Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
Да ли вежбате да бисте остали у форми, или сте можда љубитељ крикета или фудбала? Други воле да гледају игрице са пријатељима.
Неки људи се баве спортом да би били здрави и пажљиви. Спорт је несумњиво значајан аспект наших живота, без обзира на наша интересовања или начин живота.
Спорт, као и сваки други важан аспект нашег свакодневног живота и глобалне економије, неизбежно је под утицајем технолошких побољшања.
Данас, 2022. године, Ф1 возила опремљена сензорима и фудбалска аналитика у реалном времену нису футуристичке технолошке фантазије.
У стварности, напредак иде много даље: најнапреднија предузећа су већ користила компјутерски вид и вештачка интелигенција у спорту за решавање разних питања.
Нема сумње да ће вештачка интелигенција и машинско учење наставити да унапређују ову дисциплину с обзиром на значајан утицај који је технологија имала на спорт.
Овај чланак ће се концентрисати на употребу компјутерског вида у спорту, укључујући практичне примене, предности и још много тога.
Почећемо са увођењем компјутерског вида.
Дакле, шта је компјутерски вид?
Област вештачке интелигенције и машинског учења позната као "компјутерски вид" (ЦВ) има за циљ да развије технике за учење рачунара како да разумеју и разумеју садржај слика.
За препознавање и класификацију објеката у динамичном и променљивом физичком окружењу користи се компјутерски вид дубоко учење модели за симулацију неке сложености система људског вида и визуелне перцепције.
Компјутер се труди да опонаша како особа види визуелно окружење.
Међутим, за разлику од људи, рачунари имају капацитет да складиште огромне количине података и да их брзо обрађују, дајући нам флексибилност да делегирамо многе послове на најсавременије технологије.
Данас, напредак у технологији паметних телефона, друштвени медији, и њихова широка употреба од стране милијарди људи – више од 3 милијарде фотографија се поставља на интернет сваког дана – стварају још више визуелних података него икада раније.
Заједно са повећаним приступом великој рачунарској снази и напретком у дубоком учењу и алгоритмима неуронских мрежа (нпр. проналазак конволуционих неуронских мрежа), доступност тако огромне количине слика пружила је рачунарима непроцењиве могућности да науче обрасце и карактеристике ових слике и побољшати стопе тачности за откривање објекта и класификација.
Као резултат тога, системи компјутерског вида су постигли стопу тачности од 99% у великом броју својих примена, надмашујући тачност људског вида у специфичним задацима детекције, категоризације и реаговања.
Компјутерски вид у спорту: примери из стварног света
1. Праћење играча
Праћење играча је један од главних циљева када се користи компјутерски вид у спорту. Да бисте то урадили, неопходно је идентификовати локацију сваког играча у било ком тренутку.
Тренери могу брзо анализирати како се сваки играч креће на терену и структуру свог тима захваљујући праћењу играча, што је кључна компонента у помагању тимовима да боље раде.
TНајсавременије апликације компјутерског вида у спорту данас користе алгоритме за аутоматску сегментацију да би тачно одредиле области које вероватно припадају спортистима.
Коришћењем Машина учење и методе рударења података на необрађеним подацима праћења играча, излаз система компјутерског вида може се побољшати.
Семантичке информације се могу креирати када се идентификују кључне компоненте у оквиру слике или видео записа како би се активности које учесници предузимају ставиле у перспективу (тј. посед лопте, додавање, трчање, одбрана, итд.).
Ове методе се могу користити за класификацију семантичких појава, као што је „један-два паса” у фудбалу, и за опсежну статистичку анализу учинка појединачних играча и тимова.
Да би се омогућило тренерима да упореде идеалан положај играча са стварним позиционирањем играча током одређене утакмице, могу се дати и предлози о најбољим местима за играче на терену.
Бројне опције које доноси ова технологија за праћење играча имају могућност да у потпуности промене начин на који се спортисти припремају и скаутирају.
2. Превенција повреда
Да би одговорили на повећану потребу за менталним пренапоном и благостањем у условима социјалне дистанце, многи људи прибегавају онлајн курсевима.
Да бисте научили како да вежбате безбедно и спречите повреде, важно је испробати неколико часова које води искусни инструктор, било у приватном или групном окружењу.
На пример, и пилатес и јога су довољно једноставни за обављање код куће. Међутим, посебно за почетнике, важно је испробати неколико часова. Компјутерски вид, посебно процена држања, долази у обзир у овој ситуацији.
Процена држања је посао компјутерског вида који има за циљ да предвиди и надгледа локацију особе или објекта, а апликације засноване на 3Д процени позе сада су доступне као помоћ тренерима за фитнес.
Ове технологије процењују сваку радњу корисника и нуде им детаљне повратне информације у реалном времену користећи мноштво података о праћењу кретања.
Примање повратних информација у реалном времену и избегавање повреда током тренинга су две предности заједничког рада са виртуелним тренером.
3. Праћење лопте
За извлачење информација из спортова заснованих на лопти, посебно рекета или спортова са палицом и лоптом као што су тенис, крикет, бадминтон и други, праћење кретања лопте је кључно.
Модели компјутерског вида могу да укажу на прецизну локацију ударца лопте о тло, сниме кретање лопте у три димензије, па чак и предвиде путању лопте како би проценили да ли би ударила у пролаз.
Другим речима, системи за праћење лопте вођени компјутерским видом помажу у:
- Детекција лоптица
- Праћење путање
- Прогноза исхода утакмице
Ова врста праћења лопте је изазовнија у играма попут кошарке, одбојке и фудбала јер се лопта може сакрити иза играча. Алтернативно, размене играча са лоптом могу се десити брзо и без упозорења.
4. Побољшање судијске одлуке
Било је безброј примера еклатантног варања и погрешних судијских одлука кроз историју спорта. Током година, технологија је ушла у спорт, помажући да се смањи број грешака које праве судије.
Са увођењем технологија као што су Видео Ассистант Реферее (ВАР), Гоал-Лине Тецхнологи (ГЛТ), Хавк-еие, Децисион Ревиев Систем (ДРС) и Хавк-еие у тенису и крикету, одлуке судије или судије сада могу да се прегледају и , ако је нетачан, преврнут.
Будући спортски званичници ће правити још мање грешака због све веће употребе вештачке интелигенције и компјутерског вида.
5. Процена положаја у мобилној апликацији
Коришћење најсавременијих технологија ће мотивисати људе да често користе ваш програм.
Колико често сте наишли на апликације које користе видео записе да покажу како правилно изводити вежбе?
Највероватније у последње време прилично редовно. Размислите и о развоју модела компјутерског вида који аутоматски поставља правилан положај, прати направљене приступе и нуди савете како да побољшате свој тренинг. фантастична замена за правог тренера.
Са оваквом апликацијом, обука је увек доступна; све што вам треба је камера при руци. Развијте своју област стручности додавањем сопствених посебних положаја и техника како бисте се истакли на свом тржишту без потребе да плаћате више за људске наставнике.
Ова технологија је веома корисна за усавршавање ваше специјалности, а то могу бити одређени положаји или покрети. Не морате да плаћате додатне професионалне тренере да предају ваше програме.
6. Новинарски и спортски садржаји
Можете произвести интригантан садржај комбиновањем вештачке интелигенције и технологија компјутерског вида.
Камера ће се аутоматски приближити најинтригантнијем времену када модел анализира догађаје, као што је гол.
Замислите да само треба да подесите неколико камера које могу интелигентно и аутоматски да се фокусирају на најважније делове игре уместо да морате да плаћате велики број репортера и чекате постпродукцију за објављивање спортских догађаја.
7. Навијачко расположење
Распон апликација за компјутерски вид је једноставно запањујући. Уживање особе која гледа нешто раније се могло мерити тестовима који су укључивали причвршћивање посебних жица за откривање импулса.
Не морамо више да ограничавамо сваког гледаоца у лабораторију захваљујући технологијама компјутерског вида. Детаљно испитајте задовољство гледалаца биоскопа.
Много различитих емоција, као што су срећа, досада, узбуђење, разочарање, итд., могу се разликовати по моделима компјутерског вида.
Изазови
Спортски компјутерски вид се углавном ослања на системе камера за снимање и затим анализу спортских снимака. Типично, одређени број камера је постављен око сцене радње, као што су трибине током спортског догађаја или стране терена за вежбање.
Чак и у оквиру једног меча, угао, локација, хардвер и друга подешавања снимања се у великој мери разликују од спорта до спорта.
Системи компјутерског вида такође морају бити прилагођени одређеним подударностима и методама снимања филма, што представља проблем. Додатне потешкоће укључују:
- Многим спортским организацијама и одељењима за анализу учинка недостаје напредна видео опрема.
- Честе промене померања, нагиба и зумирања које врше камере за емитовање отежавају системима за обраду видео записа компјутерског вида да се прилагоде подацима који се стално мењају.
- Системима за видео обраду компјутерског вида може бити тешко да разликују предмете у позадини, играче и објекте, играче који носе исту одећу и друге ситуације.
У одређеној мери, компјутерски вид је решио ове недостатке. На пример, обрада слика је омогућила рачунарима да разликују тло, играче и друге ставке у првом плану.
Иначе, алгоритми сегментације засновани на бојама омогућавају препознавање лопте, праћење играча у покрету и лоцирање зоне терена према боји траве, која је зелена.
Zakljucak
Да резимирамо, компјутерска визија је најпопуларнија техничка област, а њена популарност само расте. Ово је нова перспектива обраде података и начина на који се она види; коначно смо обучили компјутере да видимо.
Најчешћи задаци компјутерског вида у спорту су праћење играча и лопте, процена држања ради превенције повреда, сегментација за разликовање позадине од играча и други.
Сваког дана генеришемо огромну количину података које можемо ефикасно користити модели возова, који ће тада функционисати као помоћ која пружа наду у решавању пословних потешкоћа.
Ostavite komentar