မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
သင် ကြံ့ခိုင်နေဖို့ လေ့ကျင့်ခန်း လုပ်သလား၊ ဒါမှမဟုတ် သင်က ခရစ်ကတ် ဒါမှမဟုတ် ဘောလုံးကို နှစ်သက်သူလား။ တခြားသူတွေက သူငယ်ချင်းတွေနဲ့ ဂိမ်းတွေကြည့်ရတာ ကြိုက်တယ်။
လူအချို့သည် ကျန်းမာရေးနှင့် ညီညွတ်စေရန် အားကစားတွင် ပါဝင်ကြသည်။ အားကစားသည် ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်ဝင်စားမှု သို့မဟုတ် လူနေမှုပုံစံကို မခွဲခြားဘဲ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝ၏ အရေးပါသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သံသယဖြစ်ဖွယ်မရှိပါ။
အားကစားသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝနှင့် ကမ္ဘာ့စီးပွားရေး၏ အခြားအရေးကြီးသောကဏ္ဍများကဲ့သို့ပင်၊ နည်းပညာတိုးတက်မှုကြောင့် မလွှဲမရှောင်သာ သက်ရောက်မှုရှိသည်။
ယနေ့၊ 2022 ခုနှစ်တွင်၊ အာရုံခံကိရိယာတပ်ဆင်ထားသော F1 ယာဉ်များနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဘောလုံးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် အနာဂတ်နည်းပညာဆိုင်ရာ စိတ်ကူးယဉ်များမဟုတ်ပါ။
လက်တွေ့တွင်၊ တိုးတက်မှုများသည် ပိုမိုများပြားလာသည်- အဆင့်အမြင့်ဆုံးသော လုပ်ငန်းများသည် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် အသုံးပြုပြီးဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု အားကစားမှာ ပြဿနာမျိုးစုံနဲ့ ကြုံဆုံရတယ်။
အားကစားနည်းပညာအပေါ် သိသာထင်ရှားသော သြဇာလွှမ်းမိုးမှုပေးသောကြောင့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ဤစည်းကမ်းကို ဆက်လက်တိုးတက်စေမည်လောဟု မေးခွန်းထုတ်စရာမရှိပါ။
ဤဆောင်းပါးသည် လက်တွေ့အသုံးချမှုများ၊ အားသာချက်များနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် အားကစားတွင် ကွန်ပျူတာအမြင်ကို အသုံးပြုခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ပါမည်။
ကွန်ပြူတာအမြင်ဖြင့် စတင်ပါမည်။
ဒါဆို Computer Vision ဆိုတာ ဘာလဲ။
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်အဖြစ် လူသိများသည်။ "ကွန်ပြူတာအမြင်" (CV) သည် ပုံများ၏ အကြောင်းအရာများကို ကွန်ပြူတာ နားလည်နိုင်ပုံနှင့် နားလည်နိုင်စေရန် သင်ကြားပေးသည့် နည်းပညာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
ပြောင်းလဲနေသော အသွင်အပြင်နှင့် ပြောင်းလဲနေသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပတ်ဝန်းကျင်တွင် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်ကို အသုံးပြုပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု လူ့အမြင်အာရုံစနစ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အမြင်အာရုံအချို့ကို အတုယူရန် မော်ဒယ်များ။
ကွန်ပြူတာသည် လူတစ်ဦး၏ အမြင်အာရုံပတ်ဝန်းကျင်ကို အတုယူရန် ကြိုးစားသည်။
သို့သော် လူများနှင့်မတူဘဲ၊ ကွန်ပျူတာများသည် များပြားလှသောဒေတာပမာဏကို သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ၎င်းကို လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိပြီး အလုပ်များစွာကို အစွန်းထွက်ဆုံးနည်းပညာများထံ လွှဲအပ်ရန် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။
