Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Adakah anda bersenam untuk kekal cergas, atau anda mungkin seorang pencinta kriket atau bola sepak? Yang lain suka menonton permainan dengan rakan-rakan.
Sesetengah orang menyertai sukan untuk menjadi sihat dan penuh perhatian. Sukan sudah pasti merupakan aspek penting dalam kehidupan kita, tanpa mengira minat atau cara hidup kita.
Sukan, seperti setiap aspek penting lain dalam kehidupan seharian kita dan ekonomi global, tidak dapat dielakkan dipengaruhi oleh peningkatan teknologi.
Hari ini, pada tahun 2022, kenderaan F1 yang dilengkapi sensor dan analitik bola sepak masa nyata bukanlah rekaan teknologi futuristik.
Pada hakikatnya, kemajuan pergi lebih jauh: perniagaan yang paling maju telah menggunakan visi komputer dan kecerdasan buatan dalam sukan untuk memenuhi pelbagai isu.
Terdapat sedikit persoalan bahawa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan terus memajukan disiplin ini memandangkan pengaruh ketara teknologi terhadap sukan.
Artikel ini akan menumpukan pada penggunaan penglihatan komputer dalam sukan, termasuk aplikasi praktikal, kelebihan, dan banyak lagi.
Kami akan mulakan dengan pengenalan visi komputer.
Jadi, apakah itu visi komputer?
Bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang dikenali sebagai "visi komputer" (CV) bertujuan untuk membangunkan teknik untuk mengajar komputer bagaimana untuk memahami dan memahami kandungan gambar.
Untuk mengenali dan mengelaskan objek dalam persekitaran fizikal yang dinamik dan berubah, penglihatan komputer menggunakan pembelajaran mendalam model untuk mensimulasikan beberapa kerumitan sistem penglihatan manusia dan persepsi visual.
Komputer berusaha untuk meniru cara seseorang melihat persekitaran visual.
Walau bagaimanapun, tidak seperti manusia, komputer mempunyai kapasiti untuk menyimpan sejumlah besar data dan memprosesnya dengan pantas, memberikan kita fleksibiliti untuk mewakilkan banyak tugas kepada teknologi yang paling canggih.
Hari ini, kemajuan dalam teknologi telefon pintar, media sosial, dan penggunaan meluasnya oleh berbilion orang - lebih daripada 3 bilion gambar disiarkan dalam talian setiap hari - mencipta lebih banyak data visual berbanding sebelum ini.
Bersama-sama dengan peningkatan akses kepada kuasa pengkomputeran yang besar dan kemajuan dalam pembelajaran mendalam dan algoritma rangkaian saraf (contohnya, penciptaan rangkaian saraf konvolusional), ketersediaan jumlah imej yang begitu besar telah menyediakan komputer dengan peluang yang tidak ternilai untuk mempelajari corak dan ciri-ciri ini. imej dan meningkatkan kadar ketepatan untuk pengesanan objek dan klasifikasi.
Akibatnya, sistem penglihatan komputer telah mencapai kadar ketepatan 99% dalam beberapa aplikasinya, mengatasi ketepatan penglihatan manusia dalam pengesanan, pengkategorian dan tugas tindak balas tertentu.
Visi komputer dalam Sukan: Contoh Dunia Nyata
1. Penjejakan Pemain
Penjejakan pemain adalah salah satu matlamat utama apabila menggunakan penglihatan komputer dalam sukan. Untuk melakukan ini, adalah perlu untuk mengenal pasti lokasi setiap pemain pada bila-bila masa.
Jurulatih boleh menganalisis dengan pantas cara setiap pemain bergerak di atas padang dan struktur pasukan mereka berkat penjejakan pemain, yang merupakan komponen penting dalam membantu pasukan berprestasi lebih baik.
Tbeliau yang paling canggih aplikasi penglihatan komputer dalam sukan pada masa kini menggunakan algoritma segmentasi automatik untuk menentukan kawasan yang mungkin milik atlet.
Dengan menggunakan pembelajaran mesin dan kaedah perlombongan data pada data pengesanan pemain yang tidak diproses, output sistem penglihatan komputer boleh dipertingkatkan.
Maklumat semantik boleh dibuat sebaik sahaja komponen penting dalam bingkai imej atau video telah dikenal pasti untuk meletakkan aktiviti yang diambil oleh peserta dalam perspektif (iaitu penguasaan bola, hantaran, lari, bertahan, dan sebagainya).
