तुम्ही तंदुरुस्त राहण्यासाठी व्यायाम करता, की तुम्ही क्रिकेट किंवा फुटबॉलचे शौकीन आहात? इतरांना मित्रांसोबत गेम पाहणे आवडते.
काही लोक निरोगी आणि लक्षपूर्वक खेळांमध्ये भाग घेतात. खेळ हा निःसंशयपणे आपल्या जीवनाचा एक महत्त्वाचा पैलू आहे, आपल्या आवडीनिवडी किंवा जीवनशैलीची पर्वा न करता.
खेळ, आपल्या दैनंदिन जीवनातील आणि जागतिक अर्थव्यवस्थेच्या इतर महत्त्वाच्या पैलूंप्रमाणेच, तांत्रिक सुधारणांचा अपरिहार्यपणे परिणाम होतो.
आज, 2022 मध्ये, सेन्सर-सुसज्ज F1 वाहने आणि रिअल-टाइम फुटबॉल विश्लेषणे ही भविष्यातील तंत्रज्ञानाची आवड नाही.
प्रत्यक्षात, प्रगती खूप पुढे जाते: सर्वात प्रगत व्यवसायांनी आधीच संगणक दृष्टी वापरली आहे आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता विविध समस्यांना तोंड देण्यासाठी खेळामध्ये.
तंत्रज्ञानाचा खेळावर झालेला लक्षणीय प्रभाव पाहता कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग या विषयाला पुढे नेत राहतील यात फारसा प्रश्न नाही.
हा लेख व्यावहारिक अनुप्रयोग, फायदे आणि बरेच काही यासह खेळांमध्ये संगणक दृष्टीच्या वापरावर लक्ष केंद्रित करेल.
आपण संगणकाच्या दृष्टीच्या परिचयाने सुरुवात करू.
तर, संगणक दृष्टी म्हणजे काय?
आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंगचे क्षेत्र म्हणून ओळखले जाते "संगणक दृष्टी" (CV) संगणकांना चित्रांमधील मजकूर कसा समजावा आणि समजून घ्यावा हे शिकवण्यासाठी तंत्र विकसित करण्याचा उद्देश आहे.
गतिशील आणि बदलत्या भौतिक वातावरणात वस्तू ओळखण्यासाठी आणि त्यांचे वर्गीकरण करण्यासाठी, संगणक दृष्टी वापरते खोल शिकणे मानवी दृष्टी प्रणाली आणि व्हिज्युअल आकलनाच्या काही जटिलतेचे अनुकरण करण्यासाठी मॉडेल.
एखादी व्यक्ती दृश्य वातावरण कसे पाहते याची नक्कल करण्याचा संगणक प्रयत्न करतो.
तथापि, लोकांप्रमाणेच, संगणकांमध्ये प्रचंड प्रमाणात डेटा संग्रहित करण्याची आणि त्यावर जलद प्रक्रिया करण्याची क्षमता असते, ज्यामुळे आम्हाला सर्वात अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाकडे अनेक कामे सोपवण्याची लवचिकता मिळते.
आज, स्मार्टफोन तंत्रज्ञानात प्रगती, सामाजिक मीडिया, आणि अब्जावधी लोकांद्वारे त्यांचा व्यापक वापर – दररोज 3 अब्जाहून अधिक छायाचित्रे ऑनलाइन पोस्ट केली जातात – पूर्वीपेक्षा अधिक व्हिज्युअल डेटा तयार करत आहेत.
मोठ्या संगणकीय सामर्थ्यामध्ये वाढीव प्रवेश आणि सखोल शिक्षण आणि न्यूरल नेटवर्क अल्गोरिदममधील प्रगती (उदा. कन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्सचा शोध) यासह, अशा मोठ्या प्रमाणातील प्रतिमांच्या उपलब्धतेमुळे संगणकांना त्यांचे नमुने आणि वैशिष्ट्ये जाणून घेण्यासाठी अनमोल संधी उपलब्ध झाली आहेत. प्रतिमा आणि अचूकता दर सुधारित करा ऑब्जेक्ट शोध आणि वर्गीकरण.
