Независимо от того, занимаетесь ли вы спортом для здоровья и поддержания физической формы или являетесь профессиональным спортсменом, спорт объединяет людей. За свою долгую историю спорт также пережил множество технологических достижений.
В последнее время компьютерное зрение — технология, позволяющая компьютерам анализировать и интерпретировать визуальные данные из реального мира, — приобрело популярность в спортивном анализе и аналитике.
Компьютерное зрение в спорте открывает широкий спектр новых инструментов для команд, тренеров, специалистов по спортивной аналитике, скаутов, а также болельщиков. Его можно использовать для создания таких возможностей, как анализ видео в реальном времени, отслеживание физической формы и состояния здоровья, прогнозирование спортивных результатов и улучшение общего впечатления болельщиков. В этой статье мы рассмотрим различные примеры использования компьютерного зрения в спорте и его приложения.
Ключевые области применения компьютерного зрения в спорте
По прогнозам, к 2028 году объем мирового спортивного рынка достигнет около 6,69 миллиардов долларов, поэтому многие компании и спортивные организации рассматривают возможность инвестирования в инструменты искусственного интеллекта и компьютерного зрения и их внедрения. Давайте рассмотрим некоторые ключевые области применения компьютерного зрения в спорте.
Отслеживание игрока и мяча
Компьютерное зрение в отслеживании игроков и мяча стало очень мощным инструментом в спортивном анализе. Точное обнаружение и отслеживание движений игроков и мяча позволяет аналитикам получить ценную информацию об эффективности игроков, командных стратегиях и динамике игры.
Будь то футбол, баскетбол или крикет, подобные системы отслеживания могут использоваться для записи точных трехмерных траекторий, прогнозирования траекторий мяча и даже идентификации взаимодействий между игроками. Компьютерное зрение помогает болельщикам лучше понимать игру, помогает игрокам совершенствовать свои навыки, а тренерам — разрабатывать эффективные стратегии.
Использование компьютерного зрения для отслеживания футболистов и мяча во время матча.
Система помощи арбитрам и VAR (видеопомощник арбитра)
Традиционные системы VAR работают хорошо, но имеют определенные ограничения. Например, точность таких систем невысока, а также они мешают игре из-за длительных обзоров. Интеграция компьютерного зрения в эти системы — отличный способ смягчить эти проблемы. Основной технологией, лежащей в основе этой усовершенствованной системы VAR, станет распознавание видео и изображений.
Рассматривая каждое видео как последовательность изображений, системы компьютерного зрения могут извлекать важные данные для принятия точных решений в любой ситуации. Возможно, однажды, вместо того чтобы быть вспомогательной технологией, системы визуального распознавания образов (VAR) смогут быть полностью автоматизированы и принимать точные решения за считанные секунды.
Аналитика производительности
Компьютерное зрение может анализировать видеозаписи высокого разрешения, чтобы отслеживать действия спортсмена во время игры, его общую результативность и результативность команды в целом. Этот подход, основанный на данных, может быть использован для оценки игровых стратегий , разработки новых методов тренировки игроков на основе их результатов и, в конечном итоге, повышения эффективности всей команды.
Тренеры и инструкторы могут использовать эту технологию для создания индивидуальных тренировочных программ, ориентированных на области, требующие улучшения. По мере дальнейшего развития технологии она изменит спортивную индустрию, установив новые стандарты тренировок, соревнований и взаимодействия с болельщиками.
Улучшение впечатлений болельщиков с помощью компьютерного зрения.
Еще одно важное применение компьютерного зрения в спорте — улучшение впечатлений болельщиков. Давайте подробнее рассмотрим, как это делается.
Виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR) обеспечивают захватывающий и интерактивный опыт для болельщиков. VR переносит фанатов в самое сердце событий, позволяя им наблюдать за играми с уникальных ракурсов. Технология VR с возможностями компьютерного зрения в реальном времени может использоваться болельщиками для участия в виртуальных мероприятиях и взаимодействия с игроками и другими фанатами.
С другой стороны, дополненная реальность дополняет виртуальную реальность, улучшая восприятие реального мира за счет наложения на него цифровых элементов. AR может предоставлять болельщикам дополнительную информацию, такую как статистика игр, и интерактивные элементы, такие как игры, викторины и фильтры. Например, очки дополненной реальности Apple Vision Pro можно использовать для просмотра любимого вида спорта, при этом рядом с ним будут отображаться различные статистические данные.
Просмотр баскетбольных матчей с использованием очков дополненной реальности Apple Vision Pro с отображением статистики.
