Formda kalmak için egzersiz yapıyor musunuz, yoksa belki bir kriket veya futbol aşığı mısınız? Diğerleri arkadaşlarıyla oyun izlemeyi sever.
Bazı insanlar sağlıklı ve özenli olmak için spora katılırlar. Spor, ilgi alanlarımız veya yaşam tarzımız ne olursa olsun, tartışmasız hayatımızın önemli bir yönüdür.
Günlük hayatımızın ve küresel ekonominin diğer tüm önemli yönleri gibi spor da kaçınılmaz olarak teknolojik gelişmelerden etkilenmektedir.
Bugün, 2022'de sensörle donatılmış F1 araçları ve gerçek zamanlı futbol analizleri fütüristik teknoloji fantezileri değil.
Gerçekte, ilerlemeler çok daha ileri gidiyor: en gelişmiş işletmeler bilgisayar vizyonunu zaten kullanıyor ve yapay zeka sporda çeşitli sorunları karşılamak için.
Teknolojinin spor üzerindeki önemli etkisi göz önüne alındığında, yapay zeka ve makine öğreniminin bu disiplini ilerletmeye devam edeceğine dair çok az soru var.
Bu makale, pratik uygulamalar, avantajlar ve çok daha fazlası dahil olmak üzere sporda bilgisayarla görmenin kullanımına odaklanacaktır.
Bilgisayarla görmenin tanıtımıyla başlayacağız.
Peki bilgisayar görüşü nedir?
Yapay zeka ve makine öğrenimi olarak bilinen alan "Bilgisayar görüşü" (CV), bilgisayarlara resimlerin içeriğinin nasıl kavranacağını ve kavranacağını öğretmek için teknikler geliştirmeyi amaçlar.
Dinamik ve değişen bir fiziksel ortamdaki nesneleri tanımak ve sınıflandırmak için bilgisayarlı görme, derin öğrenme insan görme sistemlerinin ve görsel algının bazı karmaşıklığını simüle etmek için modeller.
Bilgisayar, bir kişinin görsel çevreyi nasıl gördüğünü taklit etmeye çalışır.
Ancak, insanlardan farklı olarak, bilgisayarlar muazzam miktarda veri depolama ve bunları hızlı bir şekilde işleme kapasitesine sahiptir, bu da bize birçok işi en son teknolojilere devretme esnekliği sağlar.
Günümüzde akıllı telefon teknolojisindeki gelişmeler, sosyal medyave milyarlarca insan tarafından yaygın olarak kullanılması – her gün 3 milyardan fazla fotoğraf çevrimiçi olarak yayınlanmaktadır – her zamankinden daha fazla görsel veri oluşturmaktadır.
Büyük bilgi işlem gücüne artan erişim ve derin öğrenme ve sinir ağı algoritmalarındaki gelişmeler (örneğin, evrişimli sinir ağlarının icadı) ile birlikte, bu kadar büyük miktarda görüntünün mevcudiyeti, bilgisayarlara bunların kalıplarını ve özelliklerini öğrenmek için paha biçilmez fırsatlar sağlamıştır. görüntüler ve doğruluk oranlarını iyileştirin nesne algılama ve sınıflandırma.
Sonuç olarak, bilgisayarlı görme sistemleri, belirli tespit, sınıflandırma ve yanıt görevlerinde insan görüşünün doğruluğunu aşarak, bazı uygulamalarında %99'luk doğruluk oranlarına ulaşmıştır.
Sporda Bilgisayarla Görme: Gerçek Dünya Örnekleri
1. Oyuncu Takibi
Sporda bilgisayarla görü kullanıldığında oyuncu takibi ana hedeflerden biridir. Bunu yapmak için, herhangi bir zamanda her oyuncunun yerini belirlemek gerekir.
Takımların daha iyi performans göstermesine yardımcı olan önemli bir bileşen olan oyuncu takibi sayesinde koçlar, her oyuncunun sahada nasıl hareket ettiğini ve takımlarının yapısını hızla analiz edebilir.
TSpordaki en modern bilgisayarlı görü uygulamaları günümüzde muhtemelen sporculara ait olan alanları tam olarak belirlemek için otomatik segmentasyon algoritmaları kullanmaktadır.
Kullanarak makine öğrenme ve veri madenciliği yöntemleri ile işlenmemiş oyuncu izleme verileri, bir bilgisayarlı görme sisteminin çıktısı iyileştirilebilmektedir.