परिणामी, संगणक दृष्टी प्रणालींनी त्यांच्या अनेक अनुप्रयोगांमध्ये 99% अचूकता दर प्राप्त केला आहे, विशिष्ट शोध, वर्गीकरण आणि प्रतिसाद कार्यांमध्ये मानवी दृष्टीच्या अचूकतेला मागे टाकून.
खेळातील संगणक दृष्टी: वास्तविक-जागतिक उदाहरणे
1. प्लेअर ट्रॅकिंग
खेळामध्ये संगणक दृष्टी वापरताना प्लेअर ट्रॅकिंग हे मुख्य उद्दिष्ट आहे. हे करण्यासाठी, कोणत्याही वेळी प्रत्येक खेळाडूचे स्थान ओळखणे आवश्यक आहे.
प्रत्येक खेळाडू मैदानावर कसा फिरतो आणि खेळाडूंच्या ट्रॅकिंगमुळे त्यांच्या संघाच्या संरचनेचे प्रशिक्षक वेगाने विश्लेषण करू शकतात, जे संघांना चांगली कामगिरी करण्यात मदत करण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण घटक आहे.
Tआजकाल क्रीडा क्षेत्रातील सर्वात अत्याधुनिक संगणक व्हिजन अॅप्लिकेशन्स कदाचित क्रीडापटूंच्या मालकीचे क्षेत्र ओळखण्यासाठी स्वयंचलित विभाजन अल्गोरिदम वापरतात.
वापर करून मशीन शिक्षण आणि प्रक्रिया न केलेल्या प्लेयर ट्रॅकिंग डेटावरील डेटा मायनिंग पद्धती, संगणक दृष्टी प्रणालीचे आउटपुट सुधारले जाऊ शकते.
प्रतिमेतील किंवा व्हिडिओ फ्रेममधील महत्त्वाच्या घटकांची ओळख पटल्यानंतर सहभागींच्या दृष्टीकोनातून (म्हणजे चेंडू ताब्यात घेणे, पास करणे, धावणे, बचाव करणे इ.) क्रियाकलाप ठेवण्यासाठी अर्थपूर्ण माहिती तयार केली जाऊ शकते.
फुटबॉलमधील “एक-दोन पास” यासारख्या अर्थविषयक घटनांचे वर्गीकरण करण्यासाठी आणि वैयक्तिक खेळाडू आणि संघांच्या कामगिरीचे विस्तृत सांख्यिकीय विश्लेषण करण्यासाठी या पद्धतींचा वापर केला जाऊ शकतो.
एखाद्या विशिष्ट खेळादरम्यान प्रशिक्षकांना खेळाडूंच्या आदर्श स्थानाची वास्तविक खेळाडूंच्या स्थानाशी तुलना करण्याची परवानगी देण्यासाठी, मैदानावरील खेळाडूंसाठी सर्वोत्तम ठिकाणांबद्दल सूचना देखील केल्या जाऊ शकतात.
या प्लेअर ट्रॅकिंग तंत्रज्ञानाद्वारे समोर आणलेल्या असंख्य पर्यायांमध्ये अॅथलीट कसे तयार होतात आणि त्यांचा शोध कसा घेतला जातो हे पूर्णपणे बदलण्याची क्षमता आहे.
2. इजा प्रतिबंध
सामाजिक अंतराच्या पार्श्वभूमीवर मानसिक पुनरुत्थान आणि तंदुरुस्तीची वाढती गरज पूर्ण करण्यासाठी, बरेच लोक ऑनलाइन अभ्यासक्रमांचा अवलंब करीत आहेत.