ယနေ့ခေတ်တွင် စမတ်ဖုန်းနည်းပညာများ တိုးတက်လာခြင်း၊ လူမှုမီဒီယာနှင့် သန်းပေါင်းများစွာသောလူများက ၎င်းတို့၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုမှု - ဓာတ်ပုံပေါင်း 3 ဘီလီယံကျော်သည် နေ့စဉ်အွန်လိုင်းပေါ်တွင် လွှင့်တင်နေကြသည် - သည် ယခင်ကထက် ပိုမိုမြင်သာသောဒေတာကို ဖန်တီးနေပါသည်။
ကြီးမားသော ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို တိုးမြှင့်သုံးစွဲနိုင်မှုနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက် အယ်လဂိုရီသမ်များ (ဥပမာ- convolutional neural networks များကို တီထွင်မှု) နှင့်အတူ ထိုကဲ့သို့သော များပြားလှသော ရုပ်ပုံများရရှိနိုင်မှုသည် ကွန်ပျူတာများကို တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော အခွင့်အလမ်းများနှင့်အတူ ဤပုံစံများနှင့် ဝိသေသလက္ခဏာများကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ ရုပ်ပုံများနှင့် တိကျမှုနှုန်းများကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်း နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကွန်ပျူတာအမြင်စနစ်များသည် ၎င်းတို့၏အသုံးချပလီကေးရှင်းများစွာတွင် တိကျသောနှုန်းထား 99% ကိုရရှိထားပြီး တိကျသောထောက်လှမ်းခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်ခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် လူသားအမြင်၏တိကျမှုထက် သာလွန်ပါသည်။
အားကစားတွင် ကွန်ပျူတာအမြင်- လက်တွေ့ကမ္ဘာ ဥပမာများ
1. ကစားသမားခြေရာခံခြင်း။
ကစားသမားခြေရာခံခြင်းသည် အားကစားတွင် ကွန်ပျူတာအမြင်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ အဓိကပန်းတိုင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကစားသမားတစ်ဦးစီ၏တည်နေရာကို သတ်မှတ်အချိန်အတွင်း ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
နည်းပြများသည် ကစားသမားတစ်ဦးစီ၏ ကွင်းအတွင်း ရွေ့လျားပုံနှင့် အသင်းဖွဲ့စည်းပုံအား ကစားသမားများကို ခြေရာခံခြင်းကြောင့် လျင်မြန်စွာ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး အသင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Tသူသည် ယနေ့ခေတ် အားကစားတွင် ခေတ်မီသော ကွန်ပျူတာအမြင် အသုံးချပလီကေးရှင်း အများစုသည် အားကစားသမားများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဧရိယာများကို ဖော်ထုတ်ရန် အလိုအလျောက် အပိုင်းခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုထားသည်။
အသုံးချခြင်းအားဖြင့် စက်သင်ယူမှု ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် မလုပ်ဆောင်ရသေးသော ပလေယာပေါ်တွင် ခြေရာခံခြင်းဒေတာကို ကွန်ပျူတာအမြင်စနစ်၏ output ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
ပါဝင်သူများသည် ရှုထောင့်မှလုပ်ဆောင်သော လှုပ်ရှားမှုများကို ထည့်သွင်းရန်အတွက် ရုပ်ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဘောင်ရှိ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းများကို ဖော်ထုတ်ပြီးသည်နှင့် ဝေါဟာရအချက်အလက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည် (ဆိုလိုသည်မှာ ဘောလုံးပိုင်ဆိုင်မှု၊ ကျော်ဖြတ်ခြင်း၊ ပြေးခြင်း၊ ခုခံခြင်း စသည်ဖြင့်)။