Semantik bilgi, bir görüntü veya video karesindeki önemli bileşenler belirlendikten sonra, katılımcıların yaptığı aktiviteleri (yani topa sahip olma, pas, koşma, savunma vb.)
Bu yöntemler, futbolda "bir-iki pas" gibi anlamsal olayları sınıflandırmak ve bireysel oyuncuların ve takımların performansının kapsamlı istatistiksel analizini yapmak için kullanılabilir.
Antrenörlerin belirli bir oyun sırasında ideal oyuncu yerleşimi ile gerçek oyuncu yerleşimini karşılaştırmasına izin vermek için, sahadaki oyuncular için en iyi yerler hakkında önerilerde bulunulabilir.
Bu oyuncu takip teknolojisinin sunduğu sayısız seçenek, sporcuların hazırlık ve keşif yapma şeklini tamamen değiştirme yeteneğine sahiptir.
2. Yaralanma önleme
Sosyal mesafe karşısında artan zihinsel yeniden yapılandırma ve esenlik ihtiyacını ele almak için birçok kişi çevrimiçi kurslara başvuruyor.
Güvenli bir şekilde nasıl egzersiz yapılacağını öğrenmek ve yaralanmaları önlemek için, ister özel ister grup ortamında deneyimli bir eğitmen tarafından verilen birkaç dersi denemek önemlidir.
Örneğin, hem pilates hem de yoga evde yapılabilecek kadar basittir. Ancak, özellikle yeni başlayanlar için birkaç dersi denemek önemlidir. Bilgisayarla görme, özellikle duruş tahmini bu durumda devreye giriyor.
Duruş tahmini, bir kişinin veya nesnenin konumunu tahmin etmeyi ve izlemeyi amaçlayan bir bilgisayar vizyonu işidir ve insan fitness eğitmenlerine yardımcı olmak için artık 3D poz tahmini tabanlı uygulamalar mevcuttur.
Bu teknolojiler, kullanıcının her eylemini değerlendirir ve zengin hareket izleme verilerini kullanarak onlara eksiksiz gerçek zamanlı geri bildirim sunar.
Gerçek zamanlı geri bildirim almak ve antrenman yaralanmalarından kaçınmak, sanal bir koçla birlikte çalışmanın iki avantajıdır.
3. Top takibi
Topa dayalı sporlardan, özellikle tenis, kriket, badminton ve diğerleri gibi raket veya yarasa-top sporlarından bilgi çıkarmak için top hareketini izlemek çok önemlidir.
Bilgisayarlı görme modelleri, bir topun yere çarpmasının kesin konumunu gösterebilir, topun hareketini üç boyutlu olarak kaydedebilir ve hatta küçük kapıya vurup vurmayacağını değerlendirmek için topun yörüngesini tahmin edebilir.
Başka bir deyişle, bilgisayarlı görme ile yönlendirilen top takip sistemleri aşağıdakilere yardımcı olur:
- Topların tespiti
- yörüngeyi izlemek
- Oyun sonucu tahmini
Bu tür top takibi basketbol, voleybol ve futbol gibi oyunlarda daha zordur çünkü top oyuncuların arkasına gizlenebilir. Alternatif olarak, topla oyuncu değiş tokuşu hızlı ve uyarı yapılmadan gerçekleşebilir.
4. Hakem Kararının İyileştirilmesi
Spor tarihi boyunca bariz hile ve hatalı hakem kararlarının sayısız örneği olmuştur. Yıllar geçtikçe teknoloji spora girerek hakemlerin yaptığı hataların azaltılmasına yardımcı oldu.
Tenis ve krikette Video Yardımcı Hakem (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) ve Hawk-eye gibi teknolojilerin kullanıma sunulmasıyla birlikte, artık hakem veya hakem kararları gözden geçirilebiliyor ve , yanlışsa, devrildi.
Geleceğin spor yetkilileri, artan yapay zeka ve bilgisayar vizyonu kullanımı nedeniyle daha da az hata yapacak.
5. Mobil uygulamada poz tahmini
En son teknolojileri kullanmak, insanları programınızdan sık sık yararlanmaya motive edecektir.
Antrenmanların nasıl düzgün şekilde yapılacağını göstermek için videoları kullanan uygulamalarla ne sıklıkla karşılaştınız?
Büyük olasılıkla son zamanlarda oldukça düzenli. Doğru pozisyonu otomatik olarak ayarlayan, yapılan yaklaşımları takip eden ve antrenmanınızı nasıl geliştireceğinize dair ipuçları sunan bir bilgisayarlı görü modeli geliştirmeyi düşünün. gerçek bir antrenör için harika bir yedek.
Bu tür bir uygulama ile eğitime her zaman ulaşılabilir; ihtiyacınız olan tek şey elinizde bir kamera. İnsan öğretmenler için daha fazla ödeme yapmak zorunda kalmadan pazarınızda öne çıkmak için kendi duruşlarınızı ve tekniklerinizi ekleyerek uzmanlık alanınızı geliştirin.
Bu teknoloji, belirli duruşlar veya hareketler olabilen uzmanlığınızı geliştirmek için çok yararlıdır. Programlarınızı öğretmek için ekstra profesyonel eğitmenler için ödeme yapmanız gerekmez.
6. Gazetecilik ve spor içeriği
Yapay zeka ve bilgisayarla görme teknolojilerini birleştirerek ilgi çekici içerikler üretebilirsiniz.
Model bir gol gibi olayları analiz ettiğinde kamera otomatik olarak en ilgi çekici zamana yaklaşacaktır.
Çok sayıda muhabire ödeme yapmak ve post prodüksiyonun spor etkinliklerini yayınlamasını beklemek yerine, oyunun en önemli kısımlarına akıllı ve otomatik olarak odaklanabilen birkaç kamera kurmanız gerektiğini hayal edin.
7. Taraftar havası
Bilgisayarla görü uygulamalarının kapsamı şaşırtıcıdır. Bir kişinin bir şeyi izlemesinden aldığı zevk, daha önce darbeleri tespit etmek için özel kabloların bağlanmasını içeren testlerle ölçülebilirdi.
Bilgisayarla görme teknolojileri sayesinde artık her izleyiciyi bir laboratuvara hapsetmemize gerek yok. Sinemaseverlerin memnuniyetini kapsamlı bir şekilde inceleyin.
Mutluluk, can sıkıntısı, heyecan, hayal kırıklığı gibi pek çok farklı duygu bilgisayarla görü modelleri ile ayırt edilebilmektedir.
Zorluklar
Spor bilgisayar görüşü, spor görüntülerini yakalamak ve daha sonra analiz etmek için esas olarak kamera sistemlerine dayanır. Tipik olarak, bir spor müsabakası sırasındaki tribünler veya bir antrenman sahasının kenarları gibi, eylem sahnesinin etrafına birkaç kamera yerleştirilir.
Tek bir maçta bile açı, konum, donanım ve diğer şut ayarları spordan spora büyük farklılıklar gösterir.
Bilgisayarlı görü sistemlerinin de belirli maçlara ve film yakalama yöntemlerine uyarlanması gerekir, bu da bir sorun teşkil eder. Ek zorluklar şunları içerir:
- Birçok spor organizasyonu ve performans analizi bölümü, gelişmiş video ekipmanından yoksundur.
- Yayın kameraları tarafından yapılan sık sık kaydırma, eğme ve yakınlaştırma değişiklikleri, bilgisayarlı görü video işleme sistemlerinin aldıkları sürekli değişen verilere uyum sağlamasını zorlaştırıyor.
- Bilgisayarla görü video işleme sistemlerinin arka plandaki öğeler, oyuncular ve nesneler, aynı kıyafeti giyen oyuncular ve diğer durumları ayırt etmesi zor olabilir.
Bir dereceye kadar, bilgisayar görüşü bu kusurları çözmüştür. Örneğin, görüntü işleme, bilgisayarların zemin, oyuncular ve diğer ön plan öğeleri arasında ayrım yapmasına izin verdi.
Aksi takdirde, renk tabanlı segmentasyon algoritmaları, topu tanımayı, hareket eden oyuncuları izlemeyi ve yeşil olan çim rengine göre saha bölgesini belirlemeyi mümkün kılar.
Sonuç
Özetlemek gerekirse, bilgisayarla görü en popüler teknik alandır ve popülaritesi giderek artıyor. Bu, veri işlemeye ve bunun nasıl görüldüğüne dair yeni bir bakış açısıdır; sonunda bilgisayarları görmeleri için eğittik.
Sporda en yaygın bilgisayarla görme görevleri, oyuncu ve top takibi, yaralanmanın önlenmesi için duruş tahmini, arka planı oyunculardan ayırt etmek için segmentasyon ve diğerleridir.
Her gün, etkili bir şekilde kullanabileceğimiz çok miktarda veri üretiyoruz. tren modelleri, daha sonra iş zorluklarının ele alınmasında umut verici bir yardım işlevi görecektir.
Yorum bırak