सुरक्षितपणे व्यायाम कसा करायचा आणि दुखापतींना प्रतिबंध कसा करायचा हे शिकण्यासाठी, खाजगी किंवा गट सेटिंगमध्ये, अनुभवी प्रशिक्षकाने शिकवलेले काही वर्ग वापरून पाहणे महत्त्वाचे आहे.
उदाहरणार्थ, पायलेट्स आणि योगा दोन्ही घरी करणे पुरेसे सोपे आहे. तथापि, विशेषत: नवशिक्यासाठी, काही वर्गांचा प्रयत्न करणे महत्वाचे आहे. संगणकीय दृष्टी, विशेषत: मुद्रा अंदाज, या परिस्थितीत कार्यात येतात.
पोश्चर एस्टिमेशन हे संगणकीय दृष्टीचे काम आहे ज्याचा उद्देश एखाद्या व्यक्तीच्या किंवा वस्तूच्या स्थानाचा अंदाज घेणे आणि त्याचे निरीक्षण करणे आहे आणि 3D पोझ अंदाज-आधारित अॅप्स आता मानवी फिटनेस प्रशिक्षकांना मदत करण्यासाठी उपलब्ध आहेत.
हे तंत्रज्ञान वापरकर्त्याच्या प्रत्येक क्रियेचे मूल्यमापन करतात आणि मोशन ट्रॅकिंग डेटाच्या संपत्तीचा वापर करून त्यांना संपूर्ण रिअल-टाइम फीडबॅक देतात.
रिअल-टाइम फीडबॅक प्राप्त करणे आणि वर्कआउटच्या दुखापती टाळणे हे आभासी प्रशिक्षकासह एकत्र काम करण्याचे दोन फायदे आहेत.
3. बॉल ट्रॅकिंग
बॉल-आधारित खेळ, विशेषत: टेनिस, क्रिकेट, बॅडमिंटन आणि इतर सारख्या रॅकेट किंवा बॅट-अँड-बॉल स्पोर्ट्समधून माहिती काढण्यासाठी, बॉलच्या हालचालीचा मागोवा घेणे महत्त्वपूर्ण आहे.
कॉम्प्युटर व्हिजन मॉडेल्स जमिनीवर बॉलच्या आघाताचे अचूक स्थान दर्शवू शकतात, बॉलची तीन मितींमध्ये हालचाल रेकॉर्ड करू शकतात आणि चेंडू विकेटला आदळला असेल की नाही याचे मूल्यांकन करण्यासाठी त्याच्या प्रक्षेपणाचा अंदाज देखील देऊ शकतात.
इतर अटींमध्ये, संगणकाच्या दृष्टीद्वारे चालविल्या जाणार्या बॉल ट्रॅकिंग सिस्टम यासह मदत करतात:
- गोळे शोधणे
- मार्ग ट्रेसिंग
- खेळाच्या निकालाचा अंदाज
बास्केटबॉल, व्हॉलीबॉल आणि सॉकर यांसारख्या खेळांमध्ये बॉल-ट्रॅकिंगचा हा प्रकार अधिक आव्हानात्मक आहे कारण चेंडू खेळाडूंच्या मागे लपवला जाऊ शकतो. वैकल्पिकरित्या, बॉलसह खेळाडूंची देवाणघेवाण त्वरीत आणि चेतावणीशिवाय होऊ शकते.
4. पंच निर्णय सुधारणा
संपूर्ण क्रीडा इतिहासात उघड फसवणूक आणि चुकीच्या रेफरी निर्णयांची असंख्य उदाहरणे आहेत. वर्षानुवर्षे, तंत्रज्ञानाने खेळांमध्ये प्रवेश केला आहे, ज्यामुळे रेफरीच्या चुका कमी होण्यास मदत झाली आहे.
व्हिडीओ असिस्टंट रेफरी (VAR), गोल-लाइन टेक्नॉलॉजी (GLT), हॉक-आय, डिसिजन रिव्ह्यू सिस्टीम (DRS) आणि टेनिस आणि क्रिकेटमध्ये हॉक-आय यांसारख्या तंत्रज्ञानाची ओळख झाल्याने पंच किंवा रेफ्रींच्या निर्णयांचे आता पुनरावलोकन केले जाऊ शकते आणि , चुकीचे असल्यास, उलटवले.