ဤနည်းလမ်းများကို ဘောလုံးတွင် "တစ်-နှစ်ဆင့်" ကဲ့သို့သော ဝေါဟာရဖြစ်ပျက်မှုများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန်နှင့် ကစားသမားတစ်ဦးချင်းစီနှင့် အသင်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စာရင်းအင်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
နည်းပြများအား စံပြကစားသမားနေရာချထားမှုကို တိကျသောကစားစဉ်အတွင်း အမှန်တကယ်ကစားသမားနေရာချထားခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခွင့်ပြုရန်အတွက် ကွင်းအတွင်းရှိကစားသမားများအတွက် အကောင်းဆုံးနေရာများတွင် အကြံပြုချက်များကိုလည်း ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
ဤကစားသမား ခြေရာခံခြင်းနည်းပညာမှ ထွက်ပေါ်လာသော ရွေးချယ်စရာများစွာသည် အားကစားသမားများအား ပြင်ဆင်ပုံနှင့် ကင်းထောက်ပုံတို့ကို လုံးဝပြောင်းလဲပစ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။
2. ဒဏ်ရာကို ကာကွယ်ခြင်း။
လူမှုအကွာအဝေးတွင် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြန်လည်ပြုပြင်ရေးနှင့် သုခချမ်းသာအတွက် တိုးများလာသောလိုအပ်ချက်ကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် လူအများအပြားသည် အွန်လိုင်းသင်တန်းများကို အသုံးပြုနေကြသည်။
လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်နည်းကို ဘေးကင်းစွာနဲ့ ဒဏ်ရာမရအောင် သင်ယူနိုင်ဖို့ သီးသန့် ဒါမှမဟုတ် အဖွဲ့လိုက်ဖြစ်စေ အတွေ့အကြုံရှိတဲ့ နည်းပြက သင်ကြားပေးတဲ့ အတန်းအနည်းငယ်ကို စမ်းကြည့်ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ pilates နှင့် Yoga နှစ်မျိုးလုံးသည် အိမ်တွင်လုပ်ရန် လုံလောက်ပါသည်။ သို့သော်လည်း အထူးသဖြင့် စတင်သူအတွက်၊ အတန်းအနည်းငယ်ကို ကြိုးစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကွန်ပျူတာအမြင်၊ အထူးသဖြင့် ကိုယ်ဟန်အနေအထား ခန့်မှန်းချက်သည် ဤအခြေအနေတွင် ပါဝင်လာသည်။
ကိုယ်ဟန်အနေအထား ခန့်မှန်းခြင်းသည် လူတစ်ဦး၏ သို့မဟုတ် အရာဝတ္တု၏တည်နေရာကို မှန်းဆပြီး စောင့်ကြည့်ရန် ရည်ရွယ်သည့် ကွန်ပျူတာအမြင်အလုပ်ဖြစ်ပြီး လူသားကြံ့ခိုင်မှုဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ရေးမှူးများကို ကူညီပေးရန်အတွက် 3D ကိုယ်ဟန်အနေအထား ခန့်မှန်းချက်အခြေခံအက်ပ်များကို ယခုရရှိနိုင်ပါပြီ။
ဤနည်းပညာများသည် အသုံးပြုသူ၏ လုပ်ဆောင်မှုတိုင်းကို အကဲဖြတ်ပြီး ရွေ့လျားမှုကို ခြေရာခံခြင်းဒေတာများစွာကို အသုံးပြုကာ စေ့စေ့စပ်စပ် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်ချက်ပေးသည်။
အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်ချက်ရယူခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်ခြင်း ဒဏ်ရာများကို ရှောင်ရှားခြင်းသည် virtual နည်းပြတစ်ဦးနှင့် အတူတကွလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးနှစ်ခုဖြစ်သည်။
3. ဘောလုံးခြေရာခံ