Kaedah ini boleh digunakan untuk mengklasifikasikan kejadian semantik, seperti "satu-dua hantaran" dalam bola sepak, dan untuk melakukan analisis statistik yang meluas tentang prestasi pemain dan pasukan individu.
Untuk membolehkan jurulatih membandingkan penempatan pemain yang ideal dengan kedudukan pemain sebenar semasa permainan tertentu, cadangan juga boleh dibuat tentang tempat terbaik untuk pemain di atas padang.
Pelbagai pilihan yang dibawa oleh teknologi pengesanan pemain ini mempunyai keupayaan untuk mengubah sepenuhnya cara atlet bersedia dan dipantau.
2. Pencegahan kecederaan
Untuk menangani peningkatan keperluan untuk pendawaian semula mental dan kesejahteraan dalam menghadapi jarak sosial, ramai orang menggunakan kursus dalam talian.
Untuk mengetahui cara bersenam dengan selamat dan mencegah kecederaan, adalah penting untuk mencuba beberapa kelas yang diajar oleh pengajar yang berpengalaman, sama ada dalam persekitaran peribadi atau berkumpulan.
Sebagai contoh, kedua-dua pilates dan yoga cukup mudah untuk dilakukan di rumah. Walau bagaimanapun, terutamanya untuk pemula, adalah penting untuk mencuba beberapa kelas. Penglihatan komputer, khususnya anggaran postur, memainkan peranan dalam situasi ini.
Anggaran postur ialah kerja penglihatan komputer yang bertujuan untuk menjangka dan memantau lokasi seseorang atau objek, dan apl berasaskan anggaran pose 3D kini tersedia untuk membantu jurulatih kecergasan manusia.
Teknologi ini menilai setiap tindakan pengguna dan menawarkan maklum balas masa nyata yang menyeluruh menggunakan banyak data penjejakan gerakan.
Menerima maklum balas masa nyata dan mengelakkan kecederaan semasa latihan ialah dua faedah bekerja bersama jurulatih maya.
3. Pengesanan bola
Untuk mendapatkan maklumat daripada sukan berasaskan bola, terutamanya sukan raket atau pemukul dan bola seperti tenis, kriket, badminton dan lain-lain, menjejak pergerakan bola adalah penting.
Model penglihatan komputer boleh menunjukkan lokasi tepat hentaman bola dengan tanah, merekodkan pergerakan bola dalam tiga dimensi, dan juga meramalkan trajektori bola untuk menilai sama ada ia akan mengenai wiket.
Dalam istilah lain, sistem pengesanan bola yang didorong oleh penglihatan komputer membantu dengan:
- Pengesanan bola
- Mengesan trajektori
- Ramalan hasil permainan
Jenis penjejakan bola ini lebih mencabar dalam permainan seperti bola keranjang, bola tampar dan bola sepak kerana bola boleh disembunyikan di belakang pemain. Secara bergantian, pertukaran pemain dengan bola mungkin berlaku dengan cepat dan tanpa amaran.
4. Penambahbaikan Keputusan Pengadil
Terdapat banyak contoh penipuan yang terang-terangan dan keputusan pengadil yang tidak betul sepanjang sejarah sukan. Selama bertahun-tahun, teknologi telah memasuki sukan, membantu mengurangkan bilangan kesilapan yang dibuat oleh pengadil.
Dengan pengenalan teknologi seperti Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS), dan Hawk-eye dalam tenis dan kriket, keputusan pengadil atau pengadil kini boleh disemak dan , jika tidak betul, terbalik.
Pegawai sukan masa depan akan membuat lebih sedikit kesilapan kerana penggunaan AI dan penglihatan komputer yang semakin meningkat.
5. Poskan anggaran dalam aplikasi mudah alih
Menggunakan teknologi canggih akan mendorong orang ramai untuk menggunakan program anda dengan kerap.
Berapa kerapkah anda menjumpai aplikasi yang menggunakan video untuk menunjukkan cara melakukan senaman dengan betul?
Kemungkinan besar akhir-akhir ini agak kerap. Dan pertimbangkan untuk membangunkan model penglihatan komputer yang menetapkan kedudukan yang betul secara automatik, menjejaki pendekatan yang dibuat dan menawarkan petua tentang cara meningkatkan senaman anda. stand-in yang hebat untuk jurulatih tulen.