एआय आणि कॉम्प्युटर व्हिजनच्या वाढत्या वापरामुळे भविष्यातील क्रीडा अधिकारी आणखी कमी चुका करतील.
5. मोबाईल ऍप्लिकेशनमध्ये पोझ अंदाज
अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाचा वापर केल्याने लोकांना तुमच्या प्रोग्रामचा वारंवार वापर करण्यास प्रवृत्त केले जाईल.
वर्कआउट्स योग्यरित्या कसे करावे हे प्रदर्शित करण्यासाठी व्हिडिओ वापरणारे अनुप्रयोग तुम्ही किती वारंवार पाहिले आहेत?
बहुधा अलीकडे अगदी नियमितपणे. आणि कॉम्प्युटर व्हिजन मॉडेल विकसित करण्याचा विचार करा जे आपोआप योग्य स्थिती सेट करते, केलेल्या दृष्टिकोनांचा मागोवा ठेवते आणि तुमचा व्यायाम कसा वाढवायचा याबद्दल टिपा ऑफर करते. अस्सल प्रशिक्षकासाठी एक विलक्षण स्टँड-इन.
या प्रकारच्या अनुप्रयोगासह, प्रशिक्षण नेहमीच प्रवेशयोग्य असते; तुम्हाला फक्त हातात कॅमेरा हवा आहे. मानवी शिक्षकांना अधिक पैसे न देता तुमच्या बाजारपेठेत वेगळे उभे राहण्यासाठी तुमची स्वतःची विशिष्ट मुद्रा आणि तंत्रे जोडून तुमचे कौशल्य विकसित करा.
हे तंत्रज्ञान तुमच्या विशेषतेचा आदर करण्यासाठी खूप उपयुक्त आहे, जे काही विशिष्ट मुद्रा किंवा हालचाली असू शकतात. तुमचे कार्यक्रम शिकवण्यासाठी तुम्हाला अतिरिक्त व्यावसायिक प्रशिक्षकांसाठी पैसे देण्याची गरज नाही.
6. पत्रकारिता आणि क्रीडा सामग्री
तुम्ही आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि कॉम्प्युटर व्हिजन टेक्नॉलॉजी एकत्र करून मनोरंजक सामग्री तयार करू शकता.
जेव्हा मॉडेल लक्ष्यासारख्या इव्हेंटचे विश्लेषण करते तेव्हा कॅमेरा आपोआप सर्वात मनोरंजक वेळेच्या जवळ जाईल.
कल्पना करा की तुम्हाला फक्त काही कॅमेरे सेट करायचे आहेत जे खेळाच्या सर्वात महत्त्वाच्या भागांवर हुशारीने आणि आपोआप लक्ष केंद्रित करू शकतील आणि मोठ्या संख्येने पत्रकारांना पैसे द्यावे लागतील आणि क्रीडा इव्हेंट प्रकाशित करण्यासाठी पोस्ट-प्रॉडक्शनची प्रतीक्षा करा.
7. फॅन मूड
संगणक दृष्टी अनुप्रयोगांची श्रेणी फक्त आश्चर्यकारक आहे. एखाद्या व्यक्तीला काहीतरी पाहण्याचा आनंद पूर्वीच्या चाचण्यांद्वारे मोजला जाऊ शकतो ज्यामध्ये आवेग शोधण्यासाठी विशेष वायर जोडणे समाविष्ट होते.
संगणक दृष्टी तंत्रज्ञानामुळे आम्हाला प्रत्येक दर्शकाला प्रयोगशाळेत बंदिस्त करण्याची गरज नाही. चित्रपट पाहणाऱ्यांच्या समाधानाची सखोल तपासणी करा.
