Содержание[Скрывать][Показывать]
Вы занимаетесь спортом, чтобы оставаться в форме, или, возможно, вы любитель крикета или футбола? Другие любят смотреть игры с друзьями.
Некоторые люди занимаются спортом, чтобы быть здоровыми и внимательными. Спорт, несомненно, является важным аспектом нашей жизни, независимо от наших интересов или образа жизни.
На спорт, как и на любой другой важный аспект нашей повседневной жизни и мировой экономики, неизбежно влияют технологические усовершенствования.
Сегодня, в 2022 году, оснащенные датчиками автомобили Формулы 1 и футбольная аналитика в реальном времени — это не футуристические технические фантазии.
На самом деле достижения идут намного дальше: самые продвинутые предприятия уже используют компьютерное зрение и искусственный интеллект в спорте для решения различных вопросов.
Нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект и машинное обучение будут продолжать развивать эту дисциплину, учитывая значительное влияние технологий на спорт.
В этой статье основное внимание будет уделено использованию компьютерного зрения в спорте, включая практические применения, преимущества и многое другое.
Мы начнем с внедрения компьютерного зрения.
Итак, что такое компьютерное зрение?
Область искусственного интеллекта и машинного обучения, известная как "компьютерное зрение" (CV) направлен на разработку методов обучения компьютеров тому, как понимать и понимать содержание изображений.
Чтобы распознавать и классифицировать объекты в динамической и изменяющейся физической среде, компьютерное зрение использует глубокое обучение модели для имитации некоторой сложности систем человеческого зрения и визуального восприятия.
Компьютер пытается имитировать то, как человек видит визуальную среду.
Однако, в отличие от людей, компьютеры способны хранить огромные объемы данных и быстро их обрабатывать, что дает нам возможность делегировать многие обязанности самым передовым технологиям.
Сегодня достижения в области смартфонов, социальные сети, а также их широкое использование миллиардами людей — более 3 миллиардов фотографий публикуются в Интернете каждый день — создают еще больше визуальных данных, чем когда-либо прежде.
Вместе с расширением доступа к большим вычислительным мощностям и достижениями в алгоритмах глубокого обучения и нейронных сетей (например, изобретение сверточных нейронных сетей) доступность такого огромного количества изображений предоставила компьютерам бесценные возможности для изучения закономерностей и характеристик этих изображений. изображений и улучшить показатели точности для обнаружение объекта и классификация.
В результате системы компьютерного зрения достигли уровня точности 99 % в ряде своих приложений, превзойдя точность человеческого зрения в конкретных задачах обнаружения, категоризации и реагирования.
Компьютерное зрение в спорте: примеры из реальной жизни
1. Отслеживание игроков
Отслеживание игроков — одна из основных целей при использовании компьютерного зрения в спорте. Для этого необходимо определить местоположение каждого игрока в любой момент времени.
Тренеры могут быстро анализировать, как каждый игрок движется по полю, и структуру своей команды благодаря отслеживанию игроков, что является важным компонентом, помогающим командам работать лучше.
TСамые передовые приложения компьютерного зрения в спорте в настоящее время используют алгоритмы автоматической сегментации для точного определения областей, которые, вероятно, принадлежат спортсменам.
Используя обучение с помощью машины и методов интеллектуального анализа данных по необработанным данным отслеживания игроков можно улучшить вывод системы компьютерного зрения.
Семантическая информация может быть создана после того, как были идентифицированы важные компоненты изображения или видеокадра, чтобы представить деятельность участников в перспективе (т. е. владение мячом, передача, бег, защита и т. д.).
Эти методы можно использовать для классификации семантических событий, таких как «один-два паса» в футболе, а также для обширного статистического анализа результатов отдельных игроков и команд.
Чтобы тренеры могли сравнивать идеальное расположение игроков с реальным положением игроков во время конкретной игры, можно также предложить лучшие места для игроков на поле.
Многочисленные возможности, предоставляемые этой технологией отслеживания игроков, могут полностью изменить то, как спортсмены готовятся и отбираются.
2. Профилактика травм
Чтобы удовлетворить возросшую потребность в умственной перестройке и благополучии перед лицом социальной дистанции, многие люди прибегают к онлайн-курсам.
Чтобы научиться безопасно тренироваться и предотвращать травмы, важно попробовать несколько занятий, проводимых опытным инструктором, будь то в индивидуальной или групповой обстановке.
Например, и пилатес, и йога достаточно просты, чтобы заниматься дома. Однако, особенно для новичка, важно попробовать несколько занятий. В этой ситуации в игру вступает компьютерное зрение, в частности оценка осанки.
Оценка осанки — это задача компьютерного зрения, целью которой является прогнозирование и отслеживание местоположения человека или объекта, а приложения, основанные на 3D-оценке позы, теперь доступны для помощи тренерам по фитнесу.
Эти технологии оценивают каждое действие пользователя и предлагают ему подробную обратную связь в режиме реального времени, используя множество данных отслеживания движения.
Получение обратной связи в режиме реального времени и предотвращение травм на тренировках — два преимущества совместной работы с виртуальным тренером.