Dengan aplikasi jenis ini, latihan sentiasa boleh diakses; apa yang anda perlukan hanyalah kamera di tangan. Kembangkan bidang kepakaran anda dengan menambah postur dan teknik tertentu anda sendiri untuk menonjol dalam pasaran anda tanpa perlu membayar lebih untuk guru manusia.
Teknologi ini sangat membantu untuk mengasah kepakaran anda, yang boleh berupa postur atau gerakan tertentu. Anda tidak perlu membayar jurulatih profesional tambahan untuk mengajar program anda.
6. Kewartawanan dan kandungan sukan
Anda boleh menghasilkan kandungan yang menarik dengan menggabungkan kecerdasan buatan dan teknologi penglihatan komputer.
Kamera secara automatik akan bergerak lebih dekat kepada masa yang paling menarik apabila model menganalisis peristiwa, seperti matlamat.
Bayangkan jika anda hanya perlu menyediakan beberapa kamera yang boleh memfokuskan secara bijak dan automatik pada bahagian yang paling penting dalam permainan daripada perlu membayar sejumlah besar wartawan dan menunggu pasca pengeluaran untuk menerbitkan acara sukan.
7. Mood peminat
Rangkaian aplikasi penglihatan komputer sungguh menakjubkan. Keseronokan seseorang melihat sesuatu sebelum ini boleh diukur dengan ujian yang melibatkan pemasangan wayar khas untuk mengesan impuls.
Kami tidak perlu lagi mengehadkan setiap penonton ke makmal berkat teknologi penglihatan komputer. Dapatkan pemeriksaan menyeluruh tentang kepuasan penonton wayang.
Banyak emosi yang berbeza, seperti kegembiraan, kebosanan, keseronokan, kekecewaan, dan lain-lain, boleh dibezakan oleh model penglihatan komputer.
Cabaran
Penglihatan komputer sukan bergantung terutamanya pada sistem kamera untuk menangkap dan kemudian menganalisis rakaman sukan. Biasanya, beberapa kamera diletakkan di sekitar tempat kejadian, seperti tempat duduk semasa acara sukan atau sisi padang latihan.
Walaupun dalam satu perlawanan, sudut, lokasi, perkakasan dan tetapan penangkapan lain sangat berbeza dari sukan ke sukan.
Sistem penglihatan komputer juga mesti disesuaikan dengan padanan dan kaedah tangkapan filem tertentu, yang menimbulkan masalah. Kesukaran tambahan termasuk:
- Banyak organisasi sukan dan bahagian analisis prestasi kekurangan peralatan video canggih.
- Perubahan pan, kecondongan dan zum yang kerap dibuat oleh kamera penyiaran menjadikannya lebih sukar bagi sistem pemprosesan video penglihatan komputer untuk menyesuaikan diri dengan data yang sentiasa berubah-ubah yang mereka terima.
- Mungkin sukar bagi sistem pemprosesan video penglihatan komputer untuk membezakan antara item di tirai latar, pemain dan objek, pemain yang memakai pakaian yang sama dan situasi lain.
Pada tahap tertentu, penglihatan komputer telah menyelesaikan kelemahan ini. Sebagai contoh, pemprosesan imej telah membolehkan komputer membezakan antara tanah, pemain dan item latar depan yang lain.
Jika tidak, algoritma pembahagian berasaskan warna membolehkan untuk mengecam bola, memantau pemain yang bergerak dan mengesan zon padang mengikut warna rumput, iaitu hijau.
Kesimpulan
Untuk meringkaskan, penglihatan komputer adalah bidang teknikal yang paling popular, dan popularitinya hanya berkembang. Ini adalah perspektif baharu tentang pemprosesan data dan cara ia dilihat; kami akhirnya telah melatih komputer untuk melihat.
Tugas penglihatan komputer yang paling biasa dalam sukan ialah pengesanan pemain dan bola, anggaran postur untuk pencegahan kecederaan, pembahagian untuk membezakan latar belakang daripada pemain, dan lain-lain.
Setiap hari, kami menjana sejumlah besar data yang boleh kami gunakan dengan berkesan model kereta api, yang kemudiannya akan berfungsi sebagai bantuan penuh harapan dalam menangani kesukaran perniagaan.
Sila tinggalkan balasan anda