आनंद, कंटाळवाणेपणा, उत्साह, निराशा इत्यादी अनेक भिन्न भावना संगणकाच्या दृष्टी मॉडेलद्वारे ओळखल्या जाऊ शकतात.
आव्हाने
स्पोर्ट्स कॉम्प्युटर व्हिजन प्रामुख्याने कॅप्चर करण्यासाठी आणि नंतर स्पोर्ट्स फुटेजचे विश्लेषण करण्यासाठी कॅमेरा सिस्टमवर अवलंबून असते. सामान्यतः, क्रियेच्या दृश्याभोवती अनेक कॅमेरे लावले जातात, जसे की क्रीडा कार्यक्रमादरम्यानचे स्टँड किंवा सराव क्षेत्राच्या बाजू.
अगदी एकाच सामन्यात, कोन, स्थान, हार्डवेअर आणि इतर शूटिंग सेटिंग्ज प्रत्येक खेळानुसार मोठ्या प्रमाणात बदलतात.
कॉम्प्युटर व्हिजन सिस्टीमला विशिष्ट जुळण्या आणि फिल्म कॅप्चर करण्याच्या पद्धतींशी देखील जुळवून घेतले पाहिजे, ज्यामुळे समस्या निर्माण होते. अतिरिक्त अडचणींमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- अनेक क्रीडा संस्था आणि कार्यप्रदर्शन विश्लेषण विभागांमध्ये प्रगत व्हिडिओ उपकरणे नाहीत.
- ब्रॉडकास्ट कॅमेऱ्यांद्वारे वारंवार पॅन, टिल्ट आणि झूम केलेले बदल संगणक व्हिजन व्हिडिओ प्रोसेसिंग सिस्टमला सतत बदलणाऱ्या डेटाशी जुळवून घेणे अधिक कठीण बनवतात.
- पार्श्वभूमीतील आयटम, खेळाडू आणि वस्तू, समान पोशाख घातलेले खेळाडू आणि इतर परिस्थितींमध्ये फरक करणे संगणक व्हिजन व्हिडिओ प्रोसेसिंग सिस्टमसाठी कठीण असू शकते.
काही प्रमाणात, संगणकाच्या दृष्टीने या त्रुटी दूर केल्या आहेत. उदाहरणार्थ, इमेज प्रोसेसिंगने कॉम्प्युटरला मैदान, खेळाडू आणि इतर फोरग्राउंड आयटममधील फरक ओळखण्याची परवानगी दिली आहे.
अन्यथा, रंग-आधारित विभाजन अल्गोरिदममुळे चेंडू ओळखणे, हलणाऱ्या खेळाडूंचे निरीक्षण करणे आणि गवताच्या रंगानुसार खेळपट्टीचे क्षेत्र शोधणे शक्य होते, जो हिरवा आहे.
निष्कर्ष
थोडक्यात, संगणक दृष्टी हे सर्वात लोकप्रिय तांत्रिक क्षेत्र आहे आणि त्याची लोकप्रियता केवळ वाढत आहे. डेटा प्रोसेसिंग आणि ते कसे पाहिले जाते यावर हा एक नवीन दृष्टीकोन आहे; आम्ही शेवटी संगणक पाहण्यासाठी प्रशिक्षित केले आहे.
खेळातील सर्वात सामान्य संगणक दृष्टी कार्ये म्हणजे खेळाडू आणि बॉल ट्रॅकिंग, दुखापतीपासून बचाव करण्यासाठी मुद्रा अंदाज, खेळाडूंमधून पार्श्वभूमी वेगळे करण्यासाठी विभाजन करणे आणि इतर.
दररोज, आम्ही मोठ्या प्रमाणात डेटा व्युत्पन्न करतो ज्याचा आम्ही प्रभावीपणे वापर करू शकतो ट्रेन मॉडेल, जे नंतर व्यवसायातील अडचणी दूर करण्यासाठी आशादायी सहाय्य म्हणून कार्य करेल.
प्रत्युत्तर द्या