တင်းနစ်၊ ခရစ်ကက်၊ ကြက်တောင်နှင့် အခြားအားကစားများကဲ့သို့ ဘောလုံးအားကစား၊ အထူးသဖြင့် ရက်ကက် သို့မဟုတ် လင်းနို့နှင့် ဘောလုံးအားကစားများမှ အချက်အလက်များ ထုတ်ယူရန်အတွက် ဘောလုံးလှုပ်ရှားမှုကို ခြေရာခံရန် အရေးကြီးပါသည်။
ကွန်ပြူတာအမြင် မော်ဒယ်များသည် မြေပြင်နှင့် ဘောလုံး၏ ရိုက်ခတ်မှု တည်နေရာကို အတိအကျ ညွှန်ပြနိုင်ပြီး ဘောလုံး၏ ရွေ့လျားမှုကို အတိုင်းအတာ သုံးမျိုးဖြင့် မှတ်တမ်းတင်ကာ ဘောလုံးကို ထိမှန်မည်ဆိုပါက အကဲဖြတ်ရန် ဘောလုံး၏ လမ်းကြောင်းကိုပင် ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
တစ်နည်းဆိုရသော် ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြင့် မောင်းနှင်သော ဘောလုံးခြေရာခံစနစ်များသည်-
- ဘောလုံးများကိုထောက်လှမ်း
- လမ်းကြောင်းကို ခြေရာခံပါ။
- ဂိမ်းရလဒ်ခန့်မှန်းချက်
ဤဘောလုံးခြေရာခံခြင်းအမျိုးအစားသည် ဘတ်စကက်ဘော၊ ဘော်လီဘောနှင့် ဘောလုံးကဲ့သို့သော ဂိမ်းများတွင် ပိုမိုစိန်ခေါ်မှုဖြစ်ပြီး ဘောလုံးကို ကစားသမားများ၏နောက်တွင် ဖုံးကွယ်ထားနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ တနည်းအားဖြင့် ဘောလုံးနှင့် ကစားသမား လဲလှယ်မှုသည် သတိမပြုဘဲ လျင်မြန်စွာ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။
4. ဒိုင်ဆုံးဖြတ်ချက် တိုးတက်မှု
အားကစားသမိုင်းတစ်လျှောက်တွင် ပြောင်ပြောင်တင်းတင်း လိမ်လည်လှည့်ဖြားမှုနှင့် မှားယွင်းသောဒိုင်လူကြီးများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များ မရေမတွက်နိုင်သော ဥပမာများ ရှိခဲ့သည်။ နှစ်များတစ်လျှောက် နည်းပညာသည် အားကစားလောကသို့ ဝင်ရောက်လာခဲ့ပြီး ဒိုင်လူကြီးများ၏ အမှားများကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးခဲ့သည်။
Video Assistant Referee (VAR)၊ Goal-Line Technology (GLT)၊ Hawk-eye၊ Decision Review System (DRS) နှင့် တင်းနစ်နှင့် ခရစ်ကတ်တို့တွင် Hawk-eye ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့်၊ ဒိုင်လူကြီး သို့မဟုတ် ဒိုင်များ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ယခု ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ မှားယွင်းနေပါက မှောက်ပါ။
AI နှင့် ကွန်ပြူတာအမြင် တိုးပွားလာခြင်းကြောင့် အနာဂတ်အားကစားအရာရှိများသည် အမှားအယွင်းအနည်းငယ်မျှပင် ပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
5. မိုဘိုင်းအပလီကေးရှင်းတွင် ခန့်မှန်းချက်တင်ပါ။
ခေတ်မီနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင့်ပရိုဂရမ်ကို မကြာခဏအသုံးပြုရန် လူများကို လှုံ့ဆော်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
လေ့ကျင့်ခန်းများ မှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်ပုံကို သရုပ်ပြရန် ဗီဒီယိုများကို အသုံးပြုသည့် အပလီကေးရှင်းများကို သင် မည်မျှ မကြာခဏ တွေ့ဖူးသနည်း။
အများစုကတော့ မကြာသေးခင်ကမှ မျှမျှတတ ပုံမှန်ပါပဲ။ သင့်လျော်သော အနေအထားကို အလိုအလျောက် သတ်မှတ်ပေးမည့် ကွန်ပျူတာအမြင် မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရန် စဉ်းစားပါ၊ ပြုလုပ်ထားသော ချဉ်းကပ်မှုများကို ခြေရာခံကာ သင်၏ လေ့ကျင့်ခန်းကို မြှင့်တင်နည်း အကြံပြုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စစ်မှန်သော နည်းပြတစ်ဦးအတွက် အံ့မခန်းရပ်တည်မှု။