Компьютерное зрение также преобразует сферу спортивного вещания и повышает качество просмотра матчей на стадионах. Анализируя видеозаписи в режиме реального времени, можно предоставлять вещательным компаниям информацию о статистике игры, данных об игроках и ключевых моментах матча. Эти данные также могут отображаться на экранах на стадионах, улучшая впечатления зрителей. Помимо развлечения, системы компьютерного зрения могут выступать в качестве дополнительных «глаз» на стадионах, отслеживая поведение болельщиков, выявляя подозрительные инциденты и т.д.
Технологии, лежащие в основе компьютерного зрения в спорте.
Теперь, когда мы рассмотрели некоторые применения компьютерного зрения в спорте, давайте изучим технологии, которые делают все это возможным.
В основе систем компьютерного зрения в спорте лежит получение высококачественных визуальных данных. Для сбора данных используются различные системы камер высокого разрешения , включая 2D и 3D камеры. 2D камеры обеспечивают базовое понимание сцены в двух измерениях, в то время как 3D камеры также фиксируют глубину, которая используется для точного измерения расстояния.
Камеры с более высокой частотой кадров также используются для захвата большего количества деталей во время динамичных действий, таких как дриблинг или забивание голов. Датчики, такие как акселерометры и гироскопы, также используются для получения дополнительных данных о движении игроков.
После получения визуальных данных для их обработки и интерпретации используются алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения. Эти алгоритмы являются основной технологией компьютерного зрения. Они обучаются на обширных наборах данных размеченных изображений, чтобы выявлять закономерности и делать на их основе прогнозы.
Сверточные нейронные сети (CNN) — это архитектуры глубокого обучения, используемые для таких задач, как обнаружение объектов , распознавание изображений и классификация . Например, модели обнаружения на основе трансформеров, такие как RF-DETR, используются для задач обнаружения объектов в реальном времени, таких как обнаружение игроков и мячей.
Обработка больших объемов визуальных данных — очень сложный процесс, особенно с точки зрения задержек. Спортивные трансляции и аналитика требуют обработки данных в реальном времени, поэтому использование облачных вычислений может быть невозможным из-за задержек.
Использование граничных вычислений (edge computing) позволяет обеспечить низкую задержку и анализ в реальном времени во время прямых трансляций игр. Это предполагает обработку данных ближе к источнику, например, на стадионе или арене. Это снижает необходимость передачи больших объемов данных в централизованное облако для обработки, что приводит к более быстрому получению аналитических данных и принятию решений.
Примеры из практики и реальные примеры применения
Давайте рассмотрим, как технология компьютерного зрения используется в некоторых из самых популярных спортивных событий мира.
Олимпийские игры 2024 года в Париже
Олимпийские игры 2024 года в Париже продемонстрировали не только лучшие спортивные таланты со всего мира, но и новейшие технологические инновации. Одной из таких технологий стало компьютерное зрение, которое использовалось для точного отслеживания спортсменов и регистрации различных показателей их результатов.
Это позволило провести углубленный анализ каждого события, помогая телевещателям подробно рассказать о том, как спортсмен выиграл или проиграл соревнование. Все визуальные данные были получены с помощью камер высокого разрешения, установленных по всему игровому полю, и эти данные были переданы моделям искусственного интеллекта, специально обученным для каждого вида спорта, включая:
- Волейбол: С помощью компьютерного зрения были рассчитаны расстояния, пройденные каждым игроком, скорость игроков и мяча, уникальные приемы игроков, включая высоту прыжков, а также типы ударов, от смэшей до блоков и сачков.
- Соревнования в воде: За действиями дайверов следили с помощью компьютерного зрения с момента начала погружения до момента их входа в воду. Собранные данные используются для создания 3D-графики погружения с такими показателями, как время в воздухе и скорость.
- Гимнастика: высота и время выполнения элементов измерялись с помощью компьютерного зрения. Для отслеживания движений спортсмена также использовались методы оценки позы человека или отслеживания скелета; даже углы наклона стоп спортсмена определялись с помощью этих систем.
Обнаружение офсайда в футболе
Точное определение положения вне игры в футболе всегда было сложной и порой спорной задачей. Чтобы избежать подобных проблем, была внедрена новая система на основе компьютерного зрения, известная как полуавтоматическая технология определения положения вне игры (SAOT). После успешного дебюта на чемпионате мира по футболу FIFA 2022 года эта технология в настоящее время используется в английской Премьер-лиге сезона 2024-2025.
В футболе игрок считается находящимся в офсайде, если он находится перед последним защитником (за исключением вратаря) в момент передачи мяча. Система SAOT использует комплекс камер, установленных по периметру стадионов, с технологией компьютерного зрения для отслеживания движений игроков и положения мяча. Эта система может определять офсайд, проводя виртуальные линии, показывающие точное положение атакующего игрока относительно последнего защитника.
