറ്റ മൈനിംഗ് രീതികൾ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
ഒരു ചിത്രത്തിലോ വീഡിയോ ഫ്രെയിമിലോ ഉള്ള നിർണായക ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു കഴിഞ്ഞാൽ സെമാന്റിക് വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, പങ്കെടുക്കുന്നവർ എടുക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ (അതായത് ബോൾ കൈവശം വയ്ക്കൽ, പാസ്, ഓട്ടം, പ്രതിരോധം മുതലായവ).
ഫുട്ബോളിലെ "വൺ-ടു പാസ്" പോലെയുള്ള സെമാന്റിക് സംഭവങ്ങളെ തരംതിരിക്കാനും വ്യക്തിഗത കളിക്കാരുടെയും ടീമുകളുടെയും പ്രകടനത്തിന്റെ വിപുലമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം നടത്തുന്നതിനും ഈ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാം.
ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട കളിയ്ക്കിടെ പ്ലേയർ പൊസിഷനിംഗുമായി അനുയോജ്യമായ കളിക്കാരുടെ പ്ലേസ്മെന്റിനെ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ പരിശീലകരെ അനുവദിക്കുന്നതിന്, കളിക്കളത്തിലെ കളിക്കാർക്കുള്ള മികച്ച സ്ഥലങ്ങളെ കുറിച്ചും നിർദേശങ്ങൾ നൽകാം.
ഈ പ്ലെയർ ട്രാക്കിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ കൊണ്ടുവന്ന നിരവധി ഓപ്ഷനുകൾക്ക് അത്ലറ്റുകൾ എങ്ങനെ തയ്യാറെടുക്കുന്നുവെന്നും സ്കൗട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്നും പൂർണ്ണമായും മാറ്റാനുള്ള കഴിവുണ്ട്.
2. പരിക്ക് തടയൽ
സാമൂഹിക അകലത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ മാനസിക പുനരുജ്ജീവനത്തിന്റെയും ക്ഷേമത്തിന്റെയും വർദ്ധിച്ച ആവശ്യകത പരിഹരിക്കാൻ, പലരും ഓൺലൈൻ കോഴ്സുകൾ അവലംബിക്കുന്നു.
എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി വ്യായാമം ചെയ്യാമെന്നും പരിക്കുകൾ തടയാമെന്നും മനസിലാക്കാൻ, പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു ഇൻസ്ട്രക്ടർ പഠിപ്പിക്കുന്ന കുറച്ച് ക്ലാസുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്, അത് ഒരു സ്വകാര്യ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രൂപ്പ് ക്രമീകരണത്തിലായാലും.
ഉദാഹരണത്തിന്, പൈലേറ്റുകളും യോഗയും വീട്ടിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നത്ര ലളിതമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, പ്രത്യേകിച്ച് ഒരു തുടക്കക്കാരന്, കുറച്ച് ക്ലാസുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്. കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം, പ്രത്യേകിച്ച് പോസ്ചർ എസ്റ്റിമേഷൻ, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ഒരു വ്യക്തിയുടെ അല്ലെങ്കിൽ വസ്തുവിന്റെ സ്ഥാനം മുൻകൂട്ടി അറിയാനും നിരീക്ഷിക്കാനും ലക്ഷ്യമിടുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലിയാണ് പോസ്ചർ എസ്റ്റിമേഷൻ, കൂടാതെ മനുഷ്യ ഫിറ്റ്നസ് പരിശീലകരെ സഹായിക്കാൻ 3D പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആപ്പുകൾ ഇപ്പോൾ ലഭ്യമാണ്.
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോക്താവിന്റെ എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളും വിലയിരുത്തുകയും മോഷൻ ട്രാക്കിംഗ് ഡാറ്റയുടെ സമ്പത്ത് ഉപയോഗിച്ച് അവർക്ക് തത്സമയ ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
തത്സമയ ഫീഡ്ബാക്ക് സ്വീകരിക്കുന്നതും വർക്ക്ഔട്ട് പരിക്കുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതും ഒരു വെർച്വൽ കോച്ചിനൊപ്പം ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്റെ രണ്ട് നേട്ടങ്ങളാണ്.
3. ബോൾ ട്രാക്കിംഗ്
ബോൾ അധിഷ്ഠിത സ്പോർട്സിൽ നിന്ന്, പ്രത്യേകിച്ച് ടെന്നീസ്, ക്രിക്കറ്റ്, ബാഡ്മിന്റൺ തുടങ്ങിയ റാക്കറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ബാറ്റ്-ആൻഡ്-ബോൾ സ്പോർട്സിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന്, ബോൾ ചലനം ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത് നിർണായകമാണ്.
കംപ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലുകൾക്ക് ഒരു പന്ത് നിലത്തു പതിക്കുന്ന കൃത്യമായ സ്ഥാനം സൂചിപ്പിക്കാനും പന്തിന്റെ ചലനം ത്രിമാനത്തിൽ രേഖപ്പെടുത്താനും പന്തിന്റെ സഞ്ചാരപഥം പ്രവചിക്കാനും കഴിയും.
മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ വഴി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ബോൾ ട്രാക്കിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയെ സഹായിക്കുന്നു:
- പന്തുകൾ കണ്ടെത്തൽ
- പാത പിന്തുടരുന്നു
- ഗെയിം ഫലപ്രവചനം
ബാസ്ക്കറ്റ്ബോൾ, വോളിബോൾ, സോക്കർ തുടങ്ങിയ ഗെയിമുകളിൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള ബോൾ ട്രാക്കിംഗ് കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്, കാരണം കളിക്കാർക്ക് പിന്നിൽ പന്ത് മറയ്ക്കാൻ കഴിയും. പകരമായി, കളിക്കാരുടെ പന്ത് കൈമാറ്റം വേഗത്തിലും മുന്നറിയിപ്പില്ലാതെയും സംഭവിക്കാം.
4. റഫറി തീരുമാനം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ
കായിക ചരിത്രത്തിലുടനീളം നഗ്നമായ വഞ്ചനയുടെയും തെറ്റായ റഫറി തീരുമാനങ്ങളുടെയും എണ്ണമറ്റ ഉദാഹരണങ്ങളുണ്ട്. വർഷങ്ങളായി, സാങ്കേതികവിദ്യ സ്പോർട്സിലേക്ക് കടന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്, ഇത് റഫറിമാർ ചെയ്യുന്ന തെറ്റുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
വീഡിയോ അസിസ്റ്റന്റ് റഫറി (വിഎആർ), ഗോൾ-ലൈൻ ടെക്നോളജി (ജിഎൽടി), ഹോക്ക്-ഐ, ഡിസിഷൻ റിവ്യൂ സിസ്റ്റം (ഡിആർഎസ്), ടെന്നീസിലും ക്രിക്കറ്റിലും ഹോക്ക്-ഐ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നിലവിൽ വരുന്നതോടെ അമ്പയർ അല്ലെങ്കിൽ റഫറി തീരുമാനങ്ങൾ ഇപ്പോൾ അവലോകനം ചെയ്യാവുന്നതാണ്. , തെറ്റാണെങ്കിൽ മറിച്ചിടും.
AI, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്നിവയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഉപയോഗം കാരണം ഭാവിയിലെ കായിക ഉദ്യോഗസ്ഥർ കുറച്ച് തെറ്റുകൾ വരുത്തും.
5. മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ
അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ പ്രോഗ്രാം പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ആളുകളെ പ്രേരിപ്പിക്കും.
വർക്ക്ഔട്ടുകൾ എങ്ങനെ ശരിയായി ചെയ്യാമെന്ന് കാണിക്കാൻ വീഡിയോകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിങ്ങൾ എത്ര തവണ കണ്ടിട്ടുണ്ട്?
മിക്കവാറും ഈയിടെയായി പതിവായി. ശരിയായ സ്ഥാനം സ്വയമേവ സജ്ജീകരിക്കുകയും ചെയ്ത സമീപനങ്ങളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഔട്ട് എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള നുറുങ്ങുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഒരു യഥാർത്ഥ പരിശീലകനുള്ള മികച്ച സ്റ്റാൻഡ്-ഇൻ.
ഇത്തരത്തിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗിച്ച്, പരിശീലനം എല്ലായ്പ്പോഴും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്; നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത് കയ്യിൽ ഒരു ക്യാമറയാണ്. മാനുഷിക അധ്യാപകർക്ക് കൂടുതൽ പണം നൽകാതെ തന്നെ നിങ്ങളുടെ വിപണിയിൽ വേറിട്ടുനിൽക്കാൻ നിങ്ങളുടേതായ പ്രത്യേക ഭാവങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ചേർത്ത് നിങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യത്തിന്റെ മേഖല വികസിപ്പിക്കുക.
ചില ഭാവങ്ങളോ ചലനങ്ങളോ ആകാം നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേകതയെ മാനിക്കാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വളരെ സഹായകരമാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രോഗ്രാമുകൾ പഠിപ്പിക്കുന്നതിന് അധിക പ്രൊഫഷണൽ പരിശീലകർക്ക് പണം നൽകേണ്ടതില്ല.
6. പത്രപ്രവർത്തനവും കായിക ഉള്ളടക്കവും
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകളും സംയോജിപ്പിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് കൗതുകകരമായ ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
മോഡൽ ഒരു ലക്ഷ്യം പോലെയുള്ള ഇവന്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ ക്യാമറ യാന്ത്രികമായി ഏറ്റവും കൗതുകകരമായ സമയത്തേക്ക് അടുക്കും.
ധാരാളം റിപ്പോർട്ടർമാർക്ക് പണം നൽകുകയും കായിക ഇവന്റുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് പോസ്റ്റ്-പ്രൊഡക്ഷനായി കാത്തിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനുപകരം ഗെയിമിന്റെ ഏറ്റവും നിർണായക ഭാഗങ്ങളിൽ ബുദ്ധിപരമായും സ്വയമേവ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന കുറച്ച് ക്യാമറകൾ നിങ്ങൾക്ക് സജ്ജീകരിക്കേണ്ടതുണ്ടോ എന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക.
