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Você se exercita para ficar em forma ou talvez seja um amante do críquete ou do futebol? Outros adoram assistir a jogos com os amigos.
Algumas pessoas participam de esportes para serem saudáveis e atentas. O esporte é, sem dúvida, um aspecto significativo de nossas vidas, independentemente de nossos interesses ou modo de vida.
O esporte, como todos os outros aspectos importantes de nossas vidas diárias e da economia global, é inevitavelmente impactado por melhorias tecnológicas.
Hoje, em 2022, veículos de F1 equipados com sensores e análises de futebol em tempo real não são fantasias tecnológicas futuristas.
Na realidade, os avanços vão muito além: as empresas mais avançadas já usaram visão computacional e inteligência artificial nos esportes para atender a uma variedade de questões.
Há pouca dúvida de que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina continuarão a avançar nessa disciplina, dada a influência significativa que a tecnologia teve nos esportes.
Este artigo se concentrará no uso da visão computacional nos esportes, incluindo aplicações práticas, vantagens e muito mais.
Começaremos com a introdução da visão computacional.
Então, o que é visão computacional?
O campo da inteligência artificial e aprendizado de máquina conhecido como “visão computacional” (CV) visa desenvolver técnicas para ensinar computadores a compreender e compreender o conteúdo de imagens.
Para reconhecer e classificar objetos em um ambiente físico dinâmico e mutável, a visão computacional usa deep learning modelos para simular um pouco da complexidade dos sistemas de visão humana e percepção visual.
O computador faz um esforço para imitar como uma pessoa vê o ambiente visual.
No entanto, ao contrário das pessoas, os computadores têm a capacidade de armazenar enormes quantidades de dados e processá-los rapidamente, dando-nos a flexibilidade de delegar muitas tarefas às tecnologias mais avançadas.
Hoje, os avanços na tecnologia dos smartphones, meios de comunicação social, e seu uso generalizado por bilhões de pessoas – mais de 3 bilhões de fotografias são postadas online todos os dias – estão criando ainda mais dados visuais do que nunca.
Juntamente com o aumento do acesso a um grande poder de computação e avanços em algoritmos de aprendizado profundo e redes neurais (por exemplo, a invenção de redes neurais convolucionais), a disponibilidade de uma quantidade tão grande de imagens forneceu aos computadores oportunidades inestimáveis para aprender os padrões e características dessas redes. imagens e melhorar as taxas de precisão para detecção de objetos e classificação.
Como resultado, os sistemas de visão computacional alcançaram taxas de precisão de 99% em várias de suas aplicações, superando a precisão da visão humana em tarefas específicas de detecção, categorização e resposta.
Visão computacional em esportes: exemplos do mundo real
1. Rastreamento de jogadores
O rastreamento de jogadores é um dos principais objetivos ao usar a visão computacional nos esportes. Para fazer isso, é necessário identificar a localização de cada jogador em um determinado momento.
Os treinadores podem analisar rapidamente como cada jogador se move em campo e a estrutura de sua equipe graças ao rastreamento de jogadores, que é um componente crucial para ajudar as equipes a terem um melhor desempenho.
Ts aplicações de visão computacional de ponta no esporte hoje em dia empregam algoritmos de segmentação automática para identificar áreas que provavelmente pertencem a atletas.
Utilizando aprendizado de máquina e métodos de mineração de dados nos dados de rastreamento de jogadores não processados, a saída de um sistema de visão computacional pode ser melhorada.
A informação semântica pode ser criada uma vez que componentes cruciais em uma imagem ou quadro de vídeo tenham sido identificados para colocar as atividades que os participantes estão realizando em perspectiva (ou seja, posse de bola, passe, corrida, defesa e assim por diante).
Esses métodos podem ser usados para classificar ocorrências semânticas, como um “passe um para dois” no futebol, e para fazer uma análise estatística extensa do desempenho de jogadores e equipes individuais.
Para permitir que os treinadores comparem o posicionamento ideal do jogador com o posicionamento real do jogador durante uma jogada específica, também podem ser feitas sugestões sobre os melhores lugares para os jogadores em campo.
As inúmeras opções trazidas por esta tecnologia de rastreamento de jogadores têm a capacidade de mudar completamente a forma como os atletas se preparam e são observados.
2. Prevenção de lesões
Para responder à crescente necessidade de religação mental e bem-estar face ao distanciamento social, muitas pessoas estão a recorrer a cursos online.
Para aprender a se exercitar com segurança e prevenir lesões, é importante experimentar algumas aulas ministradas por um instrutor experiente, seja em um ambiente privado ou em grupo.
Por exemplo, tanto o pilates quanto a ioga são simples o suficiente para fazer em casa. No entanto, especialmente para um iniciante, é importante experimentar algumas aulas. A visão computacional, em particular a estimativa de postura, entra em jogo nesta situação.
A estimativa de postura é um trabalho de visão computacional que visa antecipar e monitorar a localização de uma pessoa ou objeto, e aplicativos baseados em estimativa de pose 3D estão agora disponíveis para ajudar os treinadores de fitness humano.
Essas tecnologias avaliam cada ação do usuário e oferecem feedback completo em tempo real usando uma riqueza de dados de rastreamento de movimento.
Receber feedback em tempo real e evitar lesões no treino são dois benefícios de trabalhar em conjunto com um treinador virtual.
