Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Bạn có tập thể dục để giữ dáng hay bạn có lẽ là người yêu thích môn cricket hoặc bóng đá? Những người khác thích xem trò chơi với bạn bè.
Một số người tham gia thể dục thể thao để có sức khỏe và sự chú ý. Thể thao chắc chắn là một khía cạnh quan trọng trong cuộc sống của chúng ta, bất kể sở thích hay cách sống của chúng ta.
Thể thao, giống như mọi khía cạnh quan trọng khác trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và nền kinh tế toàn cầu, không thể tránh khỏi tác động của những cải tiến công nghệ.
Ngày nay, vào năm 2022, những chiếc xe F1 được trang bị cảm biến và phân tích bóng đá thời gian thực không phải là công nghệ viễn tưởng.
Trên thực tế, những tiến bộ còn đi xa hơn nhiều: các doanh nghiệp tiên tiến nhất đã sử dụng tầm nhìn máy tính và trí tuệ nhân tạo trong thể thao để đáp ứng nhiều vấn đề khác nhau.
Có rất ít nghi vấn rằng trí tuệ nhân tạo và máy học sẽ tiếp tục phát triển ngành học này do ảnh hưởng đáng kể của công nghệ đối với thể thao.
Bài viết này sẽ tập trung vào việc sử dụng thị giác máy tính trong thể thao, bao gồm các ứng dụng thực tế, lợi thế và nhiều hơn nữa.
Chúng ta sẽ bắt đầu với việc giới thiệu thị giác máy tính.
Vậy, thị giác máy tính là gì?
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy được gọi là "tầm nhìn máy tính" (CV) nhằm mục đích phát triển các kỹ thuật dạy máy tính cách hiểu và lĩnh hội nội dung của tranh ảnh.
Để nhận biết và phân loại các đối tượng trong một môi trường vật lý năng động và thay đổi, thị giác máy tính sử dụng học kĩ càng các mô hình để mô phỏng một số sự phức tạp của hệ thống thị giác và nhận thức thị giác của con người.
Máy tính cố gắng bắt chước cách một người nhìn môi trường trực quan.
Tuy nhiên, không giống như con người, máy tính có khả năng lưu trữ một lượng lớn dữ liệu và xử lý dữ liệu đó một cách nhanh chóng, cho phép chúng ta linh hoạt giao nhiều công việc cho những công nghệ tiên tiến nhất.
Ngày nay, những tiến bộ trong công nghệ điện thoại thông minh, truyền thông xã hộivà việc sử dụng rộng rãi của hàng tỷ người - hơn 3 tỷ bức ảnh được đăng trực tuyến mỗi ngày - đang tạo ra nhiều dữ liệu trực quan hơn bao giờ hết.
Cùng với việc gia tăng khả năng tiếp cận với sức mạnh tính toán lớn và những tiến bộ trong học tập sâu và các thuật toán mạng nơ-ron (ví dụ: việc phát minh ra mạng nơ-ron phức hợp), sự sẵn có của một lượng lớn hình ảnh như vậy đã cung cấp cho máy tính những cơ hội vô giá để tìm hiểu các mô hình và đặc điểm của chúng. hình ảnh và cải thiện tỷ lệ chính xác cho phát hiện đối tượng và phân loại.
Kết quả là, các hệ thống thị giác máy tính đã đạt được tỷ lệ chính xác là 99% trong một số ứng dụng của chúng, vượt qua độ chính xác của thị giác con người trong các nhiệm vụ phát hiện, phân loại và phản hồi cụ thể.
Thị giác máy tính trong thể thao: Ví dụ trong thế giới thực
1. Theo dõi người chơi
Theo dõi cầu thủ là một trong những mục tiêu chính khi sử dụng thị giác máy tính trong thể thao. Để làm được điều này, cần phải xác định được vị trí của từng người chơi tại bất kỳ thời điểm nào.
Huấn luyện viên có thể nhanh chóng phân tích cách từng cầu thủ di chuyển trên sân và cấu trúc của đội của họ nhờ theo dõi cầu thủ, đây là một thành phần quan trọng giúp các đội hoạt động tốt hơn.
Tông hầu hết các ứng dụng thị giác máy tính tiên tiến nhất trong thể thao ngày nay đều sử dụng các thuật toán phân đoạn tự động để xác định các khu vực có thể thuộc về các vận động viên.
Bởi cách sử dụng học máy và các phương pháp khai thác dữ liệu trên dữ liệu theo dõi người chơi chưa được xử lý, kết quả đầu ra của hệ thống thị giác máy tính có thể được cải thiện.
Thông tin ngữ nghĩa có thể được tạo sau khi các thành phần quan trọng trong khung hình ảnh hoặc video đã được xác định để đưa các hoạt động mà những người tham gia đang tham gia (ví dụ: sở hữu bóng, chuyền, chạy, phòng thủ, v.v.).