ဤကဲ့သို့သောလျှောက်လွှာနှင့်အတူ, လေ့ကျင့်ရေးကိုအမြဲလက်လှမ်းမီနိုင်သည်; သင်လိုအပ်သမျှမှာ လက်ထဲတွင် ကင်မရာတစ်လုံးဖြစ်သည်။ လူသားဆရာများအတွက် အခကြေးငွေပိုပေးစရာမလိုဘဲ သင့်စျေးကွက်တွင် ထင်ရှားစေရန် သင်၏ကိုယ်ပိုင် ကိုယ်ဟန်အနေအထားနှင့် နည်းစနစ်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် သင်၏ကျွမ်းကျင်မှုနယ်ပယ်ကို မြှင့်တင်ပါ။
ဤနည်းပညာသည် အချို့သော ကိုယ်ဟန်အနေအထားများ သို့မဟုတ် လှုပ်ရှားမှုများပြုလုပ်နိုင်သည့် သင်၏အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှုကို ဂုဏ်တင်ရန်အတွက် အလွန်အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ သင့်ပရိုဂရမ်များကို သင်ကြားပေးရန်အတွက် အပိုပရော်ဖက်ရှင်နယ် သင်တန်းဆရာများအတွက် သင် ပေးဆောင်ရန် မလိုအပ်ပါ။
6. သတင်းစာပညာနှင့် အားကစား အကြောင်းအရာ
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ကွန်ပြူတာအမြင်နည်းပညာများ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဆန်းကြယ်သော အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
မော်ဒယ်သည် ပန်းတိုင်တစ်ခုကဲ့သို့ ဖြစ်ရပ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသောအခါတွင် ကင်မရာသည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်အကောင်းဆုံးအချိန်ဆီသို့ အလိုအလျောက်ရွေ့လျားမည်ဖြစ်သည်။
သတင်းထောက်အများအပြားကို အခကြေးငွေပေးပြီး အားကစားပွဲများ ထုတ်ဝေရန် ထုတ်လုပ်မှုနောက်ပိုင်းကို စောင့်ဆိုင်းရမည့်အစား ဂိမ်း၏ အရေးကြီးဆုံးအစိတ်အပိုင်းများကို ထက်ထက်မြက်မြက်နှင့် အလိုအလျောက် အာရုံစိုက်နိုင်သည့် ကင်မရာအနည်းငယ်ကို တပ်ဆင်ရန် လိုအပ်ပါက စိတ်ကူးကြည့်ပါ။
7. ပရိသတ်စိတ်နေစိတ်ထား
ကွန်ပြူတာအမြင်ဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များ၏ အတိုင်းအတာသည် အံ့ဩစရာဖြစ်သည်။ တစ်စုံတစ်ခုအား ကြည့်နေသည့်လူတစ်ဦး၏ ပျော်ရွှင်မှုကို ယခင်က တွန်းအားများကို သိရှိနိုင်စေရန် အထူးဝါယာကြိုးများ ပူးတွဲပါရှိသည့် စမ်းသပ်မှုများဖြင့် တိုင်းတာနိုင်သည်။
ကွန်ပျူတာအမြင်နည်းပညာများကြောင့် ကြည့်ရှုသူတိုင်းကို ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် ချုပ်ထားရန် မလိုအပ်တော့ပါ။ ရုပ်ရှင်ကြည့်သူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်စစ်ဆေးပါ။
ပျော်ရွှင်မှု၊ ငြီးငွေ့မှု၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှု၊ စိတ်ပျက်စရာ စသဖြင့် မတူညီသော စိတ်ခံစားမှုများစွာကို ကွန်ပျူတာအမြင် မော်ဒယ်များဖြင့် ခွဲခြားနိုင်သည်။
စိန်ခေါ်မှုများ
အားကစားကွန်ပြူတာအမြင်သည် အဓိကအားဖြင့် ကင်မရာစနစ်များကို ဖမ်းယူကာ အားကစားမှတ်တမ်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် မှီခိုနေရသည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ အားကစားပွဲအတွင်း မတ်တတ်ရပ်များ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးကွင်း၏ ဘေးနှစ်ဖက်ကဲ့သို့သော လှုပ်ရှားမှု၏ မြင်ကွင်းတစ်ဝိုက်တွင် ကင်မရာအများအပြားကို နေရာချထားပါသည်။
