Tränar du för att hålla dig i form, eller är du kanske en älskare av cricket eller fotboll? Andra älskar att titta på spel med vänner.
Vissa människor deltar i sport för att vara friska och uppmärksamma. Sport är utan tvekan en viktig aspekt av våra liv, oavsett våra intressen eller sätt att leva.
Idrott, liksom alla andra viktiga aspekter av vårt dagliga liv och den globala ekonomin, påverkas oundvikligen av tekniska förbättringar.
Idag, 2022, är sensorutrustade F1-fordon och fotbollsanalys i realtid inte futuristiska tekniska fantasier.
I verkligheten går framstegen mycket längre: de mest avancerade företagen har redan använt datorseende och artificiell intelligens inom idrotten för att möta en mängd olika frågor.
Det råder ingen tvekan om att artificiell intelligens och maskininlärning kommer att fortsätta att främja denna disciplin med tanke på det betydande inflytande som teknologin har haft på sport.
Den här artikeln kommer att koncentrera sig på användningen av datorseende inom sport, inklusive praktiska tillämpningar, fördelar och mycket mer.
Vi börjar med introduktionen av datorseende.
Så vad är datorsyn?
Området för artificiell intelligens och maskininlärning känt som "datorsyn" (CV) syftar till att utveckla tekniker för att lära datorer hur man förstår och förstår innehållet i bilder.
För att känna igen och klassificera objekt i en dynamisk och föränderlig fysisk miljö använder datorseende djupt lärande modeller för att simulera en del av komplexiteten hos mänskliga synsystem och visuell perception.
Datorn anstränger sig för att efterlikna hur en person ser på den visuella miljön.
Men till skillnad från människor har datorer kapacitet att lagra enorma mängder data och bearbeta den snabbt, vilket ger oss flexibiliteten att delegera många sysslor till de mest avancerade teknikerna.
Idag, framsteg inom smartphoneteknik, sociala medier, och deras utbredda användning av miljarder människor – mer än 3 miljarder fotografier läggs upp online varje dag – skapar ännu mer visuell data än någonsin tidigare.
Tillsammans med ökad tillgång till stor datorkraft och framsteg inom djupinlärning och neurala nätverksalgoritmer (t.ex. uppfinningen av konvolutionella neurala nätverk), har tillgången på sådana enorma mängder bilder gett datorer ovärderliga möjligheter att lära sig mönstren och egenskaperna hos dessa bilder och förbättra noggrannheten för objektdetektering och klassificering.
Som ett resultat har datorseendesystem uppnått en noggrannhet på 99 % i ett antal av sina applikationer, vilket överträffar noggrannheten hos mänsklig syn i specifika detekterings-, kategoriserings- och svarsuppgifter.
Computer vision in Sports: Real-World Exempel
1. Spelarspårning
Spelarspårning är ett av huvudmålen när man använder datorseende inom sport. För att göra detta är det nödvändigt att identifiera varje spelares plats vid varje given tidpunkt.
Tränare kan snabbt analysera hur varje spelare rör sig på planen och strukturen i deras lag tack vare spelarspårning, vilket är en avgörande komponent för att hjälpa lagen att prestera bättre.
TDe mest avancerade datorseendeapplikationerna inom sport använder numera automatiska segmenteringsalgoritmer för att lokalisera områden som förmodligen tillhör idrottare.
Genom att använda maskininlärning och datautvinningsmetoder på obearbetade spelarspårningsdata, kan resultatet av ett datorseendesystem förbättras.
Semantisk information kan skapas när viktiga komponenter i en bild- eller videoram har identifierats för att sätta aktiviteterna som deltagarna tar i perspektiv (dvs. bollinnehav, passning, löpning, försvar och så vidare).
Dessa metoder kan användas för att klassificera semantiska händelser, såsom en "en-två pass" i fotboll, och för att göra omfattande statistisk analys av individuella spelares och lags prestationer.
För att tillåta tränare att jämföra ideal spelarplacering med faktisk spelarpositionering under ett specifikt spel, kan förslag också ges på de bästa platserna för spelare på planen.
De många alternativen som tas fram av denna spelarspårningsteknik har förmågan att helt förändra hur idrottare förbereder sig och blir scoutad.
2. Skadeförebyggande
För att möta det ökade behovet av mental omkoppling och välbefinnande inför social distans är det många som tar till onlinekurser.
För att lära sig att träna säkert och förebygga skador är det viktigt att prova några lektioner som undervisas av en erfaren instruktör, oavsett om det är privat eller i grupp.
Till exempel är både pilates och yoga enkla nog att göra hemma. Men speciellt för en nybörjare är det viktigt att prova några klasser. Datorseende, i synnerhet kroppsuppskattning, spelar in i denna situation.
Hållningsuppskattning är ett datorseende jobb som syftar till att förutse och övervaka en persons eller objekts plats, och 3D-positionsuppskattning-baserade appar är nu tillgängliga för att hjälpa mänskliga träningstränare.
Dessa tekniker utvärderar varje åtgärd av användaren och ger dem grundlig feedback i realtid med hjälp av en mängd rörelsespårningsdata.
Att få feedback i realtid och undvika träningsskador är två fördelar med att arbeta tillsammans med en virtuell tränare.
3. Bollspårning
För informationsutvinning från bollbaserade sporter, särskilt racket- eller bat-and-ball-sporter som tennis, cricket, badminton och andra, är det avgörande att spåra bollrörelser.
Datorseendemodeller kan indikera den exakta platsen för en bolls stöt mot marken, registrera bollens rörelse i tre dimensioner och till och med förutsäga bollens bana för att bedöma om den skulle ha träffat wicket.
Med andra ord hjälper bollspårningssystem som drivs av datorseende med:
- Detektering av bollar
- Spåra banan
- Prognos för spelresultat
Denna typ av bollspårning är mer utmanande i spel som basket, volleyboll och fotboll eftersom bollen kan döljas bakom spelarna. Alternativt kan spelarbyten med bollen ske snabbt och utan förvarning.
4. Förbättring av domarbeslut
Det har funnits otaliga exempel på uppenbart fusk och felaktiga domarbeslut genom idrottens historia. Genom åren har tekniken tagit sig in i idrotten, vilket bidrar till att minska antalet misstag som domare gör.
Med introduktionen av teknologier som Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) och Hawk-eye i tennis och cricket, kan domare eller domarbeslut nu granskas och , om felaktigt, vält.
Framtida sporttjänstemän kommer att göra ännu färre misstag på grund av den växande användningen av AI och datorseende.
5. Posera uppskattning i mobilapplikation
Att använda banbrytande teknik kommer att motivera människor att använda ditt program ofta.
Hur ofta har du stött på applikationer som använder videor för att demonstrera hur man utför träning på rätt sätt?
Troligtvis på sistone ganska regelbundet. Och överväg att utveckla en datorseende modell som automatiskt ställer in rätt position, håller reda på de tillvägagångssätt som gjorts och ger tips om hur du kan förbättra ditt träningspass. en fantastisk stand-in för en genuin tränare.
Med denna typ av applikation är utbildning alltid tillgänglig; allt du behöver är en kamera till hands. Utveckla ditt expertområde genom att lägga till dina egna speciella ställningar och tekniker för att sticka ut på din marknad utan att behöva betala mer för mänskliga lärare.
Denna teknik är mycket användbar för att finslipa din specialitet, vilket kan vara vissa ställningar eller rörelser. Du behöver inte betala för extra professionella tränare för att lära ut dina program.
6. Journalistik och sportinnehåll
Du kan producera spännande innehåll genom att kombinera artificiell intelligens och datorseendeteknik.
Kameran kommer automatiskt att flyttas närmare den mest spännande tidpunkten när modellen analyserar händelser, till exempel ett mål.
Tänk om du bara behöver sätta upp några kameror som intelligent och automatiskt kan fokusera på de mest avgörande delarna av spelet istället för att behöva betala ett stort antal reportrar och vänta på efterproduktion för att publicera sportevenemang.
7. Fan humör
Utbudet av datorseende applikationer är helt enkelt häpnadsväckande. Njutningen av att en person tittar på något kunde tidigare mätas genom tester som involverade fäste av speciella ledningar för att upptäcka impulser.
Vi behöver inte längre begränsa varje tittare till ett laboratorium tack vare datorseendeteknologier. Få en grundlig undersökning av hur nöjda biobesökarna är.
Många olika känslor, såsom lycka, tristess, upphetsning, besvikelse etc. kan särskiljas av datorseendemodeller.
Utmaningar
Sportdatorseende bygger huvudsakligen på kamerasystem för att fånga och sedan analysera sportmaterial. Vanligtvis är ett antal kameror placerade runt scenen för handlingen, till exempel läktarna under ett sportevenemang eller sidorna av en träningsplan.
Även inom en enda match varierar vinkeln, platsen, hårdvaran och andra fotograferingsinställningar mycket från sport till sport.
Datorseendesystem måste också anpassas till vissa matchningar och metoder för filminspelning, vilket utgör ett problem. Ytterligare svårigheter inkluderar:
- Många sportorganisationer och prestationsanalysavdelningar saknar avancerad videoutrustning.
- De frekventa panorerings-, tilt- och zoomändringarna som görs av sändningskameror gör det svårare för datorseende videobehandlingssystem att anpassa sig till de ständigt föränderliga data som de tar emot.
- Det kan vara svårt för datorseende videobehandlingssystem att skilja mellan föremål i bakgrunden, spelare och föremål, spelare som bär samma klädsel och andra situationer.
Till viss del har datorseendet löst dessa brister. Till exempel har bildbehandling gjort det möjligt för datorer att skilja mellan marken, spelare och andra föremål i förgrunden.
Annars gör färgbaserade segmenteringsalgoritmer det möjligt att känna igen bollen, övervaka rörliga spelare och lokalisera planzonen efter färgen på gräset, som är grönt.
Slutsats
För att sammanfatta, datorseende är det mest populära tekniska området, och dess popularitet bara växer. Detta är ett nytt perspektiv på databehandling och hur den ses; vi har äntligen tränat datorer att se.
De vanligaste datorseende uppgifterna inom sport är spelar- och bollspårning, hållningsuppskattning för att förebygga skador, segmentering för att skilja bakgrund från spelare och andra.
Varje dag genererar vi en stor mängd data som vi kan använda för att effektivt tågmodeller, som sedan kommer att fungera som ett hoppfullt stöd för att lösa affärssvårigheter.
Kommentera uppropet