Các phương pháp này có thể được sử dụng để phân loại các lần xuất hiện theo ngữ nghĩa, chẳng hạn như “chuyền một-hai” trong bóng đá và để thực hiện phân tích thống kê sâu rộng về hiệu suất của từng cầu thủ và đội.
Để cho phép huấn luyện viên so sánh vị trí cầu thủ lý tưởng với vị trí cầu thủ thực tế trong một trận đấu cụ thể, cũng có thể đưa ra đề xuất về những vị trí tốt nhất cho cầu thủ trên sân.
Nhiều tùy chọn được đưa ra bởi công nghệ theo dõi cầu thủ này có khả năng thay đổi hoàn toàn cách các vận động viên chuẩn bị và được tuyển trạch viên.
2. Phòng chống thương tích
Để giải quyết nhu cầu gia tăng về tinh thần và sức khỏe khi đối mặt với khoảng cách xã hội, nhiều người đang sử dụng các khóa học trực tuyến.
Để biết cách tập thể dục an toàn và ngăn ngừa chấn thương, điều quan trọng là bạn nên thử tham gia một vài lớp học do một người hướng dẫn có kinh nghiệm giảng dạy, dù là trong môi trường riêng tư hay nhóm.
Ví dụ, cả hai bài tập pilate và yoga đều đủ đơn giản để thực hiện tại nhà. Tuy nhiên, đặc biệt là đối với người mới bắt đầu, điều quan trọng là phải thử một vài lớp học. Thị giác máy tính, đặc biệt là ước lượng tư thế, phát huy tác dụng trong tình huống này.
Ước tính tư thế là một công việc thị giác máy tính nhằm dự đoán và theo dõi vị trí của một người hoặc vật thể và các ứng dụng dựa trên ước tính tư thế 3D hiện có sẵn để trợ giúp người tập thể dục.
Các công nghệ này đánh giá mọi hành động của người dùng và cung cấp cho họ phản hồi kỹ lưỡng trong thời gian thực bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu theo dõi chuyển động.
Nhận phản hồi theo thời gian thực và tránh chấn thương khi tập luyện là hai lợi ích khi làm việc cùng với huấn luyện viên ảo.
3. Theo dõi bóng
Để khai thác thông tin từ các môn thể thao dựa trên bóng, đặc biệt là các môn thể thao dùng vợt hoặc gậy và bóng như quần vợt, cricket, cầu lông và các môn khác, việc theo dõi chuyển động của trái bóng là rất quan trọng.
Các mô hình thị giác máy tính có thể chỉ ra vị trí chính xác của quả bóng va chạm với mặt đất, ghi lại chuyển động của quả bóng theo không gian ba chiều và thậm chí dự báo quỹ đạo của quả bóng để đánh giá xem nó có đập vào vợt hay không.
Nói cách khác, hệ thống theo dõi bóng được điều khiển bởi thị giác máy tính giúp:
- Phát hiện bóng
- Theo dõi quỹ đạo
- Dự báo kết quả trận đấu
Loại theo dõi bóng này khó khăn hơn trong các trò chơi như bóng rổ, bóng chuyền và bóng đá vì bóng có thể bị che khuất sau người chơi. Ngoài ra, việc trao đổi của người chơi với bóng có thể diễn ra nhanh chóng và không có cảnh báo trước.
4. Cải thiện Quyết định của Trọng tài
Đã có vô số ví dụ về gian lận trắng trợn và các quyết định không chính xác của trọng tài trong suốt lịch sử thể thao. Trong những năm qua, công nghệ đã tiến vào thể thao, giúp giảm thiểu số lượng sai lầm mà trọng tài mắc phải.
Với sự ra đời của các công nghệ như Video Assistant Referee (VAR), Goal-Line Technology (GLT), Hawk-eye, Hệ thống xem xét quyết định (DRS) và Hawk-eye trong quần vợt và cricket, các quyết định của trọng tài hoặc trọng tài giờ đây có thể được xem xét và , nếu không chính xác, bị lật ngược.
Các quan chức thể thao trong tương lai sẽ mắc ít sai lầm hơn nữa vì việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính ngày càng tăng.
5. Ước tính tư thế trong ứng dụng di động
Việc sử dụng các công nghệ tiên tiến sẽ thúc đẩy mọi người sử dụng chương trình của bạn thường xuyên.
Bạn có thường xuyên gặp các ứng dụng sử dụng video để hướng dẫn cách thực hiện các bài tập đúng cách không?
Rất có thể gần đây khá đều đặn. Và hãy xem xét phát triển một mô hình thị giác máy tính tự động đặt vị trí thích hợp, theo dõi các phương pháp đã thực hiện và đưa ra các mẹo về cách nâng cao quá trình tập luyện của bạn. một chỗ đứng tuyệt vời cho một huấn luyện viên chính hiệu.
Với loại ứng dụng này, đào tạo luôn có thể truy cập được; tất cả những gì bạn cần là một chiếc máy ảnh trên tay. Phát triển lĩnh vực chuyên môn của bạn bằng cách thêm các tư thế và kỹ thuật cụ thể của riêng bạn để nổi bật trên thị trường của bạn mà không phải trả thêm tiền cho giáo viên con người.
Công nghệ này rất hữu ích để nâng cao chuyên môn của bạn, đó có thể là một số tư thế hoặc chuyển động. Bạn không cần phải trả tiền cho các giảng viên chuyên nghiệp hơn để dạy các chương trình của bạn.
6. Nội dung báo chí và thể thao
Bạn có thể tạo ra nội dung hấp dẫn bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ thị giác máy tính.
Máy ảnh sẽ tự động di chuyển đến gần thời điểm hấp dẫn nhất khi mô hình phân tích các sự kiện, chẳng hạn như mục tiêu.
Hãy tưởng tượng nếu bạn chỉ cần thiết lập một vài camera có thể tập trung thông minh và tự động vào những phần quan trọng nhất của trò chơi thay vì phải trả một số lượng lớn phóng viên và chờ đợi hậu kỳ để công bố các sự kiện thể thao.
7. Tâm trạng của người hâm mộ
Phạm vi ứng dụng thị giác máy tính chỉ đơn giản là đáng kinh ngạc. Sự thích thú của một người khi xem thứ gì đó trước đây có thể được đo bằng các thử nghiệm liên quan đến việc gắn các dây đặc biệt để phát hiện xung động.
Chúng ta không còn cần phải giới hạn mọi người xem trong một phòng thí nghiệm nhờ vào công nghệ thị giác máy tính. Nhận được sự kiểm tra kỹ lưỡng về mức độ hài lòng của người xem phim.
Nhiều cảm xúc khác nhau, chẳng hạn như hạnh phúc, buồn chán, phấn khích, thất vọng, v.v., có thể được phân biệt bằng các mô hình thị giác máy tính.
Những thách thức
Thị giác máy tính thể thao chủ yếu dựa vào hệ thống camera để chụp và sau đó phân tích các cảnh quay thể thao. Thông thường, một số máy quay được đặt xung quanh cảnh của hành động, chẳng hạn như khán đài trong một sự kiện thể thao hoặc các bên của sân tập.
Ngay cả trong một trận đấu duy nhất, góc, vị trí, phần cứng và các cài đặt chụp khác rất khác nhau giữa các môn thể thao.
Hệ thống thị giác máy tính cũng phải được điều chỉnh cho phù hợp với một số phương pháp và phương pháp chụp phim nhất định, điều này dẫn đến một vấn đề. Những khó khăn khác bao gồm:
- Nhiều tổ chức thể thao và bộ phận phân tích hiệu suất thiếu thiết bị video tiên tiến.
- Các thay đổi xoay, nghiêng và thu phóng thường xuyên do máy quay phát sóng thực hiện khiến hệ thống xử lý video thị giác máy tính khó thích ứng hơn với dữ liệu thay đổi liên tục mà chúng nhận được.
- Hệ thống xử lý video bằng thị giác máy tính có thể khó phân biệt giữa các vật phẩm trong phông nền, người chơi và đồ vật, người chơi mặc trang phục giống nhau và các tình huống khác.
Ở một mức độ nhất định, thị giác máy tính đã giải quyết được những sai sót này. Ví dụ: xử lý hình ảnh đã cho phép máy tính phân biệt giữa mặt đất, trình phát và các mục khác ở nền trước.
Mặt khác, các thuật toán phân đoạn dựa trên màu sắc giúp bạn có thể nhận ra bóng, theo dõi các cầu thủ đang di chuyển và xác định vị trí khu vực sân theo màu cỏ, là màu xanh lá cây.
Kết luận
Tóm lại, thị giác máy tính là lĩnh vực kỹ thuật phổ biến nhất và mức độ phổ biến của nó chỉ đang phát triển. Đây là một quan điểm mới về xử lý dữ liệu và cách nó được nhìn nhận; cuối cùng chúng tôi đã đào tạo máy tính để xem.
Các tác vụ thị giác máy tính phổ biến nhất trong thể thao là theo dõi cầu thủ và bóng, ước tính tư thế để ngăn ngừa chấn thương, phân đoạn để phân biệt phông nền với cầu thủ và những tác vụ khác.
Mỗi ngày, chúng tôi tạo ra một lượng lớn dữ liệu mà chúng tôi có thể sử dụng để mô hình xe lửa, sau đó sẽ hoạt động như một hỗ trợ đầy hy vọng trong việc giải quyết các khó khăn kinh doanh.
Bình luận