Kazalo[Skrij][Pokaži]
Telovadite, da ostanete fit, ali ste morda ljubitelj kriketa ali nogometa? Drugi radi gledajo igre s prijatelji.
Nekateri ljudje se ukvarjajo s športom, da bi bili zdravi in pozorni. Šport je nedvomno pomemben vidik našega življenja, ne glede na naše interese ali način življenja.
Šport, tako kot vsak drugi pomemben vidik našega vsakdanjega življenja in svetovnega gospodarstva, je neizogibno pod vplivom tehnoloških izboljšav.
Danes, leta 2022, vozila F1, opremljena s senzorji, in nogometna analitika v realnem času niso futuristične tehnološke domislice.
V resnici gre napredek veliko dlje: najnaprednejša podjetja so že uporabljala računalniški vid in Umetna inteligenca v športu za reševanje različnih vprašanj.
Ni dvoma, da bosta umetna inteligenca in strojno učenje še naprej napredovala v tej disciplini glede na pomemben vpliv, ki ga ima tehnologija na šport.
Ta članek se bo osredotočil na uporabo računalniškega vida v športu, vključno s praktičnimi aplikacijami, prednostmi in še veliko več.
Začeli bomo z uvajanjem računalniškega vida.
Torej, kaj je računalniški vid?
Področje umetne inteligence in strojnega učenja, znano kot “računalniški vid” (CV) želi razviti tehnike za učenje računalnikov, kako razumeti in razumeti vsebino slik.
Računalniški vid uporablja za prepoznavanje in razvrščanje objektov v dinamičnem in spreminjajočem se fizičnem okolju globoko učenje modeli za simulacijo nekaterih kompleksnih sistemov človeškega vida in vizualnega zaznavanja.
Računalnik poskuša posnemati, kako oseba vidi vizualno okolje.
Vendar pa imajo računalniki v nasprotju z ljudmi zmogljivosti za shranjevanje ogromnih količin podatkov in njihovo hitro obdelavo, kar nam daje prilagodljivost, da številna opravila prenesemo na najsodobnejše tehnologije.
Današnji napredek v tehnologiji pametnih telefonov, družbeni mediji, in njihova široka uporaba s strani milijard ljudi – več kot 3 milijarde fotografij je vsak dan objavljenih na spletu – ustvarjajo še več vizualnih podatkov kot kdaj koli prej.
Skupaj z večjim dostopom do velike računalniške moči in napredkom pri globokem učenju in algoritmih nevronskih mrež (npr. izum konvolucijskih nevronskih mrež) je razpoložljivost tako ogromnih količin slik računalnikom zagotovila neprecenljive priložnosti za učenje vzorcev in značilnosti teh slik. slike in izboljšati stopnje natančnosti za odkrivanje predmetov in razvrstitev.
Posledično so sistemi računalniškega vida dosegli 99-odstotno stopnjo natančnosti v številnih svojih aplikacijah, s čimer so presegli natančnost človeškega vida pri specifičnih nalogah zaznavanja, kategorizacije in odzivanja.
Računalniški vid v športu: primeri iz resničnega sveta
1. Sledenje igralcu
Sledenje igralcem je eden glavnih ciljev pri uporabi računalniškega vida v športu. Da bi to naredili, je treba v danem trenutku identificirati lokacijo vsakega igralca.
Trenerji lahko hitro analizirajo, kako se vsak igralec giblje na igrišču in strukturo svoje ekipe, zahvaljujoč sledenju igralcu, ki je ključna komponenta za pomoč ekipam, da delujejo bolje.
TNajnaprednejše aplikacije računalniškega vida v današnjem športu uporabljajo algoritme za samodejno segmentacijo za natančno določanje območij, ki verjetno pripadajo športnikom.
Z uporabo strojno učenje in metode rudarjenja podatkov o neobdelanih podatkih o sledenju igralcem, je mogoče izboljšati izhod sistema računalniškega vida.
Semantične informacije je mogoče ustvariti, ko so ključne komponente v slikovnem ali video okvirju identificirane, da se aktivnosti, ki jih izvajajo udeleženci, postavijo v perspektivo (tj. posest žoge, podaja, tek, obramba itd.).
Te metode se lahko uporabijo za razvrščanje semantičnih pojavov, kot je "ena-dve podaji" v nogometu, in za izvedbo obsežne statistične analize uspešnosti posameznih igralcev in ekip.
Da bi trenerjem omogočili primerjavo idealne postavitve igralcev z dejansko postavitvijo igralcev med določeno igro, je mogoče podati tudi predloge o najboljših mestih za igralce na igrišču.
Številne možnosti, ki jih prinaša ta tehnologija sledenja igralcem, lahko popolnoma spremenijo način priprave in spremljanja športnikov.
2. Preprečevanje poškodb
Da bi obravnavali povečano potrebo po duševnem preoblikovanju in dobrem počutju ob socialni distanci, se veliko ljudi zateka k spletnim tečajem.
Da bi se naučili varne vadbe in preprečili poškodbe, je pomembno, da preizkusite nekaj tečajev, ki jih vodi izkušen inštruktor, bodisi v zasebnem ali skupinskem okolju.
Tako pilates kot joga sta na primer dovolj enostavna za izvajanje doma. Vendar je še posebej za začetnika pomembno, da preizkusi nekaj razredov. V tej situaciji pride v poštev računalniški vid, zlasti ocena drže.
Ocena drže je naloga računalniškega vida, katere namen je predvideti in spremljati lokacijo osebe ali predmeta, zdaj pa so na voljo aplikacije, ki temeljijo na oceni 3D drže, da bi pomagale trenerjem telesne pripravljenosti.
Te tehnologije ocenijo vsako dejanje uporabnika in mu ponudijo temeljito povratno informacijo v realnem času z uporabo množice podatkov o sledenju gibanju.
Prejemanje povratnih informacij v realnem času in izogibanje poškodbam med vadbo sta dve prednosti sodelovanja z virtualnim trenerjem.
3. Sledenje žogi
Za pridobivanje informacij iz športov z žogo, zlasti športov z loparjem ali kijem in žogico, kot so tenis, kriket, badminton in drugi, je sledenje gibanja žoge ključnega pomena.
Modeli računalniškega vida lahko pokažejo natančno lokacijo udarca žoge ob tla, posnamejo gibanje žoge v treh dimenzijah in celo napovejo pot žoge, da ocenijo, ali bi zadela vratnico.
Z drugimi besedami, sistemi za sledenje žogi, ki jih poganja računalniški vid, pomagajo pri:
- Odkrivanje žogic
- Sledenje poti
- Napoved izida igre
Ta vrsta sledenja žogi je zahtevnejša pri igrah, kot so košarka, odbojka in nogomet, ker se lahko žoga skrije za igralci. Izmenjava igralcev z žogo se lahko zgodi hitro in brez opozorila.
4. Izboljšanje sodniške odločitve
V zgodovini športa je bilo nešteto primerov očitnega goljufanja in nepravilnih sodniških odločitev. Skozi leta si je tehnologija utrla pot v šport in pomagala zmanjšati število napak, ki jih naredijo sodniki.
Z uvedbo tehnologij, kot so Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) in Hawk-eye v tenisu in kriketu, je zdaj mogoče pregledovati in sodniške odločitve. , če je napačno, razveljavljeno.
Prihodnji športni funkcionarji bodo delali še manj napak zaradi vse večje uporabe umetne inteligence in računalniškega vida.
5. Ocena položaja v mobilni aplikaciji
Uporaba najsodobnejših tehnologij bo motivirala ljudi, da pogosto uporabljajo vaš program.
Kako pogosto ste naleteli na aplikacije, ki uporabljajo videoposnetke za prikaz pravilnega izvajanja vadbe?
Najverjetneje zadnje čase precej redno. Razmislite tudi o razvoju modela računalniškega vida, ki samodejno nastavi pravilen položaj, spremlja uporabljene pristope in ponuja nasvete, kako izboljšati vašo vadbo. fantastično nadomestilo za pristnega trenerja.
S tovrstno aplikacijo je usposabljanje vedno dostopno; vse kar potrebujete je fotoaparat pri roki. Razvijte svoje strokovno področje z dodajanjem lastnih posebnih položajev in tehnik, da boste izstopali na svojem trgu, ne da bi morali plačati več za človeške učitelje.
Ta tehnologija je v veliko pomoč pri izpopolnjevanju vaše posebnosti, ki so lahko določeni položaji ali gibi. Za poučevanje vaših programov vam ni treba plačati dodatnih profesionalnih trenerjev.
6. Novinarske in športne vsebine
Z združevanjem tehnologij umetne inteligence in računalniškega vida lahko ustvarite zanimivo vsebino.
Kamera se samodejno približa najbolj zanimivemu času, ko model analizira dogodke, kot je gol.
Predstavljajte si, da bi morali samo nastaviti nekaj kamer, ki lahko inteligentno in samodejno izostrijo najpomembnejše dele igre, namesto da bi morali plačati veliko novinarjev in čakati na postprodukcijo za objavo športnih dogodkov.
7. Navijaško razpoloženje
Razpon aplikacij računalniškega vida je preprosto osupljiv. Užitek osebe ob gledanju nečesa je bilo prej mogoče izmeriti s testi, ki so vključevali pritrditev posebnih žic za zaznavanje impulzov.
Zahvaljujoč tehnologijam računalniškega vida nam ni več treba vsakega gledalca zapirati v laboratorij. Zagotovite si temeljit pregled zadovoljstva gledalcev.
Z modeli računalniškega vida je mogoče ločiti veliko različnih čustev, kot so sreča, dolgočasje, navdušenje, razočaranje itd.
Izzivi
Športni računalniški vid se v glavnem opira na sisteme kamer za zajemanje in nato analizo športnih posnetkov. Običajno je več kamer nameščenih okoli prizorišča dogajanja, kot so tribune med športnim dogodkom ali ob straneh vadbenega igrišča.
Tudi znotraj ene tekme se kot, lokacija, strojna oprema in druge nastavitve streljanja zelo razlikujejo od športa do športa.
Sistemi računalniškega vida morajo biti prilagojeni tudi določenim tekmam in načinom zajema filma, kar predstavlja težavo. Dodatne težave vključujejo:
- Mnoge športne organizacije in oddelki za analizo uspešnosti nimajo napredne video opreme.
- Pogoste spremembe premikanja, nagiba in povečave, ki jih izvajajo kamere za oddajanje, otežujejo prilagajanje sistemov za obdelavo videa računalniškega vida nenehno spreminjajočim se podatkom, ki jih prejemajo.
- Sistemom za obdelavo videa z računalniškim vidom bo morda težko razlikovati med predmeti v ozadju, igralci in predmeti, igralci, ki nosijo isto obleko, in drugimi situacijami.
Do neke mere je računalniški vid rešil te napake. Na primer, obdelava slik je računalnikom omogočila razlikovanje med terenom, igralci in drugimi elementi v ospredju.
Sicer pa algoritmi segmentacije na podlagi barv omogočajo prepoznavanje žoge, spremljanje premikajočih se igralcev in lociranje območja igrišča glede na barvo trave, ki je zelena.
zaključek
Če povzamemo, računalniški vid je najbolj priljubljeno tehnično področje, njegova priljubljenost pa le še narašča. To je svež pogled na obdelavo podatkov in na to, kako je viden; končno smo usposobili računalnike, da vidijo.
Najpogostejše naloge računalniškega vida v športu so sledenje igralcu in žogi, ocena drže za preprečevanje poškodb, segmentacija za razlikovanje ozadja od igralcev in druge.
Vsak dan ustvarimo ogromno količino podatkov, ki jih lahko učinkovito uporabimo modeli vlakov, ki bo nato služil kot upajoča pomoč pri reševanju poslovnih težav.
Pustite Odgovori