Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Czy ćwiczysz, aby zachować formę, a może jesteś miłośnikiem krykieta lub piłki nożnej? Inni uwielbiają oglądać mecze ze znajomymi.
Niektórzy ludzie uprawiają sport, aby być zdrowym i uważnym. Sport jest bezsprzecznie ważnym aspektem naszego życia, niezależnie od naszych zainteresowań czy sposobu życia.
Na sport, podobnie jak na każdy inny ważny aspekt naszego codziennego życia i globalnej gospodarki, nieuchronnie wpływają ulepszenia technologiczne.
Dzisiaj, w 2022 roku, wyposażone w czujniki pojazdy F1 i analizy piłkarskie w czasie rzeczywistym nie są futurystycznymi fanaberiami technologicznymi.
W rzeczywistości postępy idą znacznie dalej: najbardziej zaawansowane firmy już wykorzystały widzenie komputerowe i sztuczna inteligencja w sporcie, aby sprostać różnym problemom.
Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą nadal rozwijać tę dyscyplinę, biorąc pod uwagę znaczący wpływ technologii na sport.
W tym artykule skupimy się na wykorzystaniu wizji komputerowej w sporcie, w tym praktycznych zastosowaniach, zaletach i wielu innych.
Zaczniemy od wprowadzenia widzenia komputerowego.
Czym więc jest wizja komputerowa?
Dziedzina sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego tzw "wizja komputerowa" (CV) ma na celu opracowanie technik uczenia komputerów, jak rozumieć i rozumieć zawartość obrazów.
W celu rozpoznawania i klasyfikowania obiektów w dynamicznym i zmieniającym się środowisku fizycznym wykorzystuje się widzenie komputerowe głęboka nauka modele do symulacji niektórych złożoności systemów widzenia człowieka i percepcji wzrokowej.
Komputer stara się naśladować sposób, w jaki dana osoba postrzega środowisko wizualne.
Jednak w przeciwieństwie do ludzi, komputery mają możliwość przechowywania ogromnych ilości danych i szybkiego ich przetwarzania, co daje nam elastyczność w przekazywaniu wielu obowiązków najnowocześniejszym technologiom.
Obecnie postęp w technologii smartfonów, Media społecznościowe, a ich powszechne użycie przez miliardy ludzi – każdego dnia w Internecie publikowanych jest ponad 3 miliardy zdjęć – generuje jeszcze więcej danych wizualnych niż kiedykolwiek wcześniej.
Wraz ze zwiększonym dostępem do dużej mocy obliczeniowej i postępami w głębokim uczeniu i algorytmach sieci neuronowych (np. wynalezienie splotowych sieci neuronowych), dostępność tak ogromnych ilości obrazów dała komputerom nieocenione możliwości poznania ich wzorców i cech. obrazy i poprawić wskaźniki dokładności dla wykrywanie obiektów i klasyfikacja.
W rezultacie komputerowe systemy wizyjne osiągnęły wskaźniki dokładności na poziomie 99% w wielu swoich zastosowaniach, przewyższając dokładność ludzkiego wzroku w określonych zadaniach wykrywania, kategoryzacji i reagowania.
Wizja komputerowa w sporcie: przykłady ze świata rzeczywistego
1. Śledzenie gracza
Śledzenie graczy jest jednym z głównych celów korzystania z wizji komputerowej w sporcie. Aby to zrobić, konieczne jest zidentyfikowanie lokalizacji każdego gracza w dowolnym momencie.
Trenerzy mogą szybko analizować, jak każdy zawodnik porusza się na boisku i strukturę swojego zespołu dzięki śledzeniu zawodników, co jest kluczowym elementem pomagającym zespołom osiągać lepsze wyniki.
TWiększość najnowocześniejszych komputerowych aplikacji wizyjnych stosowanych obecnie w sporcie wykorzystuje algorytmy automatycznej segmentacji w celu wskazania obszarów, które prawdopodobnie należą do sportowców.
Wykorzystując uczenie maszynowe oraz metod eksploracji danych dotyczących nieprzetworzonych danych śledzących gracza, można poprawić wydajność komputerowego systemu wizyjnego.
Informacje semantyczne można utworzyć po zidentyfikowaniu kluczowych elementów obrazu lub klatki wideo, aby spojrzeć na działania podejmowane przez uczestników z odpowiedniej perspektywy (np. posiadanie piłki, podanie, bieg, obrona itd.).
Metody te mogą być wykorzystywane do klasyfikowania zjawisk semantycznych, takich jak „podanie raz-dwa” w piłce nożnej, oraz do przeprowadzania szeroko zakrojonych analiz statystycznych wyników poszczególnych zawodników i drużyn.
Aby umożliwić trenerom porównanie idealnego rozmieszczenia zawodników z faktycznym rozmieszczeniem zawodników podczas określonej gry, można również zasugerować najlepsze miejsca dla zawodników na boisku.
Liczne opcje oferowane przez tę technologię śledzenia graczy mogą całkowicie zmienić sposób, w jaki sportowcy przygotowują się i są badani.
2. Zapobieganie urazom
Aby sprostać zwiększonej potrzebie zmiany mentalnej i dobrego samopoczucia w obliczu dystansu społecznego, wiele osób korzysta z kursów online.
Aby nauczyć się, jak bezpiecznie ćwiczyć i zapobiegać kontuzjom, warto wypróbować kilka zajęć prowadzonych przez doświadczonego instruktora, czy to w warunkach indywidualnych, czy grupowych.
Na przykład zarówno pilates, jak i joga są wystarczająco proste do wykonania w domu. Jednak szczególnie dla początkujących ważne jest, aby wypróbować kilka zajęć. Wizja komputerowa, w szczególności ocena postawy, wchodzi w grę w tej sytuacji.
Szacowanie postawy to zadanie komputerowe, które ma na celu przewidywanie i monitorowanie lokalizacji osoby lub obiektu, a aplikacje oparte na szacowaniu pozycji 3D są teraz dostępne, aby pomóc trenerom fitness.
Technologie te oceniają każde działanie użytkownika i przekazują mu szczegółowe informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, wykorzystując bogactwo danych śledzenia ruchu.
Otrzymywanie informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym i unikanie kontuzji podczas treningu to dwie korzyści ze współpracy z wirtualnym trenerem.
3. Śledzenie piłki
Śledzenie ruchu piłki ma kluczowe znaczenie dla pozyskiwania informacji ze sportów opartych na piłce, w szczególności sportów rakietowych lub kijów i piłek, takich jak tenis, krykiet, badminton i inne.
Komputerowe modele wizyjne mogą wskazywać dokładne miejsce uderzenia piłki o podłoże, rejestrować ruch piłki w trzech wymiarach, a nawet prognozować trajektorię piłki, aby ocenić, czy uderzyłaby w furtkę.
Innymi słowy, systemy śledzenia piłki sterowane komputerową wizją pomagają w:
- Wykrywanie kulek
- Śledzenie trajektorii
- Prognoza wyniku meczu
Ten rodzaj śledzenia piłki jest trudniejszy w grach takich jak koszykówka, siatkówka i piłka nożna, ponieważ piłka może być ukryta za graczami. Alternatywnie, wymiana zawodnika z piłką może nastąpić szybko i bez ostrzeżenia.
4. Poprawa decyzji sędziego
W całej historii sportu były niezliczone przykłady jawnego oszustwa i błędnych decyzji sędziów. Przez lata technologia wkroczyła do sportu, pomagając zmniejszyć liczbę błędów popełnianych przez sędziów.
Wraz z wprowadzeniem technologii, takich jak Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) i Hawk-eye w tenisie i krykiecie, decyzje arbitrów lub sędziów mogą być teraz przeglądane i , jeśli jest niepoprawny, przewrócony.
Przyszli działacze sportowi będą popełniać jeszcze mniej błędów ze względu na rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji i wizji komputerowej.
5. Oszacowanie pozycji w aplikacji mobilnej
Wykorzystanie najnowocześniejszych technologii zmotywuje ludzi do częstego korzystania z Twojego programu.
Jak często natknąłeś się na aplikacje, które wykorzystują filmy wideo, aby pokazać, jak prawidłowo wykonywać treningi?
Najprawdopodobniej ostatnio dość regularnie. Rozważ także opracowanie komputerowego modelu wizyjnego, który automatycznie ustawia właściwą pozycję, śledzi wykonane podejścia i oferuje wskazówki, jak ulepszyć trening. fantastyczny zastępca prawdziwego trenera.
