ඔබ යෝග්යව සිටීමට ව්යායාම කරනවාද, එසේත් නැතිනම් ඔබ ක්රිකට් හෝ පාපන්දු ක්රීඩාවට ආදරය කරන කෙනෙක්ද? තවත් අය මිතුරන් සමඟ ක්රීඩා නැරඹීමට කැමතියි.
සමහරු සෞඛ්ය සම්පන්නව හා අවධානයෙන් සිටීමට ක්රීඩාවට සම්බන්ධ වෙති. අපගේ රුචිකත්වයන් හෝ ජීවන රටාව කුමක් වුවත් ක්රීඩාව අපගේ ජීවිතයේ වැදගත් අංගයක් බවට සැකයක් නැත.
අපගේ දෛනික ජීවිතයේ සහ ගෝලීය ආර්ථිකයේ අනෙකුත් සෑම වැදගත් අංගයක් මෙන්ම ක්රීඩාවද තාක්ෂණික වැඩිදියුණු කිරීම් මගින් නොවැළැක්විය හැකි ලෙස බලපායි.
අද, 2022 දී, සංවේදක සහිත F1 වාහන සහ තත්ය කාලීන පාපන්දු විශ්ලේෂණ අනාගත තාක්ෂණික මනඃකල්පිත නොවේ.
යථාර්ථයේ දී, දියුණුව තවත් බොහෝ ඉදිරියට යයි: වඩාත්ම දියුණු ව්යාපාර දැනටමත් පරිගණක දැක්ම භාවිතා කර ඇත කෘතිම බුද්ධිය විවිධ ගැටළු සපුරාලීම සඳහා ක්රීඩා වලදී.
කෘත්රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම ක්රීඩාව කෙරෙහි තාක්ෂණය විසින් ඇති කර ඇති සැලකිය යුතු බලපෑම මත මෙම විනය ඉදිරියට ගෙන යනු ඇති බවට ප්රශ්නයක් නැත.
මෙම ලිපිය ප්රායෝගික යෙදුම්, වාසි සහ තවත් බොහෝ දේ ඇතුළුව ක්රීඩාවේ පරිගණක දර්ශනය භාවිතය කෙරෙහි අවධානය යොමු කරනු ඇත.
අපි පරිගණක දැක්ම හඳුන්වා දීමෙන් පටන් ගනිමු.
ඉතින්, පරිගණක දැක්ම යනු කුමක්ද?
කෘතිම බුද්ධිය සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්ෂේත්රය ලෙස හැඳින්වේ "පරිගණක දැක්ම" (CV) පින්තූරවල අන්තර්ගතය තේරුම් ගැනීමට සහ තේරුම් ගැනීමට පරිගණක ඉගැන්වීම සඳහා ශිල්පීය ක්රම දියුණු කිරීම අරමුණු කරයි.
ගතික සහ වෙනස්වන භෞතික පරිසරයක වස්තූන් හඳුනාගැනීම සහ වර්ගීකරණය කිරීම සඳහා, පරිගණක දර්ශනය භාවිතා කරයි ගැඹුරු ඉගෙනුම මානව දෘෂ්ඨි පද්ධති සහ දෘශ්ය සංජානනයේ සමහර සංකීර්ණතා අනුකරණය කිරීමට ආකෘති.
පුද්ගලයෙකු දෘශ්ය පරිසරය දකින ආකාරය අනුකරණය කිරීමට පරිගණකය උත්සාහ කරයි.
කෙසේ වෙතත්, මිනිසුන් මෙන් නොව, පරිගණකවලට අතිවිශාල දත්ත ප්රමාණයක් ගබඩා කිරීමට සහ එය වේගයෙන් ක්රියාවට නැංවීමේ හැකියාව ඇති අතර, බොහෝ වැඩ කටයුතු අති නවීන තාක්ෂණයන් වෙත පැවරීමට අපට නම්යශීලී බවක් ලබා දේ.