7. ഫാൻ മൂഡ്
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ശ്രേണി അതിശയിപ്പിക്കുന്നതാണ്. പ്രേരണകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പ്രത്യേക വയറുകൾ ഘടിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെട്ട പരിശോധനകൾ വഴി എന്തെങ്കിലും കാണുന്ന ഒരു വ്യക്തിയുടെ ആസ്വാദനം മുമ്പ് അളക്കാമായിരുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് നന്ദി പറഞ്ഞ് ഓരോ കാഴ്ചക്കാരനെയും ഒരു ലബോറട്ടറിയിൽ ഒതുക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല. സിനിമാപ്രേമികളുടെ സംതൃപ്തിയെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ പരിശോധന നടത്തുക.
സന്തോഷം, വിരസത, ആവേശം, നിരാശ മുതലായ വിവിധ വികാരങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലുകൾ വഴി വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
വെല്ലുവിളികൾ
സ്പോർട്സ് കംപ്യൂട്ടർ വിഷൻ പ്രധാനമായും സ്പോർട്സ് ഫൂട്ടേജ് ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ക്യാമറ സംവിധാനങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. സാധാരണഗതിയിൽ, ഒരു കായിക ഇവന്റിനിടയിലുള്ള സ്റ്റാൻഡുകളോ പരിശീലന ഫീൽഡിന്റെ വശങ്ങളോ പോലെ നിരവധി ക്യാമറകൾ ആക്ഷൻ രംഗത്തിന് ചുറ്റും സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഒരൊറ്റ മത്സരത്തിനുള്ളിൽ പോലും, ആംഗിൾ, ലൊക്കേഷൻ, ഹാർഡ്വെയർ, മറ്റ് ഷൂട്ടിംഗ് ക്രമീകരണങ്ങൾ എന്നിവ സ്പോർട്സ് മുതൽ സ്പോർട്സ് വരെ വളരെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സംവിധാനങ്ങൾ ചില പൊരുത്തങ്ങൾക്കും ഫിലിം ക്യാപ്ചർ രീതികൾക്കും അനുയോജ്യമാക്കണം, അത് ഒരു പ്രശ്നം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അധിക ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- പല സ്പോർട്സ് ഓർഗനൈസേഷനുകളിലും പ്രകടന വിശകലന വിഭാഗങ്ങളിലും വിപുലമായ വീഡിയോ ഉപകരണങ്ങൾ ഇല്ല.
- ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് ക്യാമറകൾ വരുത്തുന്ന പതിവ് പാൻ, ടിൽറ്റ്, സൂം മാറ്റങ്ങൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ വീഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് അവയ്ക്ക് ലഭിക്കുന്ന നിരന്തരമായ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
- ബാക്ക്ഡ്രോപ്പിലെ ഇനങ്ങൾ, കളിക്കാർ, വസ്തുക്കൾ, ഒരേ വസ്ത്രം ധരിക്കുന്ന കളിക്കാർ, മറ്റ് സാഹചര്യങ്ങൾ എന്നിവ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ വീഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കാം.
ഒരു പരിധി വരെ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഈ കുറവുകൾ പരിഹരിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഗ്രൗണ്ട്, കളിക്കാർ, മറ്റ് ഫോർഗ്രൗണ്ട് ഇനങ്ങൾ എന്നിവ തമ്മിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അനുവദിച്ചു.
അല്ലാത്തപക്ഷം, വർണ്ണാധിഷ്ഠിത സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ പന്ത് തിരിച്ചറിയാനും ചലിക്കുന്ന കളിക്കാരെ നിരീക്ഷിക്കാനും പച്ചനിറത്തിലുള്ള പുല്ലിന്റെ നിറമനുസരിച്ച് പിച്ച് സോൺ കണ്ടെത്താനും സാധ്യമാക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ചുരുക്കത്തിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ സാങ്കേതിക മേഖലയാണ്, അതിന്റെ ജനപ്രീതി വളരുകയാണ്. ഇത് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു പുതിയ കാഴ്ചപ്പാടാണ്, അത് എങ്ങനെ കാണുന്നു; ഞങ്ങൾ അവസാനം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ കാണാൻ പരിശീലിപ്പിച്ചു.
സ്പോർട്സിലെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ടാസ്ക്കുകൾ പ്ലെയറും ബോൾ ട്രാക്കിംഗും, പരിക്കുകൾ തടയുന്നതിനുള്ള പോസ്ചർ എസ്റ്റിമേറ്റ്, കളിക്കാരിൽ നിന്ന് ബാക്ക്ഡ്രോപ്പ് വേർതിരിക്കുന്നതിനുള്ള സെഗ്മെന്റേഷനും മറ്റുള്ളവയുമാണ്.
എല്ലാ ദിവസവും, ഞങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിച്ചേക്കാവുന്ന ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു ട്രെയിൻ മോഡലുകൾ, അത് പിന്നീട് ബിസിനസ്സ് ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന സഹായമായി പ്രവർത്തിക്കും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക