Cuprins[Ascunde][Spectacol]
Faci exercitii fizice pentru a te mentine in forma sau esti poate un iubitor de cricket sau fotbal? Alții le place să se uite la jocuri cu prietenii.
Unii oameni participă la sport pentru a fi sănătoși și atenți. Sportul este, fără îndoială, un aspect semnificativ al vieții noastre, indiferent de interesele sau modul nostru de viață.
Sportul, ca orice alt aspect important al vieții noastre de zi cu zi și al economiei globale, este inevitabil afectat de îmbunătățirile tehnologice.
Astăzi, în 2022, vehiculele F1 echipate cu senzori și analizele de fotbal în timp real nu sunt fantezii de tehnologie futuriste.
În realitate, progresele merg mult mai departe: cele mai avansate afaceri au folosit deja viziunea computerizată și inteligență artificială în sport pentru a rezolva o varietate de probleme.
Nu există nicio îndoială că inteligența artificială și învățarea automată vor continua să avanseze această disciplină, având în vedere influența semnificativă pe care tehnologia a avut-o asupra sportului.
Acest articol se va concentra pe utilizarea viziunii computerizate în sport, inclusiv aplicații practice, avantaje și multe altele.
Vom începe cu introducerea vederii computerizate.
Deci, ce este viziunea pe computer?
Domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate cunoscut sub numele de „viziunea computerizată” (CV) își propune să dezvolte tehnici pentru a preda computerelor cum să înțeleagă și să înțeleagă conținutul imaginilor.
Pentru a recunoaște și clasifica obiectele într-un mediu fizic dinamic și în schimbare, viziunea computerizată folosește învățare profundă modele pentru a simula o parte din complexitatea sistemelor de vedere umane și a percepției vizuale.
Computerul face un efort pentru a imita modul în care o persoană vede mediul vizual.
Cu toate acestea, spre deosebire de oameni, computerele au capacitatea de a stoca cantități enorme de date și de a le procesa rapid, oferindu-ne flexibilitatea de a delega multe treburi celor mai de ultimă oră tehnologii.
Astăzi, progresele în tehnologia smartphone-urilor, social media, iar utilizarea lor pe scară largă de către miliarde de oameni – peste 3 miliarde de fotografii sunt postate online în fiecare zi – creează și mai multe date vizuale decât oricând.
Împreună cu accesul crescut la o putere de calcul mare și progresele în învățarea profundă și în algoritmii de rețele neuronale (de exemplu, inventarea rețelelor neuronale convoluționale), disponibilitatea unor cantități atât de masive de imagini a oferit computerelor oportunități neprețuite de a învăța modelele și caracteristicile acestora. imagini și îmbunătățirea ratelor de acuratețe pentru detectarea obiectelor si clasificare.
Ca rezultat, sistemele de viziune computerizată au atins rate de precizie de 99 % într-un număr de aplicații, depășind acuratețea vederii umane în sarcini specifice de detectare, clasificare și răspuns.
Viziunea computerizată în sport: exemple din lumea reală
1. Urmărirea jucătorului
Urmărirea jucătorilor este unul dintre obiectivele principale atunci când se folosește viziunea computerizată în sport. Pentru a face acest lucru, este necesar să identificați locația fiecărui jucător în orice moment.
Antrenorii pot analiza rapid modul în care fiecare jucător se mișcă pe teren și structura echipei lor datorită urmăririi jucătorilor, care este o componentă esențială pentru a ajuta echipele să performeze mai bine.
TCele mai de ultimă oră aplicații de viziune computerizată din sport în zilele noastre folosesc algoritmi de segmentare automată pentru a identifica zonele care aparțin probabil sportivilor.
Prin utilizarea masina de învățare și metodele de extragere a datelor pe datele de urmărire a jucătorilor neprocesate, ieșirea unui sistem de viziune computerizată poate fi îmbunătățită.
Informațiile semantice pot fi create odată ce componentele esențiale dintr-o imagine sau un cadru video au fost identificate pentru a pune în perspectivă activitățile pe care participanții le desfășoară (de exemplu, posesia mingii, pasă, alergare, apărare și așa mai departe).
