Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Trener du for å holde deg i form, eller er du kanskje en elsker av cricket eller fotball? Andre elsker å se spill med venner.
Noen deltar i idrett for å være sunne og oppmerksomme. Sport er utvilsomt et viktig aspekt av livene våre, uavhengig av våre interesser eller livsstil.
Sport, som alle andre viktige aspekter av våre daglige liv og den globale økonomien, er uunngåelig påvirket av teknologiske forbedringer.
I dag, i 2022, er ikke sensorutstyrte F1-kjøretøyer og fotballanalyse i sanntid futuristiske teknologiske fantasier.
I virkeligheten går fremskritt mye lenger: de mest avanserte virksomhetene har allerede brukt datasyn og kunstig intelligens i idrett for å møte en rekke problemer.
Det er liten tvil om at kunstig intelligens og maskinlæring vil fortsette å fremme denne disiplinen gitt den betydelige innflytelsen teknologien har hatt på sport.
Denne artikkelen vil konsentrere seg om bruken av datasyn i sport, inkludert praktiske applikasjoner, fordeler og mye mer.
Vi starter med introduksjonen av datasyn.
Så, hva er datasyn?
Feltet for kunstig intelligens og maskinlæring kjent som "datamaskin syn" (CV) har som mål å utvikle teknikker for å lære datamaskiner hvordan de skal forstå og forstå innholdet i bilder.
For å gjenkjenne og klassifisere objekter i et dynamisk og skiftende fysisk miljø, bruker datasyn dyp læring modeller for å simulere noe av kompleksiteten til menneskelige synssystemer og visuell persepsjon.
Datamaskinen gjør en innsats for å etterligne hvordan en person ser det visuelle miljøet.
Men i motsetning til mennesker har datamaskiner kapasitet til å lagre enorme mengder data og behandle dem raskt, noe som gir oss fleksibiliteten til å delegere mange oppgaver til de mest banebrytende teknologiene.
I dag, fremskritt innen smarttelefonteknologi, sosiale medier, og deres utbredte bruk av milliarder av mennesker – mer enn 3 milliarder bilder legges ut på nettet hver dag – skaper enda mer visuelle data enn noen gang før.
Sammen med økt tilgang til stor datakraft og fremskritt innen dyp læring og nevrale nettverksalgoritmer (f.eks. oppfinnelsen av konvolusjonelle nevrale nettverk), har tilgjengeligheten av slike enorme mengder bilder gitt datamaskiner uvurderlige muligheter til å lære mønstrene og egenskapene til disse. bilder og forbedre nøyaktighetsratene for objektdeteksjon og klassifisering.
Som et resultat har datasynssystemer oppnådd nøyaktighetsgrader på 99 % i en rekke av sine applikasjoner, og overgår nøyaktigheten til menneskelig syn i spesifikke deteksjons-, kategoriserings- og responsoppgaver.
Datasyn i sport: Eksempler fra den virkelige verden
1. Spillersporing
Spillersporing er et av hovedmålene ved bruk av datasyn i sport. For å gjøre dette er det nødvendig å identifisere hver spillers plassering til enhver tid.
Trenere kan raskt analysere hvordan hver spiller beveger seg på banen og strukturen til laget deres takket være spillersporing, som er en avgjørende komponent for å hjelpe lagene til å prestere bedre.
Tde mest banebrytende datasynsapplikasjonene innen sport bruker i dag automatiske segmenteringsalgoritmer for å finne områder som sannsynligvis tilhører idrettsutøvere.
Ved å benytte maskinlæring og datautvinningsmetoder på ubehandlede spillersporingsdata, kan produksjonen av et datasynssystem forbedres.
Semantisk informasjon kan opprettes når viktige komponenter i en bilde- eller videoramme er identifisert for å sette aktivitetene deltakerne tar i perspektiv (dvs. ballbesittelse, pasning, løp, forsvar og så videre).
Disse metodene kan brukes til å klassifisere semantiske hendelser, for eksempel en "en-to-pasning" i fotball, og for å gjøre omfattende statistisk analyse av ytelsen til individuelle spillere og lag.
For å la trenere sammenligne ideell spillerplassering med faktisk spillerposisjonering under et spesifikt spill, kan det også gis forslag til de beste plassene for spillere på banen.
De mange alternativene som fremkommer av denne spillersporingsteknologien har muligheten til å fullstendig endre hvordan idrettsutøvere forbereder seg og blir speidet.
2. Skadeforebygging
For å møte det økte behovet for mental omkobling og velvære i møte med sosial avstand, tyr mange til nettkurs.
For å lære å trene trygt og forebygge skader, er det viktig å prøve noen timer undervist av en erfaren instruktør, enten det er privat eller i grupper.
For eksempel er både pilates og yoga enkle nok å gjøre hjemme. Men spesielt for en nybegynner er det viktig å prøve noen få klasser. Datasyn, spesielt stillingsestimat, spiller inn i denne situasjonen.
Holdningsestimering er en datasynsjobb som tar sikte på å forutse og overvåke en persons eller objekts plassering, og 3D-poseringsestimering-baserte apper er nå tilgjengelige for å hjelpe menneskelige treningstrenere.
Disse teknologiene evaluerer hver handling fra brukeren og gir dem grundig tilbakemelding i sanntid ved hjelp av et vell av bevegelsessporingsdata.
Å motta tilbakemeldinger i sanntid og unngå treningsskader er to fordeler ved å jobbe sammen med en virtuell trener.
