Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Sport je om fit te blijven of ben je misschien een liefhebber van cricket of voetbal? Anderen kijken graag naar games met vrienden.
Sommige mensen sporten om gezond en attent te zijn. Sport is ongetwijfeld een belangrijk aspect van ons leven, ongeacht onze interesses of manier van leven.
Sport wordt, net als elk ander belangrijk aspect van ons dagelijks leven en de wereldeconomie, onvermijdelijk beïnvloed door technologische verbeteringen.
Tegenwoordig, in 2022, zijn F1-voertuigen met sensoren en realtime voetbalanalyses geen futuristische technische snufjes.
In werkelijkheid gaan de vorderingen veel verder: de meest geavanceerde bedrijven hebben al computervisie gebruikt en kunstmatige intelligentie in de sport om aan verschillende problemen te voldoen.
Het lijdt weinig twijfel dat kunstmatige intelligentie en machine learning deze discipline zullen blijven bevorderen, gezien de aanzienlijke invloed die technologie op sport heeft gehad.
Dit artikel zal zich concentreren op het gebruik van computervisie in sport, inclusief praktische toepassingen, voordelen en nog veel meer.
We beginnen met de introductie van computer vision.
Dus, wat is computervisie?
Het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, ook wel bekend als "computer visie" (CV) heeft tot doel technieken te ontwikkelen om computers te leren hoe ze de inhoud van afbeeldingen kunnen begrijpen en begrijpen.
Om objecten in een dynamische en veranderende fysieke omgeving te herkennen en te classificeren, gebruikt computervisie diepgaand leren modellen om een deel van de complexiteit van menselijke zichtsystemen en visuele waarneming te simuleren.
De computer doet een poging om na te bootsen hoe een persoon de visuele omgeving ziet.
In tegenstelling tot mensen hebben computers echter de capaciteit om enorme hoeveelheden gegevens op te slaan en deze snel te verwerken, waardoor we de flexibiliteit hebben om veel taken uit te besteden aan de meest geavanceerde technologieën.
Vandaag de dag, de vooruitgang in smartphone-technologie, social media, en het wijdverbreide gebruik ervan door miljarden mensen - meer dan 3 miljard foto's worden elke dag online geplaatst - creëren nog meer visuele gegevens dan ooit tevoren.
Samen met de toegenomen toegang tot grote rekenkracht en vooruitgang in deep learning en neurale netwerkalgoritmen (bijv. de uitvinding van convolutionele neurale netwerken), heeft de beschikbaarheid van zulke enorme hoeveelheden afbeeldingen computers van onschatbare waarde voorzien om de patronen en kenmerken van deze te leren. afbeeldingen en verbeter de nauwkeurigheidspercentages voor object detectie en classificatie.
Als gevolg hiervan hebben computer vision-systemen een nauwkeurigheid van 99% behaald in een aantal van hun toepassingen, en overtreffen ze de nauwkeurigheid van het menselijk zicht bij specifieke detectie-, categorisatie- en responstaken.
Computervisie in sport: voorbeelden uit de praktijk
1. Spelers volgen
Spelers volgen is een van de belangrijkste doelen bij het gebruik van computervisie in de sport. Om dit te doen, is het noodzakelijk om op elk moment de locatie van elke speler te identificeren.
Coaches kunnen snel analyseren hoe elke speler zich op het veld beweegt en de structuur van hun team dankzij het volgen van spelers, wat een cruciaal onderdeel is om teams te helpen beter te presteren.
TDe meest geavanceerde computer vision-toepassingen in de sport maken tegenwoordig gebruik van automatische segmentatie-algoritmen om gebieden te lokaliseren die waarschijnlijk aan atleten toebehoren.
Door gebruik te maken machine learning en dataminingmethoden op de onverwerkte spelervolggegevens, kan de output van een computervisiesysteem worden verbeterd.
Semantische informatie kan worden gecreëerd zodra cruciale componenten in een afbeelding of videoframe zijn geïdentificeerd om de activiteiten die de deelnemers ondernemen in perspectief te plaatsen (dwz balbezit, pass, rennen, verdedigen, enzovoort).
Deze methoden kunnen worden gebruikt om semantische gebeurtenissen te classificeren, zoals een "één-twee-pass" in het voetbal, en om uitgebreide statistische analyses uit te voeren van de prestaties van individuele spelers en teams.
Om coaches in staat te stellen de ideale spelersplaatsing te vergelijken met de daadwerkelijke spelerpositionering tijdens een specifiek spel, kunnen er ook suggesties worden gedaan voor de beste plaatsen voor spelers op het veld.
De talrijke opties die deze spelervolgtechnologie biedt, kunnen de manier waarop atleten zich voorbereiden en worden gescout volledig veranderen.
2. Blessurepreventie
Om tegemoet te komen aan de toegenomen behoefte aan mentale herbedrading en welzijn in het licht van sociale afstand, nemen veel mensen hun toevlucht tot online cursussen.
Om veilig te leren sporten en blessures te voorkomen, is het belangrijk om een paar lessen te volgen die worden gegeven door een ervaren instructeur, zowel privé als in groepsverband.
Zowel pilates als yoga zijn bijvoorbeeld eenvoudig genoeg om thuis te doen. Vooral voor een beginner is het echter belangrijk om een paar lessen te proberen. Computervisie, in het bijzonder houdingsschatting, speelt in deze situatie een rol.
Houdingsschatting is een computervisietaak die tot doel heeft de locatie van een persoon of object te anticiperen en te bewaken, en er zijn nu 3D-apps op basis van poseschattingen beschikbaar om menselijke fitnesstrainers te helpen.
Deze technologieën evalueren elke actie van de gebruiker en bieden hen grondige realtime feedback met behulp van een schat aan bewegingsregistratiegegevens.
Het ontvangen van realtime feedback en het voorkomen van trainingsblessures zijn twee voordelen van samenwerken met een virtuele coach.
3. Bal volgen
Voor informatie-extractie van op bal gebaseerde sporten, met name racket- of bat-and-ball-sporten zoals tennis, cricket, badminton en andere, is het volgen van balbewegingen cruciaal.
Computervisiemodellen kunnen de precieze locatie van de impact van een bal op de grond aangeven, de beweging van de bal in drie dimensies registreren en zelfs de baan van de bal voorspellen om te beoordelen of deze het wicket zou hebben geraakt.
Met andere woorden, balvolgsystemen aangedreven door computervisie helpen bij:
- Detectie van ballen
- Het traject volgen
- Voorspelling speluitkomst
Dit type bal volgen is een grotere uitdaging in spellen zoals basketbal, volleybal en voetbal omdat de bal achter de spelers kan worden verborgen. Als alternatief kunnen spelersuitwisselingen met de bal snel en zonder waarschuwing plaatsvinden.
4. Verbetering van de beslissing van de scheidsrechter
Er zijn talloze voorbeelden geweest van schaamteloos bedrog en onjuiste beslissingen van scheidsrechters in de geschiedenis van de sport. Door de jaren heen heeft technologie zijn weg gevonden naar de sport, waardoor het aantal fouten dat scheidsrechters maken, is verminderd.
Met de introductie van technologieën zoals Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) en Hawk-eye in tennis en cricket, kunnen scheidsrechters- of scheidsrechterbeslissingen nu worden herzien en , indien onjuist, vernietigd.
Toekomstige sportfunctionarissen zullen nog minder fouten maken door het toenemende gebruik van AI en computervisie.
5. Pose schatting in mobiele applicatie
Het gebruik van geavanceerde technologieën motiveert mensen om uw programma regelmatig te gebruiken.
Hoe vaak ben je applicaties tegengekomen die video's gebruiken om te demonstreren hoe je trainingen correct uitvoert?
Hoogstwaarschijnlijk de laatste tijd vrij regelmatig. En overweeg een computervisiemodel te ontwikkelen dat automatisch de juiste positie instelt, de gemaakte benaderingen bijhoudt en tips geeft over hoe u uw training kunt verbeteren. een fantastische stand-in voor een echte coach.
Met dit soort applicaties is training altijd toegankelijk; alles wat je nodig hebt is een camera bij de hand. Ontwikkel uw expertisegebied door uw eigen specifieke houdingen en technieken toe te voegen om op te vallen in uw markt zonder meer te hoeven betalen voor menselijke leraren.
Deze technologie is erg handig om je specialiteit aan te scherpen, zoals bepaalde houdingen of bewegingen. U hoeft niet te betalen voor extra professionele trainers om uw programma's te geven.
6. Journalistiek en sportinhoud
U kunt intrigerende inhoud produceren door kunstmatige intelligentie en computervisietechnologieën te combineren.
De camera komt automatisch dichter bij de meest intrigerende tijd wanneer het model gebeurtenissen analyseert, zoals een doelpunt.
Stel je voor dat je maar een paar camera's hoeft te installeren die intelligent en automatisch kunnen focussen op de meest cruciale onderdelen van het spel, in plaats van een groot aantal verslaggevers te moeten betalen en te wachten op de postproductie om sportevenementen te publiceren.
7. Fanstemming
Het scala aan computer vision-toepassingen is gewoon verbazingwekkend. Het plezier van een persoon die naar iets kijkt, kon eerder worden gemeten door tests waarbij speciale draden werden bevestigd om impulsen te detecteren.
Dankzij computer vision-technologieën hoeven we niet langer elke kijker te beperken tot een laboratorium. Krijg een grondig onderzoek naar de tevredenheid van bioscoopbezoekers.
Veel verschillende emoties, zoals geluk, verveling, opwinding, teleurstelling, enz., kunnen worden onderscheiden door computervisiemodellen.
Uitdagingen
Sportcomputervisie is voornamelijk afhankelijk van camerasystemen om sportbeelden vast te leggen en vervolgens te analyseren. Meestal wordt een aantal camera's rond het toneel van de actie geplaatst, zoals de tribunes tijdens een sportevenement of de zijkanten van een oefenveld.
Zelfs binnen een enkele wedstrijd variëren de hoek, locatie, hardware en andere opname-instellingen sterk van sport tot sport.
Computervisiesystemen moeten ook worden aangepast aan bepaalde overeenkomsten en methoden voor het vastleggen van films, wat een probleem vormt. Bijkomende moeilijkheden zijn onder meer:
- Veel sportorganisaties en afdelingen voor prestatieanalyse hebben geen geavanceerde videoapparatuur.
- De frequente pan-, tilt- en zoomveranderingen die door broadcastcamera's worden gemaakt, maken het moeilijker voor computer vision-videoverwerkingssystemen om zich aan te passen aan de voortdurend veranderende gegevens die ze ontvangen.
- Het kan voor computer vision-videoverwerkingssystemen moeilijk zijn om onderscheid te maken tussen items op de achtergrond, spelers en objecten, spelers die dezelfde kleding dragen en andere situaties.
Tot op zekere hoogte heeft computervisie deze tekortkomingen opgelost. Dankzij beeldverwerking kunnen computers bijvoorbeeld onderscheid maken tussen de grond, spelers en andere items op de voorgrond.
Anders maken op kleur gebaseerde segmentatie-algoritmen het mogelijk om de bal te herkennen, bewegende spelers te volgen en de veldzone te lokaliseren aan de hand van de kleur van het gras, dat groen is.
Conclusie
Samenvattend: computervisie is het meest populaire technische veld en de populariteit neemt alleen maar toe. Dit is een frisse kijk op gegevensverwerking en hoe het wordt gezien; we hebben eindelijk computers getraind om te zien.
De meest voorkomende computervisietaken in de sport zijn het volgen van spelers en bal, schatting van de houding voor blessurepreventie, segmentatie om de achtergrond van spelers te onderscheiden en andere.
Elke dag genereren we een enorme hoeveelheid gegevens die we effectief kunnen gebruiken trein modellen, die dan zal fungeren als hoopvolle hulp bij het aanpakken van zakelijke problemen.
Laat een reactie achter