Aceste metode pot fi folosite pentru a clasifica aparițiile semantice, cum ar fi o „pasă unu-două” în fotbal și pentru a face o analiză statistică extinsă a performanței jucătorilor și echipelor individuale.
Pentru a permite antrenorilor să compare plasarea ideală a jucătorului cu poziționarea reală a jucătorului în timpul unei anumite jocuri, se pot face și sugestii cu privire la cele mai bune locuri pentru jucători de pe teren.
Numeroasele opțiuni aduse de această tehnologie de urmărire a jucătorilor au capacitatea de a schimba complet modul în care sportivii se pregătesc și sunt cercetați.
2. Prevenirea vătămărilor
Pentru a răspunde nevoii crescute de recablare mentală și de bunăstare în fața distanței sociale, mulți oameni apelează la cursuri online.
Pentru a învăța cum să faci exerciții în siguranță și să previi rănile, este important să încerci câteva cursuri predate de un instructor cu experiență, fie într-un cadru privat sau de grup.
De exemplu, atât pilates, cât și yoga sunt destul de simple pentru a fi făcute acasă. Cu toate acestea, mai ales pentru un începător, este important să încerce câteva cursuri. Viziunea computerizată, în special estimarea posturii, intră în joc în această situație.
Estimarea posturii este o lucrare de viziune computerizată care urmărește să anticipeze și să monitorizeze locația unei persoane sau a unui obiect, iar aplicațiile bazate pe estimarea poziției 3D sunt acum disponibile pentru a ajuta antrenorii de fitness umani.
Aceste tehnologii evaluează fiecare acțiune a utilizatorului și îi oferă un feedback complet în timp real, folosind o mulțime de date de urmărire a mișcării.
Primirea de feedback în timp real și evitarea accidentărilor la antrenament sunt două beneficii ale lucrului împreună cu un antrenor virtual.
3. Urmărirea mingii
Pentru extragerea de informații din sporturile bazate pe minge, în special din sporturile cu rachetă sau cu bâtă și minge, cum ar fi tenisul, cricketul, badmintonul și altele, urmărirea mișcării mingii este crucială.
Modelele de vizualizare computerizată pot indica locația exactă a impactului unei mingi cu solul, pot înregistra mișcarea mingii în trei dimensiuni și chiar pot prognoza traiectoria mingii pentru a evalua dacă ar fi lovit wicket-ul.
Cu alți termeni, sistemele de urmărire a mingii conduse de viziunea computerizată ajută la:
- Detectarea bilelor
- Trasarea traiectoriei
- Prognoza rezultatului jocului
Acest tip de urmărire a mingii este mai dificil în jocuri precum baschetul, voleiul și fotbalul, deoarece mingea poate fi ascunsă în spatele jucătorilor. Alternativ, schimburile jucătorilor cu mingea pot avea loc rapid și fără avertisment.
4. Îmbunătățirea deciziei arbitrului
Au existat nenumărate exemple de înșelăciune flagrată și decizii incorecte ale arbitrului de-a lungul istoriei sportului. De-a lungul anilor, tehnologia și-a făcut loc în sport, ajutând la reducerea numărului de greșeli pe care le fac arbitrii.
Odată cu introducerea unor tehnologii precum Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) și Hawk-eye în tenis și cricket, deciziile arbitrilor sau arbitrului pot fi acum revizuite și , dacă este incorect, răsturnat.
Viitorii oficiali din sport vor face și mai puține greșeli din cauza utilizării în creștere a inteligenței artificiale și a vederii computerizate.
5. Poze estimare în aplicația mobilă
Utilizarea tehnologiilor de ultimă oră va motiva oamenii să utilizeze frecvent programul dvs.
Cât de des ați întâlnit aplicații care folosesc videoclipuri pentru a demonstra cum să efectuați corect antrenamentele?
Cel mai probabil în ultima vreme destul de regulat. Și luați în considerare dezvoltarea unui model de viziune computerizată care setează automat poziția corectă, ține evidența abordărilor efectuate și oferă sfaturi despre cum să vă îmbunătățiți antrenamentul. un înlocuitor fantastic pentru un antrenor autentic.