တစ်ပွဲတည်းတွင်ပင်၊ ထောင့်၊ တည်နေရာ၊ ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် အခြားရိုက်ချက်ဆက်တင်များသည် အားကစားတစ်ခုမှ အားကစားတစ်ခုသို့ အလွန်ကွဲပြားပါသည်။
ကွန်ပြူတာ အမြင်စနစ်များကို အချို့သော ကိုက်ညီမှုရှိသော ရုပ်ရှင်ရိုက်နည်းများနှင့်လည်း လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် လိုအပ်ပါသည်။ နောက်ထပ်အခက်အခဲများ ပါဝင်သည်-
- အားကစားအဖွဲ့အစည်းများစွာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုအပိုင်းများတွင် အဆင့်မြင့် ဗီဒီယိုကိရိယာများ ချို့တဲ့လျက်ရှိသည်။
- ထုတ်လွှင့်ကင်မရာများမှ ပြုလုပ်သော မကြာခဏ ပန်ကာ၊ စောင်းခြင်းနှင့် ဇူးမ်ပြောင်းလဲမှုများသည် ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြင့် ဗီဒီယိုလုပ်ဆောင်ခြင်းစနစ်များတွင် ၎င်းတို့ရရှိသည့် ဒေတာအဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသည့်အတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။
- နောက်ခံမြင်ကွင်းရှိ အရာများ၊ ကစားသူများနှင့် အရာဝတ္တုများ၊ တူညီသော ၀တ်စားဆင်ယင်ထားသည့် ကစားသမားများနှင့် အခြားအခြေအနေများကြားတွင် ခွဲခြားရန် ကွန်ပျူတာအမြင် ဗီဒီယိုလုပ်ဆောင်မှုစနစ်များအတွက် ခက်ခဲနိုင်ပါသည်။
အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ၊ ကွန်ပြူတာအမြင်သည် ဤချို့ယွင်းချက်များကို ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကွန်ပျူတာများကို မြေပြင်၊ ကစားသမားများနှင့် အခြားအရှေ့မှအရာများကြားတွင် ပိုင်းခြားနိုင်စေပါသည်။
မဟုတ်ပါက၊ အရောင်အခြေခံ ခွဲခြမ်းခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များက ဘောလုံးကို မှတ်မိရန်၊ ရွေ့လျားနေသော ကစားသမားများကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် အစိမ်းရောင်ရှိသော မြက်ခင်းအရောင်ဖြင့် ကွင်းဧရိယာကို နေရာချနိုင်စေပါသည်။
ကောက်ချက်
အကျဉ်းချုပ်ပြောရလျှင် ကွန်ပြူတာအမြင်သည် ရေပန်းအစားဆုံး နည်းပညာနယ်ပယ်ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ကျော်ကြားမှုသည်သာ ကြီးထွားလာသည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အမြင်သစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းကို မည်သို့မြင်ရသနည်း။ နောက်ဆုံးတော့ ကွန်ပြူတာတွေကို လေ့ကျင့်ပြီး ကြည့်လို့ရပါပြီ။
အားကစားတွင် အဖြစ်များဆုံး ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံ အလုပ်များမှာ ကစားသမားနှင့် ဘောလုံး ခြေရာခံခြင်း၊ ဒဏ်ရာ ကာကွယ်ခြင်းအတွက် ကိုယ်ဟန်အနေအထား ခန့်မှန်းချက်၊ ကစားသမားများနှင့် နောက်ခံကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း နှင့် အခြားအရာများ ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် နေ့စဉ်နှင့်အမျှ ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်သည့် များပြားလှသော ဒေတာများကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ရထားမော်ဒယ်များထို့နောက် လုပ်ငန်းအခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းရာတွင် မျှော်လင့်ချက်ရှိသော အကူအညီအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave