Зміст[Сховати][Показати]
Ви займаєтеся спортом, щоб залишатися у формі, чи, можливо, любите крикет чи футбол? Інші люблять дивитися ігри з друзями.
Деякі люди займаються спортом, щоб бути здоровими та уважними. Спорт, безсумнівно, є важливою частиною нашого життя, незалежно від наших інтересів чи способу життя.
Спорт, як і будь-який інший важливий аспект нашого повсякденного життя та глобальної економіки, неминуче зазнає впливу технологічних удосконалень.
Сьогодні, у 2022 році, обладнані датчиками транспортні засоби Формули-1 і футбольна аналітика в реальному часі не є футуристичними технологічними вигадками.
Насправді прогрес йде набагато далі: найрозвиненіші підприємства вже використовують комп’ютерний зір і штучний інтелект у спорті для вирішення різноманітних питань.
Немає сумнівів, що штучний інтелект і машинне навчання продовжуватимуть розвивати цю дисципліну, враховуючи значний вплив технологій на спорт.
Ця стаття буде зосереджена на використанні комп’ютерного зору в спорті, включаючи практичні застосування, переваги та багато іншого.
Почнемо з ознайомлення з комп’ютерним зором.
Отже, що таке комп'ютерний зір?
Сфера штучного інтелекту та машинного навчання, відома як “комп’ютерний зір” (CV) має на меті розробку методів навчання комп’ютерів тому, як розуміти та розуміти зміст зображень.
Для розпізнавання та класифікації об’єктів у динамічному та мінливому фізичному середовищі використовується комп’ютерний зір глибоке навчання моделі для імітації деяких складних систем людського зору та зорового сприйняття.
Комп’ютер намагається імітувати те, як людина бачить візуальне середовище.
Однак, на відміну від людей, комп’ютери здатні зберігати величезні обсяги даних і швидко їх обробляти, що дає нам можливість делегувати виконання багатьох завдань найсучаснішим технологіям.
Сьогодні прогрес у технології смартфонів, соціальні медіа, і їх широке використання мільярдами людей (понад 3 мільярди фотографій щодня публікуються в мережі) створюють ще більше візуальних даних, ніж будь-коли раніше.
Разом із розширеним доступом до великої обчислювальної потужності та прогресом у глибокому навчанні та алгоритмах нейронних мереж (наприклад, винахід згорткових нейронних мереж), доступність такої величезної кількості зображень надала комп’ютерам неоціненні можливості вивчати закономірності та характеристики цих зображень і підвищити показники точності для виявлення об'єкта і класифікація.
У результаті системи комп’ютерного зору досягли рівня точності 99 % у ряді своїх застосувань, перевершуючи точність людського зору в конкретних задачах виявлення, категоризації та реагування.
Комп’ютерне бачення в спорті: реальні приклади
1. Відстеження гравців
Відстеження гравців є однією з головних цілей використання комп’ютерного зору в спорті. Для цього необхідно визначити місцезнаходження кожного гравця в будь-який момент часу.
Тренери можуть швидко проаналізувати, як кожен гравець рухається на полі та структуру своєї команди завдяки відстеженню гравців, що є ключовим компонентом, який допомагає командам працювати краще.
TНайсучасніші додатки комп’ютерного зору в спорті на сьогоднішній день використовують алгоритми автоматичної сегментації для точного визначення областей, які, ймовірно, належать спортсменам.
Використовуючи навчання за допомогою машини і методів інтелектуального аналізу даних на необроблених даних відстеження гравців, вихід системи комп’ютерного зору можна покращити.
Семантична інформація може бути створена після визначення важливих компонентів у кадрі зображення чи відео, щоб подати в перспективу дії, які виконують учасники (наприклад, володіння м’ячем, пас, біг, захист тощо).
Ці методи можна використовувати для класифікації семантичних явищ, таких як «один-два паси» у футболі, і для проведення обширного статистичного аналізу продуктивності окремих гравців і команд.
Для того, щоб дозволити тренерам порівнювати ідеальне розташування гравців із фактичним розташуванням гравців під час конкретної гри, також можна зробити пропозиції щодо найкращих місць для гравців на полі.
Численні параметри, запропоновані цією технологією відстеження гравців, можуть повністю змінити підготовку та перевірку спортсменів.
2. Профілактика травматизму
Щоб задовольнити зростаючу потребу в психічній перебудові та благополуччі в умовах соціальної дистанції, багато людей вдаються до онлайн-курсів.
Щоб навчитися безпечно виконувати вправи та запобігти травмам, важливо спробувати кілька занять, які проводить досвідчений інструктор, у приватній чи груповій обстановці.
Наприклад, і пілатес, і йогою досить просто займатися вдома. Однак, особливо новачкові, важливо спробувати кілька занять. Комп’ютерний зір, зокрема оцінка пози, вступає в дію в цій ситуації.
Оцінка постави — це робота комп’ютерного зору, яка спрямована на передбачення та моніторинг розташування людини чи об’єкта, а програми на основі оцінки 3D-пози тепер доступні, щоб допомогти тренерам з фітнесу.
Ці технології оцінюють кожну дію користувача та пропонують йому ретельний зворотний зв’язок у реальному часі, використовуючи велику кількість даних відстеження руху.
Отримання зворотного зв’язку в режимі реального часу та уникнення травм під час тренувань – дві переваги спільної роботи з віртуальним тренером.
3. Стеження за м'ячем
Для отримання інформації зі спортивних змагань з м’ячем, зокрема з ракетками або битами та м’ячем, таких як теніс, крикет, бадмінтон та інші, відстеження руху м’яча має вирішальне значення.
Моделі комп’ютерного зору можуть вказувати точне місце зіткнення м’яча з землею, записувати рух м’яча в трьох вимірах і навіть прогнозувати траєкторію м’яча, щоб оцінити, чи вдарився б він у хвіртку.
Іншими словами, системи відстеження м’яча, керовані комп’ютерним зором, допомагають:
- Виявлення куль
- Трасування траєкторії
- Прогноз результату гри
Цей тип стеження за м’ячем є більш складним у таких іграх, як баскетбол, волейбол і футбол, оскільки м’яч може бути схований за спиною гравців. З іншого боку, обмін гравців м’ячем може відбуватися швидко і без попередження.
4. Покращення рішень рефері
В історії спорту було незліченна кількість прикладів явного шахрайства та неправильних суддівських рішень. Протягом багатьох років технології пробивали собі шлях у спорт, допомагаючи зменшити кількість помилок суддів.
Із запровадженням таких технологій, як Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Decision Review System (DRS) і Hawk-eye у тенісі та крикеті, тепер можна переглядати та переглядати рішення суддів або суддів. , якщо неправильно, скасовується.
Майбутні спортивні чиновники допускатимуть ще менше помилок через зростаюче використання ШІ та комп’ютерного зору.
5. Оцінка пози в мобільному додатку
Використання передових технологій мотивуватиме людей використовувати вашу програму частіше.
Як часто ви зустрічали програми, які використовують відео, щоб продемонструвати, як правильно виконувати тренування?
Швидше за все останнім часом досить регулярно. А також подумайте про розробку моделі комп’ютерного зору, яка автоматично встановлює правильне положення, відстежує зроблені підходи та пропонує поради щодо покращення вашого тренування. фантастичний дублер для справжнього тренера.
З таким додатком навчання завжди доступне; все, що вам потрібно, це фотоапарат під рукою. Розвивайте свою сферу знань, додаючи свої власні позиції та техніки, щоб виділятися на ринку без необхідності платити більше за вчителів-людей.
Ця технологія дуже корисна для вдосконалення вашої спеціальності, якою можуть бути певні пози чи рухи. Вам не потрібно платити за додаткових професійних тренерів для навчання ваших програм.
6. Публіцистика та спортивний контент
Ви можете створювати інтригуючий контент, поєднуючи технології штучного інтелекту та комп’ютерного зору.
Камера автоматично наближається до найінтригуючішого моменту, коли модель аналізує події, наприклад гол.
Уявіть, що вам просто потрібно встановити кілька камер, які можуть інтелектуально й автоматично фокусуватися на найважливіших частинах гри, замість того, щоб платити великій кількості репортерів і чекати пост-продакшну для публікації спортивних подій.
7. Фанатський настрій
Спектр програм комп’ютерного зору просто вражає. Задоволення від того, як людина щось переглядає, раніше можна було виміряти за допомогою тестів, які включали приєднання спеціальних дротів для виявлення імпульсів.
Нам більше не потрібно прив’язувати кожного глядача до лабораторії завдяки технологіям комп’ютерного зору. Отримайте ретельну перевірку задоволеності кіноглядачів.
Багато різних емоцій, таких як щастя, нудьга, хвилювання, розчарування тощо, можна розрізнити за допомогою моделей комп’ютерного зору.
Виклики
Спортивне комп’ютерне бачення в основному покладається на системи камер для зйомки та аналізу спортивних кадрів. Як правило, кілька камер розташовують навколо місця події, наприклад, на трибунах під час спортивних змагань або з боків від тренувального поля.
Навіть у межах одного матчу кут, локація, обладнання та інші налаштування стрільби сильно відрізняються від виду спорту.
Системи комп'ютерного зору також повинні бути адаптовані до певних збігів і методів захоплення плівки, що представляє проблему. Додаткові труднощі включають:
- Багатьом спортивним організаціям і відділам аналізу результатів не вистачає сучасного відеообладнання.
- Часті зміни панорамування, нахилу та масштабування, що здійснюються трансляційними камерами, ускладнюють адаптацію систем обробки відео комп’ютерного зору до даних, які вони постійно змінюються.
- Системам обробки відео комп’ютерного зору може бути складно розрізнити предмети на задньому плані, гравців і об’єкти, гравців, одягнених в однаковий одяг, та інші ситуації.
Певною мірою комп'ютерний зір усунув ці недоліки. Наприклад, обробка зображень дозволила комп’ютерам розрізняти землю, гравців та інші елементи переднього плану.
В іншому випадку алгоритми сегментації за кольором дозволяють розпізнавати м’яч, стежити за рухом гравців і визначати зону поля за кольором трави, який є зеленим.
Висновок
Підводячи підсумок, можна сказати, що комп’ютерний зір є найпопулярнішим напрямком техніки, і його популярність тільки зростає. Це свіжий погляд на обробку даних і те, як це видно; ми нарешті навчили комп’ютери бачити.
Найпоширенішими завданнями комп’ютерного зору в спорті є відстеження гравців і м’яча, оцінка пози для запобігання травмам, сегментація для розрізнення фону від гравців та інші.
Щодня ми створюємо величезну кількість даних, які можемо ефективно використовувати тренують моделі, яка в подальшому слугуватиме надійною допомогою у вирішенні бізнес-труднощів.
залишити коментар