Dzięki tego rodzaju aplikacji szkolenia są zawsze dostępne; wszystko czego potrzebujesz to aparat pod ręką. Rozwijaj swoją specjalizację, dodając własne postawy i techniki, aby wyróżnić się na rynku bez konieczności płacenia więcej za ludzkich nauczycieli.
Ta technologia jest bardzo pomocna w doskonaleniu Twojej specjalizacji, którą mogą być określone postawy lub ruchy. Nie musisz płacić za dodatkowych profesjonalnych trenerów do nauczania Twoich programów.
6. Dziennikarstwo i treści sportowe
Możesz tworzyć intrygujące treści, łącząc sztuczną inteligencję i technologie widzenia komputerowego.
Kamera automatycznie zbliży się do najbardziej intrygującego momentu, w którym model analizuje zdarzenia, takie jak gol.
Wyobraź sobie, że wystarczy skonfigurować kilka kamer, które mogą inteligentnie i automatycznie skupić się na najważniejszych częściach gry, zamiast płacić dużej liczbie reporterów i czekać, aż postprodukcja opublikuje wydarzenia sportowe.
7. Nastrój fanów
Zakres zastosowań wizji komputerowej jest po prostu zdumiewający. Przyjemność osoby oglądającej coś można było wcześniej mierzyć za pomocą testów polegających na podłączeniu specjalnych przewodów do wykrywania impulsów.
Dzięki technologiom widzenia komputerowego nie musimy już zamykać każdego widza w laboratorium. Uzyskaj dokładne badanie satysfakcji kinomanów.
Wiele różnych emocji, takich jak szczęście, nuda, podniecenie, rozczarowanie itp., można rozróżnić za pomocą komputerowych modeli widzenia.
Wyzwania
Komputerowa wizja sportowa opiera się głównie na systemach kamer do przechwytywania, a następnie analizowania materiału sportowego. Zazwyczaj kilka kamer jest rozmieszczonych wokół miejsca akcji, na przykład na trybunach podczas imprezy sportowej lub po bokach boiska treningowego.
Nawet w ramach jednego meczu kąt, lokalizacja, sprzęt i inne ustawienia fotografowania różnią się znacznie w zależności od sportu.
Komputerowe systemy wizyjne muszą być również dostosowane do określonych meczów i metod rejestrowania filmu, co stanowi problem. Dodatkowe trudności to:
- Wiele organizacji sportowych i działów analizy wyników nie ma zaawansowanego sprzętu wideo.
- Częste zmiany obrotu, pochylenia i powiększenia dokonywane przez kamery transmisyjne utrudniają komputerowym systemom przetwarzania wideo dostosowanie się do stale zmieniających się danych, które otrzymują.
- Komputerowe systemy przetwarzania wideo mogą mieć trudności z rozróżnieniem przedmiotów w tle, graczy i obiektów, graczy noszących ten sam strój i innych sytuacji.
Do pewnego stopnia wizja komputerowa rozwiązała te wady. Na przykład przetwarzanie obrazu pozwoliło komputerom rozróżnić ziemię, graczy i inne elementy pierwszego planu.
W przeciwnym razie algorytmy segmentacji opartej na kolorze pozwalają rozpoznać piłkę, monitorować poruszających się graczy i zlokalizować strefę boiska po kolorze trawy, który jest zielony.
Wnioski
Podsumowując, wizja komputerowa jest najpopularniejszą dziedziną techniki, a jej popularność tylko rośnie. To świeże spojrzenie na przetwarzanie danych i sposób, w jaki jest ono postrzegane; w końcu nauczyliśmy komputery widzieć.
Najczęstszymi zadaniami komputerowego widzenia w sporcie są śledzenie gracza i piłki, szacowanie postawy w celu zapobiegania kontuzjom, segmentacja w celu odróżnienia tła od graczy i inne.
Każdego dnia generujemy ogromną ilość danych, które możemy efektywnie wykorzystać modele pociągów, które następnie będą funkcjonowały jako skuteczna pomoc w rozwiązywaniu problemów biznesowych.
Dodaj komentarz