Cu acest tip de aplicație, instruirea este întotdeauna accesibilă; tot ce ai nevoie este o cameră la îndemână. Dezvoltați-vă aria de expertiză adăugând propriile posturi și tehnici specifice pentru a ieși în evidență pe piața dvs. fără a fi nevoie să plătiți mai mult pentru profesorii umani.
Această tehnologie este foarte utilă pentru perfecționarea specialității tale, care pot fi anumite posturi sau mișcări. Nu trebuie să plătiți pentru formatori profesioniști suplimentari pentru a vă preda programele.
6. Jurnalism și conținut sportiv
Puteți produce conținut intrigant combinând inteligența artificială și tehnologiile de viziune pe computer.
Camera se va apropia automat de momentul cel mai intrigant când modelul analizează evenimente, cum ar fi un obiectiv.
Imaginați-vă dacă trebuie doar să configurați câteva camere care să se concentreze în mod inteligent și automat pe cele mai importante părți ale jocului, mai degrabă decât să trebuiască să plătiți un număr mare de reporteri și să așteptați post-producția pentru a publica evenimente sportive.
7. Dispoziție de fan
Gama de aplicații de viziune computerizată este pur și simplu uluitoare. Plăcerea unei persoane care vizionează ceva putea fi măsurată anterior prin teste care implicau atașarea unor fire speciale pentru a detecta impulsurile.
Nu mai trebuie să limităm fiecare spectator la un laborator datorită tehnologiilor de viziune computerizată. Obțineți o examinare amănunțită a satisfacției cinefililor.
Multe emoții diferite, cum ar fi fericirea, plictiseala, entuziasmul, dezamăgirea etc., pot fi distinse prin modelele de viziune computerizată.
Provocări
Viziunea computerizată sportivă se bazează în principal pe sistemele de camere pentru a capta și apoi a analiza înregistrări sportive. De obicei, o serie de camere sunt poziționate în jurul scenei acțiunii, cum ar fi tribunele în timpul unui eveniment sportiv sau marginile unui teren de antrenament.
Chiar și în cadrul unui singur meci, unghiul, locația, hardware-ul și alte setări de fotografiere variază foarte mult de la sport la sport.
Sistemele de viziune computerizată trebuie, de asemenea, adaptate anumitor potriviri și metode de captare a filmului, ceea ce prezintă o problemă. Dificultăți suplimentare includ:
- Multe organizații sportive și divizii de analiză a performanței nu dispun de echipamente video avansate.
- Schimbările frecvente de pan, înclinare și zoom făcute de camerele de difuzare fac ca sistemele de procesare video cu viziune computerizată să se adapteze mai greu la datele în continuă schimbare pe care le primesc.
- Poate fi dificil pentru sistemele de procesare video cu viziune computerizată să facă distincția între elementele din fundal, jucători și obiecte, jucători care poartă aceeași ținută și alte situații.
Într-o anumită măsură, viziunea computerizată a rezolvat aceste defecte. De exemplu, procesarea imaginilor a permis computerelor să discearnă între sol, jucători și alte elemente din prim-plan.
În caz contrar, algoritmii de segmentare bazați pe culoare fac posibilă recunoașterea mingii, monitorizarea jucătorilor în mișcare și localizarea zonei de teren după culoarea ierbii, care este verde.
Concluzie
Pentru a rezuma, viziunea computerizată este cel mai popular domeniu tehnic, iar popularitatea sa este doar în creștere. Aceasta este o perspectivă nouă asupra procesării datelor și a modului în care este văzută; am pregătit în sfârșit calculatoarele să vadă.
Cele mai frecvente sarcini de vedere pe computer în sport sunt urmărirea jucătorilor și a mingii, estimarea posturii pentru prevenirea accidentărilor, segmentarea pentru a distinge fundalul de jucători și altele.
În fiecare zi, generăm o cantitate mare de date pe care le putem utiliza în mod eficient modele de trenuri, care va funcționa apoi ca asistență plină de speranță în abordarea dificultăților de afaceri.
Lasă un comentariu