3. Отслеживание мяча
Для извлечения информации из видов спорта с мячом, особенно с ракеткой или битой и мячом, таких как теннис, крикет, бадминтон и других, отслеживание движения мяча имеет решающее значение.
Модели компьютерного зрения могут указывать точное место удара мяча о землю, записывать движение мяча в трех измерениях и даже прогнозировать траекторию мяча, чтобы оценить, попал ли бы он в калитку.
Другими словами, системы отслеживания мяча, управляемые компьютерным зрением, помогают:
- Обнаружение мячей
- Отслеживание траектории
- Прогноз исхода игры
Этот тип отслеживания мяча более сложен в таких играх, как баскетбол, волейбол и футбол, потому что мяч может быть скрыт позади игроков. С другой стороны, обмен игроками с мячом может произойти быстро и без предупреждения.
4. Улучшение решения рефери
В истории спорта было бесчисленное множество примеров вопиющего мошенничества и неверных судейских решений. С годами технологии проникли в спорт, помогая уменьшить количество ошибок, которые допускают судьи.
Благодаря внедрению таких технологий, как Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Система пересмотра решений (DRS) и Hawk-eye в теннисе и крикете, решения судей и судей теперь можно просматривать и , если неверно, отменяется.
Будущие спортивные чиновники будут совершать еще меньше ошибок из-за растущего использования ИИ и компьютерного зрения.
5. Оценка позы в мобильном приложении
Использование передовых технологий будет мотивировать людей часто использовать вашу программу.
Как часто вы сталкивались с приложениями, которые используют видео, чтобы продемонстрировать, как правильно выполнять тренировки?
Скорее всего в последнее время довольно регулярно. И рассмотрите возможность разработки модели компьютерного зрения, которая автоматически устанавливает правильное положение, отслеживает сделанные подходы и предлагает советы о том, как улучшить вашу тренировку. фантастическая замена для настоящего тренера.
С таким приложением обучение всегда доступно; все, что вам нужно, это камера под рукой. Развивайте свою область знаний, добавляя свои собственные особые позы и техники, чтобы выделиться на своем рынке, не переплачивая за учителей-людей.
Эта технология очень полезна для оттачивания вашей специальности, которой могут быть определенные позы или движения. Вам не нужно платить за дополнительных профессиональных тренеров для преподавания ваших программ.
6. Журналистика и спортивный контент
Вы можете создавать интригующий контент, комбинируя технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Камера будет автоматически приближаться к наиболее интригующему моменту, когда модель анализирует события, например гол.
Представьте, что вам просто нужно настроить несколько камер, которые могут интеллектуально и автоматически фокусироваться на наиболее важных частях игры, вместо того, чтобы платить большому количеству репортеров и ждать постпродакшна для публикации спортивных событий.
7. Фанатское настроение
Спектр приложений компьютерного зрения просто поразителен. Удовольствие человека от просмотра чего-либо ранее можно было измерить с помощью тестов, которые включали подключение специальных проводов для обнаружения импульсов.
Нам больше не нужно ограничивать каждого зрителя лабораторией благодаря технологиям компьютерного зрения. Получите тщательное исследование удовлетворенности кинозрителей.
С помощью моделей компьютерного зрения можно различить множество различных эмоций, таких как счастье, скука, волнение, разочарование и т. д.
Вызовы
Спортивное компьютерное зрение в основном зависит от систем камер для захвата и последующего анализа спортивных кадров. Как правило, несколько камер располагаются вокруг места действия, например, на трибунах во время спортивных соревнований или по бокам тренировочного поля.
Даже в рамках одного матча угол, местоположение, оборудование и другие параметры стрельбы сильно различаются в зависимости от вида спорта.
Системы компьютерного зрения также должны быть адаптированы к определенным матчам и методам киносъемки, что представляет собой проблему. К дополнительным трудностям относятся:
- Многим спортивным организациям и подразделениям по анализу результатов не хватает современного видеооборудования.
- Частые изменения панорамирования, наклона и масштабирования, производимые вещательными камерами, затрудняют адаптацию систем обработки видео компьютерного зрения к постоянно меняющимся данным, которые они получают.
- Системам обработки видео компьютерного зрения может быть сложно различать предметы на заднем плане, игроков и объекты, игроков, одетых в одинаковую одежду, и другие ситуации.
В определенной степени компьютерное зрение устранило эти недостатки. Например, обработка изображений позволила компьютерам различать землю, игроков и другие объекты переднего плана.
В противном случае алгоритмы сегментации на основе цвета позволяют распознавать мяч, следить за движущимися игроками и находить зону поля по цвету травы, которая является зеленой.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что компьютерное зрение — самая популярная техническая область, и ее популярность только растет. Это свежий взгляд на обработку данных и на то, как это видно; наконец-то мы научили компьютеры видеть.
Наиболее распространенными задачами компьютерного зрения в спорте являются отслеживание игроков и мячей, оценка осанки для предотвращения травм, сегментация для различения фона и игроков и другие.
Каждый день мы генерируем огромное количество данных, которые мы можем использовать для эффективного модели поездов, который затем будет функционировать как обнадеживающая помощь в решении деловых трудностей.
Оставьте комментарий