අද, ස්මාර්ට්ෆෝන් තාක්ෂණයේ දියුණුව, සමාජ මාධ්ය, සහ බිලියන ගනනක් මිනිසුන් විසින් ඔවුන්ගේ පුලුල්ව භාවිතා කිරීම - සෑම දිනකම ඡායාරූප බිලියන 3 කට වඩා අන්තර්ජාලය හරහා පළ කරනු ලැබේ - වෙන කවරදාටත් වඩා දෘශ්ය දත්ත නිර්මාණය කරයි.
විශාල පරිගණක බලය සඳහා වැඩි ප්රවේශයක් සහ ගැඹුරු ඉගෙනුම් සහ ස්නායුක ජාල ඇල්ගොරිතමවල දියුණුවත් සමඟ (උදා: සංක්රමණික ස්නායුක ජාල සොයා ගැනීම), එවැනි දැවැන්ත රූප ප්රමාණයක් තිබීම, මේවායේ රටා සහ ලක්ෂණ ඉගෙන ගැනීමට මිල කළ නොහැකි අවස්ථාවන් පරිගණකවලට ලබා දී ඇත. පින්තූර සහ නිරවද්යතා අනුපාත වැඩි දියුණු කරන්න වස්තුව හඳුනාගැනීම සහ වර්ගීකරණය.
එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, පරිගණක දෘෂ්ඨි පද්ධති නිශ්චිත හඳුනාගැනීම, වර්ගීකරණය සහ ප්රතිචාර කර්තව්යයන්හිදී මානව දර්ශනයේ නිරවද්යතාවය අභිබවා යමින් ඔවුන්ගේ යෙදුම් ගණනාවක නිරවද්යතා අනුපාත 99%ක් ලබාගෙන ඇත.
ක්රීඩාවේ පරිගණක දැක්ම: සැබෑ ලෝක උදාහරණ
1. Player Tracking
ක්රීඩාවේදී පරිගණක දර්ශනය භාවිතා කරන විට ක්රීඩකයන් ලුහුබැඳීම ප්රධාන ඉලක්කයකි. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ඕනෑම අවස්ථාවක එක් එක් ක්රීඩකයාගේ ස්ථානය හඳුනා ගැනීම අවශ්ය වේ.
එක් එක් ක්රීඩකයා පිටියේ ගමන් කරන ආකාරය සහ ඔවුන්ගේ කණ්ඩායමේ ව්යුහය ක්රීඩකයින් ලුහුබැඳීමට ස්තූතිවන්ත වන ආකාරය පුහුණුකරුවන්ට වේගයෙන් විශ්ලේෂණය කළ හැකිය, එය කණ්ඩායම්වලට වඩා හොඳින් ක්රියා කිරීමට උපකාර කිරීමේ තීරණාත්මක අංගයකි.
Tඔහු වර්තමානයේ ක්රීඩාවේ අති නවීන පරිගණක දර්ශන යෙදුම් ක්රීඩක ක්රීඩිකාවන්ට අයත් විය හැකි ප්රදේශ හඳුනා ගැනීමට ස්වයංක්රීය ඛණ්ඩන ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි.
භාවිතා කිරීමෙනි යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ සකසන ලද ක්රීඩකයින් ලුහුබැඳීමේ දත්ත මත දත්ත කැණීමේ ක්රම, පරිගණක දර්ශන පද්ධතියක ප්රතිදානය වැඩිදියුණු කළ හැක.
සහභාගිවන්නන් ගන්නා ක්රියාකාරකම් ඉදිරිදර්ශනය කිරීමට (එනම් පන්දුව ළඟ තබා ගැනීම, පාස් කිරීම, ධාවනය, ආරක්ෂා කිරීම සහ යනාදිය) රූපයක හෝ වීඩියෝ රාමුවක තීරණාත්මක සංරචක හඳුනා ගැනීමෙන් පසු අර්ථකථන තොරතුරු නිර්මාණය කළ හැකිය.