3. Rastreamento de bola
Para extração de informações de esportes baseados em bola, particularmente esportes de raquete ou taco e bola, como tênis, críquete, badminton e outros, o rastreamento do movimento da bola é crucial.
Modelos de visão computacional podem indicar a localização precisa do impacto de uma bola com o solo, registrar o movimento da bola em três dimensões e até prever a trajetória da bola para avaliar se ela teria atingido o postigo.
Em outros termos, os sistemas de rastreamento de bola acionados por visão computacional ajudam a:
- Detecção de bolas
- Traçando a trajetória
- Previsão do resultado do jogo
Esse tipo de rastreamento de bola é mais desafiador em jogos como basquete, vôlei e futebol porque a bola pode ficar escondida atrás dos jogadores. Alternativamente, as trocas de jogadores com a bola podem acontecer rapidamente e sem aviso prévio.
4. Melhoria da Decisão do Árbitro
Houve inúmeros exemplos de trapaças flagrantes e decisões incorretas dos árbitros ao longo da história dos esportes. Ao longo dos anos, a tecnologia entrou no esporte, ajudando a reduzir o número de erros que os árbitros cometem.
Com a introdução de tecnologias como Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) e Hawk-eye no tênis e no críquete, as decisões de árbitros ou árbitros agora podem ser revisadas e , se incorreto, capotado.
Os futuros oficiais esportivos cometerão ainda menos erros devido ao crescente uso de IA e visão computacional.
5. Estimativa de pose em aplicativo móvel
A utilização de tecnologias de ponta motivará as pessoas a utilizarem seu programa com frequência.
Com que frequência você se deparou com aplicativos que usam vídeos para demonstrar como realizar os treinos corretamente?
Muito provavelmente ultimamente com bastante regularidade. E considere desenvolver um modelo de visão computacional que defina automaticamente a posição correta, acompanhe as abordagens feitas e ofereça dicas sobre como aprimorar seu treino. um substituto fantástico para um treinador genuíno.
Com este tipo de aplicação, a formação está sempre acessível; tudo que você precisa é de uma câmera à mão. Desenvolva sua área de atuação adicionando suas próprias posturas e técnicas particulares para se destacar em seu mercado sem ter que pagar mais por professores humanos.
Essa tecnologia é muito útil para aprimorar sua especialidade, que pode ser certas posturas ou movimentos. Você não precisa pagar por instrutores profissionais extras para ensinar seus programas.
6. Jornalismo e conteúdo esportivo
Você pode produzir conteúdo intrigante combinando inteligência artificial e tecnologias de visão computacional.
A câmera se aproximará automaticamente do momento mais intrigante quando o modelo analisar eventos, como um gol.
Imagine se você só precisa configurar algumas câmeras que possam focar de forma inteligente e automática nas partes mais cruciais do jogo, em vez de ter que pagar um grande número de repórteres e esperar pela pós-produção para publicar eventos esportivos.
7. Humor do fã
A gama de aplicações de visão computacional é simplesmente surpreendente. O prazer de uma pessoa vendo algo poderia ser medido anteriormente por testes que envolviam a fixação de fios especiais para detectar impulsos.
Não precisamos mais confinar cada espectador a um laboratório graças às tecnologias de visão computacional. Obtenha um exame completo da satisfação dos espectadores.
Muitas emoções diferentes, como felicidade, tédio, excitação, decepção, etc., podem ser distinguidas por modelos de visão computacional.
Desafios
A visão computacional esportiva depende principalmente de sistemas de câmeras para capturar e analisar imagens esportivas. Normalmente, várias câmeras são posicionadas ao redor da cena da ação, como as arquibancadas durante um evento esportivo ou as laterais de um campo de treino.
Mesmo dentro de uma única partida, o ângulo, a localização, o hardware e outras configurações de tiro variam muito de esporte para esporte.
Os sistemas de visão computacional também devem ser adaptados a certas combinações e métodos de captura de filmes, o que apresenta um problema. As dificuldades adicionais incluem:
- Muitas organizações esportivas e divisões de análise de desempenho não possuem equipamentos de vídeo avançados.
- As frequentes alterações de panorâmica, inclinação e zoom feitas pelas câmeras de transmissão tornam mais difícil para os sistemas de processamento de vídeo de visão computacional se adaptarem aos dados em constante mudança que recebem.
- Pode ser difícil para os sistemas de processamento de vídeo de visão computacional distinguir entre itens no cenário, jogadores e objetos, jogadores vestindo o mesmo traje e outras situações.
Até certo ponto, a visão computacional resolveu essas falhas. Por exemplo, o processamento de imagens permitiu que os computadores discernissem entre o solo, os jogadores e outros itens do primeiro plano.
Caso contrário, algoritmos de segmentação baseados em cores possibilitam reconhecer a bola, monitorar jogadores em movimento e localizar a zona de campo pela cor da grama, que é verde.
Conclusão
Para resumir, a visão computacional é o campo técnico mais popular, e sua popularidade só está crescendo. Esta é uma nova perspectiva sobre o processamento de dados e como ele é visto; finalmente treinamos computadores para ver.
As tarefas de visão computacional mais comuns nos esportes são rastreamento de jogadores e bolas, estimativa de postura para prevenção de lesões, segmentação para distinguir o cenário dos jogadores e outros.
Todos os dias, geramos uma grande quantidade de dados que podemos utilizar para efetivamente modelos de trem, que então funcionará como uma ajuda esperançosa para lidar com as dificuldades dos negócios.
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