3. Ballsporing
For informasjonsutvinning fra ballbaserte idretter, spesielt racket- eller balltre-og-ball-sporter som tennis, cricket, badminton og andre, er sporing av ballbevegelser avgjørende.
Datasynsmodeller kan indikere den nøyaktige plasseringen av en balls støt med bakken, registrere ballens bevegelse i tre dimensjoner, og til og med forutsi banen til ballen for å vurdere om den ville ha truffet wicket.
Med andre ord hjelper ballsporingssystemer drevet av datasyn med:
- Deteksjon av baller
- Å spore banen
- Kampresultatprognose
Denne typen ballsporing er mer utfordrende i spill som basketball, volleyball og fotball fordi ballen kan skjules bak spillerne. Alternativt kan spillerbytte med ballen skje raskt og uten forvarsel.
4. Forbedring av dommerbeslutning
Det har vært utallige eksempler på åpenlyst juks og feil dommeravgjørelser gjennom idrettens historie. Gjennom årene har teknologien gjort sin vei inn i idretten, og bidratt til å redusere antall feil som dommere gjør.
Med introduksjonen av teknologier som Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) og Hawk-eye i tennis og cricket, kan dommer- eller dommeravgjørelser nå gjennomgås og , hvis feil, veltet.
Fremtidige idrettsledere vil gjøre enda færre feil på grunn av den økende bruken av AI og datasyn.
5. Pose estimering i mobilapplikasjon
Å bruke banebrytende teknologier vil motivere folk til å bruke programmet ditt ofte.
Hvor ofte har du kommet over applikasjoner som bruker videoer for å demonstrere hvordan du utfører treningsøkter riktig?
Mest sannsynlig i det siste ganske regelmessig. Og vurder å utvikle en datasynsmodell som automatisk setter riktig posisjon, holder styr på tilnærmingene som er gjort og gir tips om hvordan du kan forbedre treningen. en fantastisk stand-in for en ekte trener.
Med denne typen applikasjoner er opplæring alltid tilgjengelig; alt du trenger er et kamera for hånden. Utvikle ditt ekspertiseområde ved å legge til dine egne spesielle stillinger og teknikker for å skille seg ut i markedet uten å måtte betale mer for menneskelige lærere.
Denne teknologien er veldig nyttig for å finpusse spesialiteten din, som kan være visse stillinger eller bevegelser. Du trenger ikke betale for ekstra profesjonelle trenere for å undervise i programmene dine.
6. Journalistikk og sportsinnhold
Du kan produsere spennende innhold ved å kombinere kunstig intelligens og datasynsteknologier.
Kameraet vil automatisk bevege seg nærmere det mest spennende tidspunktet når modellen analyserer hendelser, for eksempel et mål.
Tenk om du bare trenger å sette opp noen få kameraer som intelligent og automatisk kan fokusere på de mest avgjørende delene av spillet i stedet for å måtte betale et stort antall reportere og vente på postproduksjon for å publisere sportsbegivenheter.
7. Fanstemning
Utvalget av datasynsapplikasjoner er rett og slett forbløffende. Gleden av en person som ser på noe kunne tidligere måles ved tester som involverte feste av spesielle ledninger for å oppdage impulser.
Vi trenger ikke lenger å begrense alle seere til et laboratorium takket være datasynsteknologier. Få en grundig undersøkelse av tilfredsheten til kinogjengere.
Mange forskjellige følelser, som lykke, kjedsomhet, spenning, skuffelse, etc., kan skilles fra datasynsmodeller.
Utfordringer
Sportsdatasyn er hovedsakelig avhengig av kamerasystemer for å fange og deretter analysere sportsopptak. Vanligvis er en rekke kameraer plassert rundt scenen av handlingen, for eksempel tribunen under en sportsbegivenhet eller sidene av et treningsfelt.
Selv innenfor en enkelt kamp varierer vinkelen, plasseringen, maskinvaren og andre skyteinnstillinger mye fra sport til sport.
Datasynssystemer må også tilpasses visse treff og metoder for filmfangst, noe som utgjør et problem. Ytterligere vanskeligheter inkluderer:
- Mange sportsorganisasjoner og prestasjonsanalyseavdelinger mangler avansert videoutstyr.
- De hyppige endringene i panorering, tilt og zoom som gjøres av kringkastingskameraer, gjør det vanskeligere for videobehandlingssystemer for datasyn å tilpasse seg de stadig skiftende dataene de mottar.
- Det kan være vanskelig for videobehandlingssystemer for datasyn å skille mellom elementer i bakteppet, spillere og gjenstander, spillere som har på seg samme antrekk og andre situasjoner.
Til en viss grad har datasyn løst disse feilene. For eksempel har bildebehandling gjort det mulig for datamaskiner å skille mellom bakken, spillere og andre elementer i forgrunnen.
Ellers gjør fargebaserte segmenteringsalgoritmer det mulig å gjenkjenne ballen, overvåke spillere i bevegelse og lokalisere banesonen etter fargen på gresset, som er grønt.
konklusjonen
For å oppsummere er datasyn det mest populære tekniske feltet, og dets popularitet bare øker. Dette er et nytt perspektiv på databehandling og hvordan det ses; vi har endelig trent datamaskiner til å se.
De vanligste datasynsoppgavene i sport er spiller- og ballsporing, holdningsestimat for skadeforebygging, segmentering for å skille bakgrunn fra spillere og andre.
Hver dag genererer vi en enorm mengde data som vi kan bruke til effektivt togmodeller, som da vil fungere som håpefull hjelp til å løse forretningsproblemer.
Legg igjen en kommentar