පාපන්දු ක්රීඩාවේ "එක-දෙක සමත්" වැනි අර්ථකථන සිදුවීම් වර්ගීකරණය කිරීමට සහ තනි ක්රීඩකයින් සහ කණ්ඩායම්වල කාර්ය සාධනය පිළිබඳ පුළුල් සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණයක් කිරීමට මෙම ක්රම භාවිතා කළ හැක.
නිශ්චිත ක්රීඩාවක් අතරතුර නියම ක්රීඩක ස්ථානගත කිරීම් සමඟ පරිපූර්ණ ක්රීඩකයන් ස්ථානගත කිරීම සංසන්දනය කිරීමට පුහුණුකරුවන්ට ඉඩ සැලසීම සඳහා, පිටියේ ක්රීඩකයින් සඳහා හොඳම ස්ථාන පිළිබඳවද යෝජනා ඉදිරිපත් කළ හැක.
මෙම ක්රීඩක ලුහුබැඳීමේ තාක්ෂණය මඟින් ගෙන එන බොහෝ විකල්ප ක්රීඩක ක්රීඩිකාවන් සූදානම් වන ආකාරය සහ බාලදක්ෂ කරන ආකාරය සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් කිරීමට හැකියාව ඇත.
2. තුවාල වැළැක්වීම
සමාජ දුරස්ථභාවය හමුවේ මානසික නැවත සකස් කිරීමේ සහ යහපැවැත්මේ වැඩි අවශ්යතාවය විසඳීම සඳහා බොහෝ අය මාර්ගගත පා courses මාලා වෙත යොමු වෙති.
ආරක්ෂිතව ව්යායාම කරන්නේ කෙසේද සහ තුවාල වළක්වා ගන්නේ කෙසේද යන්න ඉගෙන ගැනීම සඳහා, පුද්ගලික හෝ කණ්ඩායම් පසුබිමක වුවද පළපුරුදු උපදේශකයෙකු විසින් උගන්වනු ලබන පන්ති කිහිපයක් උත්සාහ කිරීම වැදගත් වේ.
නිදසුනක් වශයෙන්, පිලේට්ස් සහ යෝග යන දෙකම නිවසේදී කිරීමට තරම් සරල ය. කෙසේ වෙතත්, විශේෂයෙන් ආරම්භකයකු සඳහා, පන්ති කිහිපයක් උත්සාහ කිරීම වැදගත් වේ. පරිගණක දැක්ම, විශේෂයෙන්ම ඉරියව් ඇස්තමේන්තු කිරීම, මෙම තත්ත්වය තුළ ක්රියාත්මක වේ.
ඉරියව් ඇස්තමේන්තුව යනු පුද්ගලයෙකුගේ හෝ වස්තුවක පිහිටීම අපේක්ෂා කිරීම සහ අධීක්ෂණය කිරීම අරමුණු කරගත් පරිගණක දර්ශන කාර්යයක් වන අතර මානව යෝග්යතා පුහුණුකරුවන්ට උපකාර කිරීමට ත්රිමාණ ඉරියව් ඇස්තමේන්තු පදනම් කරගත් යෙදුම් දැන් තිබේ.
මෙම තාක්ෂණයන් පරිශීලකයාගේ සෑම ක්රියාවක්ම ඇගයීමට ලක් කරන අතර චලන ලුහුබැඳීමේ දත්ත සම්භාරයක් භාවිතා කරමින් ඔවුන්ට තත්ය කාලීන ප්රතිපෝෂණ ලබා දෙයි.
තත්ය කාලීන ප්රතිපෝෂණ ලැබීම සහ ව්යායාම තුවාල වළක්වා ගැනීම අතථ්ය පුහුණුකරුවෙකු සමඟ එක්ව වැඩ කිරීමේ ප්රතිලාභ දෙකකි.
3. බෝල ලුහුබැඳීම
පන්දුව මත පදනම් වූ ක්රීඩා වලින් තොරතුරු ලබා ගැනීම සඳහා, විශේෂයෙන් ජාවාරම් හෝ ටෙනිස්, ක්රිකට්, බැඩ්මින්ටන්, සහ වෙනත් පිතිකරණ ක්රීඩා වලින්, බෝල චලනය නිරීක්ෂණය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.
පරිගණක දෘෂ්ඨි ආකෘති මගින් පන්දුවක් බිම සමඟ ගැටෙන නිශ්චිත ස්ථානය දැක්වීමට, පන්දුවේ චලනය ත්රිමාණවලින් වාර්තා කිරීමට සහ පන්දුව කඩුල්ලේ වැදී ඇත්දැයි තක්සේරු කිරීමට පවා එහි ගමන් පථය පුරෝකථනය කළ හැකිය.
වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, පරිගණක දර්ශනය මගින් මෙහෙයවනු ලබන බෝල ලුහුබැඳීමේ පද්ධති උපකාරී වන්නේ:
- බෝල හඳුනාගැනීම
- ගමන් පථය ලුහුබැඳීම
- ක්රීඩා ප්රතිඵල අනාවැකිය
පැසිපන්දු, වොලිබෝල්, සහ පාපන්දු වැනි ක්රීඩා වලදී මෙම වර්ගයේ පන්දු ලුහුබැඳීම වඩාත් අභියෝගාත්මක වන්නේ පන්දුව ක්රීඩකයින් පිටුපස සැඟවිය හැකි බැවිනි. විකල්පයක් ලෙස, ක්රීඩකයින් පන්දුව සමඟ හුවමාරු කර ගැනීම ඉක්මනින් සහ අනතුරු ඇඟවීමකින් තොරව සිදු විය හැක.
4. විනිසුරු තීරණ වැඩිදියුණු කිරීම
ක්රීඩා ඉතිහාසය පුරාම අමූලික වංචා සහ වැරදි විනිසුරු තීරණ පිළිබඳ උදාහරණ අප්රමාණයි. වසර ගණනාවක් පුරා, තාක්ෂණය ක්රීඩාවට පිවිසී ඇති අතර, විනිසුරුවන් කරන වැරදි සංඛ්යාව අඩු කිරීමට උපකාරී වේ.
වීඩියෝ සහකාර විනිසුරු (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) සහ Hawk-ey වැනි තාක්ෂණයන් ටෙනිස් සහ ක්රිකට් ක්රීඩාවේ හඳුන්වාදීමත් සමඟ, විනිසුරු හෝ විනිසුරු තීරණ දැන් සමාලෝචනය කළ හැකිය. , වැරදි නම්, පෙරළා ඇත.
AI සහ පරිගණක දැක්ම වර්ධනය වන භාවිතය නිසා අනාගත ක්රීඩා නිලධාරීන් ඊටත් වඩා අඩු වැරදි සිදු කරනු ඇත.
5. ජංගම යෙදුමේ ඇස්තමේන්තු කරන්න
අති නවීන තාක්ෂණයන් භාවිතා කිරීම ඔබේ වැඩසටහන නිතර භාවිතා කිරීමට මිනිසුන් පොළඹවනු ඇත.
ව්යායාම නිසියාකාරව සිදු කරන ආකාරය නිරූපණය කිරීමට වීඩියෝ භාවිත කරන යෙදුම් ඔබට කොපමණ වාර ගණනක් හමු වී තිබේද?
බොහෝ විට මෑතදී තරමක් නිතිපතා. ස්වයංක්රීයව නිසි ස්ථානය සකසන, කරන ලද ප්රවේශයන් නිරීක්ෂණය කරන, සහ ඔබේ ව්යායාම වැඩි දියුණු කරන ආකාරය පිළිබඳ උපදෙස් ලබා දෙන පරිගණක දර්ශන ආකෘතියක් සංවර්ධනය කිරීම සලකා බලන්න. සැබෑ පුහුණුකරුවෙකු සඳහා අපූරු ස්ථාවරයක්.
මෙම ආකාරයේ යෙදුම සමඟ, පුහුණුව සැමවිටම ප්රවේශ විය හැකිය; ඔබට අවශ්ය වන්නේ අතේ ඇති කැමරාවක් පමණි. මානව ගුරුවරුන් සඳහා වැඩි මුදලක් ගෙවීමකින් තොරව ඔබේ වෙළඳපල තුළ කැපී පෙනෙන ලෙස ඔබේම විශේෂිත ඉරියව් සහ ශිල්පීය ක්රම එකතු කිරීමෙන් ඔබේ ප්රවීණතා ක්ෂේත්රය වර්ධනය කරන්න.
ඇතැම් ඉරියව් හෝ චලනයන් විය හැකි ඔබේ විශේෂත්වය ඔප්නැංවීමට මෙම තාක්ෂණය බෙහෙවින් උපකාරී වේ. ඔබේ වැඩසටහන් ඉගැන්වීමට අමතර වෘත්තීය පුහුණුකරුවන් සඳහා ගෙවීමට අවශ්ය නොවේ.
6. පුවත්පත් කලාව සහ ක්රීඩා අන්තර්ගතය
කෘත්රිම බුද්ධිය සහ පරිගණක දර්ශන තාක්ෂණයන් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් ඔබට කුතුහලය දනවන අන්තර්ගතයන් නිපදවිය හැක.
ආකෘතිය ඉලක්කයක් වැනි සිදුවීම් විශ්ලේෂණය කරන විට කැමරාව ස්වයංක්රීයව වඩාත් කුතුහලය දනවන කාලයට සමීප වනු ඇත.
වාර්තාකරුවන් විශාල සංඛ්යාවක් ගෙවීමට සහ ක්රීඩා ඉසව් ප්රකාශයට පත් කිරීම සඳහා පශ්චාත් නිෂ්පාදන කටයුතු සඳහා රැඳී සිටීමට වඩා ක්රීඩාවේ වඩාත් තීරණාත්මක කොටස් වෙත බුද්ධිමත්ව සහ ස්වයංක්රීයව අවධානය යොමු කළ හැකි කැමරා කිහිපයක් සැකසීමට ඔබට අවශ්ය දැයි සිතන්න.
7. රසික මනෝභාවය
පරිගණක දර්ශන යෙදුම් පරාසය හුදෙක් විශ්මය ජනක ය. යම් දෙයක් නරඹන පුද්ගලයෙකුගේ වින්දනය මීට පෙර මැනිය හැක්කේ ආවේගයන් හඳුනා ගැනීම සඳහා විශේෂ වයර් සම්බන්ධ කිරීම සම්බන්ධ පරීක්ෂණ මගිනි.
පරිගණක දර්ශන තාක්ෂණයට ස්තූතිවන්ත වන පරිදි සෑම නරඹන්නෙකුම රසායනාගාරයකට සීමා කිරීමට අපට තවදුරටත් අවශ්ය නොවේ. චිත්රපට නරඹන්නන්ගේ තෘප්තිමත්භාවය පිළිබඳ සම්පූර්ණ පරීක්ෂණයක් ලබා ගන්න.
සන්තෝෂය, කම්මැලිකම, උද්යෝගය, බලාපොරොත්තු සුන්වීම වැනි විවිධ හැඟීම්, පරිගණක දර්ශන ආකෘති මගින් වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය.
අභියෝග
ක්රීඩා පරිගණක දැක්ම ප්රධාන වශයෙන් ක්රීඩා දර්ශන ග්රහණය කර විශ්ලේෂණය කිරීමට කැමරා පද්ධති මත රඳා පවතී. සාමාන්යයෙන්, ක්රීඩා ඉසව්වක් අතරතුර ස්ටෑන්ඩ් හෝ පුහුණු ක්ෂේත්රයක පැති වැනි ක්රියාව සිදු වන ස්ථානය වටා කැමරා ගණනාවක් ස්ථානගත කර ඇත.
එක් තරඟයක් තුළ වුවද, කෝණය, ස්ථානය, දෘඪාංග සහ අනෙකුත් වෙඩි තැබීමේ සැකසුම් ක්රීඩාවෙන් ක්රීඩාවට බොහෝ සෙයින් වෙනස් වේ.
පරිගණක දෘෂ්ඨි පද්ධති ද යම් යම් ගැළපීම් සහ චිත්රපට ග්රහණය කිරීමේ ක්රමවලට අනුගත විය යුතු අතර, එය ගැටලුවක් ඉදිරිපත් කරයි. අමතර දුෂ්කරතා ඇතුළත් වේ:
- බොහෝ ක්රීඩා සංවිධාන සහ කාර්ය සාධන විශ්ලේෂණ අංශවල උසස් වීඩියෝ උපකරණ නොමැත.
- විකාශන කැමරා මගින් සිදු කරනු ලබන නිරන්තර පෑන්, ඇලවීම සහ විශාලනය වෙනස් කිරීම් පරිගණක දෘශ්ය වීඩියෝ සැකසුම් පද්ධතිවලට නිරන්තරයෙන් වෙනස් වන දත්ත වලට අනුවර්තනය වීම වඩාත් අපහසු කරයි.
- පසුතලයේ ඇති අයිතම, ක්රීඩකයන් සහ වස්තු, එකම ඇඳුමින් සැරසී සිටින ක්රීඩකයින් සහ වෙනත් තත්වයන් අතර වෙනස හඳුනා ගැනීම පරිගණක දර්ශන වීඩියෝ සැකසුම් පද්ධතිවලට අපහසු විය හැකිය.
යම් දුරකට, පරිගණක දැක්ම මෙම අඩුපාඩු විසඳා ඇත. නිදසුනක් ලෙස, රූප සැකසීම මගින් පරිගණකයට භූමිය, ක්රීඩකයන් සහ අනෙකුත් පෙරබිම් අයිතම අතර හඳුනා ගැනීමට ඉඩ ලබා දී ඇත.
එසේ නොමැතිනම්, වර්ණ මත පදනම් වූ ඛණ්ඩන ඇල්ගොරිතම මඟින් පන්දුව හඳුනා ගැනීමට, චලනය වන ක්රීඩකයින් නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ තණකොළවල වර්ණය අනුව තණතීරුව කලාපය සොයා ගැනීමට හැකි වේ.
නිගමනය
සාරාංශගත කිරීම සඳහා, පරිගණක දර්ශනය වඩාත් ජනප්රිය තාක්ෂණික ක්ෂේත්රය වන අතර, එහි ජනප්රියත්වය වර්ධනය වෙමින් පවතී. මෙය දත්ත සැකසීම සහ එය පෙනෙන ආකාරය පිළිබඳ නැවුම් ඉදිරිදර්ශනයකි; අපි අවසාන වශයෙන් බැලීමට පරිගණක පුහුණු කර ඇත.
ක්රීඩාවේ වඩාත් සුලභ පරිගණක දර්ශන කාර්යයන් වන්නේ ක්රීඩකයා සහ බෝල ලුහුබැඳීම, තුවාල වැළැක්වීම සඳහා ඉරියව් ඇස්තමේන්තු කිරීම, ක්රීඩකයින්ගෙන් පසුබිම වෙන්කර හඳුනා ගැනීම සඳහා ඛණ්ඩනය කිරීම සහ වෙනත් ය.
සෑම දිනකම, අපි ඵලදායී ලෙස භාවිතා කළ හැකි දත්ත විශාල ප්රමාණයක් ජනනය කරමු දුම්රිය ආකෘති, එය පසුව ව්යාපාරික දුෂ්කරතා ආමන්ත්රණය කිරීමේදී බලාපොරොත්තු සහගත ආධාරයක් ලෙස ක්රියා කරනු ඇත.
ඔබමයි