Технология SAOT в действии.
Выявление нарушений на трассе в Формуле-1
Подобно решениям об офсайде в футболе, решения о нарушениях на трассе в гонках Формулы-1 также являются предметом споров. Нарушение на трассе фиксируется у гонщиков, которые пересекают границы трассы, то есть границы, которые гонщики должны соблюдать и не выходить за их пределы (они обозначены белыми линиями).
Для решения проблем, связанных с определением нарушений на трассе, руководящий орган мирового автоспорта, Международная автомобильная федерация (FIA), решила использовать систему компьютерного зрения. Эта система позволит FIA автоматически определять, когда колеса автомобиля полностью выехали за пределы трассы.
Система работает путем анализа видеозаписей, полученных с помощью камер высокого разрешения, установленных в стратегически важных местах на трассе (особенно в поворотах). Собранные видеоматериалы затем передаются в модели компьютерного зрения для покадрового анализа. Для обнаружения границ и автомобилей на видео используются такие методы, как обнаружение границ, обнаружение контуров и подсчет пикселей. В случае обнаружения нарушения FIA получает оповещение.
Автомобиль Формулы-1 пересекает границы трассы.
Топ-7 спортивных наборов данных для проектов компьютерного зрения
Компьютерное зрение и обработка изображений широко используются в спорте, оказывая существенное влияние на результаты спортсменов и команд. Внедрение методов компьютерного зрения является поворотным моментом в трансформации и развитии спортивной индустрии. Спортивные компании используют данные, собранные во время игр, для обучения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта в режиме реального времени для разработки игровых стратегий.
1. Классификация по крикету, футболу и бейсболу.
- Ссылка: здесь
- Тип проекта: Классификация
- Тема: Крикет-Футбол-Бейсбол
- Виды спорта: крикет, бейсбол, футбол.
- Форматы загрузки: YOLOv5, YOLOv7, MT-YOLOv6, COCO JSON, YOLO Darknet, Pascal VOC XML, TFRecord, CreateML JSON и др.
Этот набор данных содержит 252 изображения игр в крикет, футбол и бейсбол (оригинальный набор данных с Kaggle – Бикрам Саха ). Изображения разделены на категории: крикет – 95 изображений, футбол – 77 изображений, бейсбол – 79 изображений. Это набор данных для классификации изображений в спорте. Данная модель поможет определить, является ли вид спорта или деятельность, показанная на изображении или видео, крикетом, футболом или бейсболом, или наиболее близко к ним относится.
2. Проект по компьютерному зрению для создания модели обнаружения шлема
- Ссылка: здесь
- Тип проекта: Обнаружение объектов
- Тема: футбольные шлемы
- Классы: Шлем, Не_шлем
- Форматы загрузки: YOLOv5, YOLOv7, MT-YOLOv6, COCO JSON, YOLO Darknet, Pascal VOC XML, TFRecord, CreateML JSON и др.
Модель обнаружения шлемов представляет собой набор данных для обнаружения объектов с двумя классами, позволяющий определять, носят ли футболисты шлемы. Набор данных содержит 4,3 тыс. обучающих, 416 валидных и 209 тестовых изображений, к каждому из которых применена автоматическая ориентация и изменение размера. Этот набор данных может помочь в обнаружении шлемов, отслеживании обнаруженных шлемов и определении ударов по отслеживаемым шлемам на поле.
3. Проект по компьютерному зрению «Волан»
- Ссылка: здесь
- Тип проекта: Обнаружение объектов
- Тема: Волан
- Классы: Волан, Нуль
- Форматы загрузки: YOLOv5, YOLOv7, MT-YOLOv6, COCO JSON, YOLO Darknet, Pascal VOC XML, TFRecord, CreateML JSON и др.
Проект по компьютерному зрению воланчиков представляет собой набор данных, содержащий 5,6 тыс. обучающих, 1,6 тыс. валидных и 816 тестовых изображений воланчиков для проекта по обнаружению объектов. Изображения в наборе данных имеют автоматическую ориентацию и уменьшены до размера 640*640 пикселей. Этот набор данных можно использовать для обучения моделей обнаружения объектов, которые позволяют встроенным камерам отслеживать движение воланчиков во время соревнований, определяя траекторию в 2D и 3D и зная момент удара волана о землю.
4. Проект компьютерного зрения для гольфа
- Ссылка: здесь
- Тип проекта: Обнаружение объектов
- Тема: мяч
- Классы: мяч для гольфа, Пустой
- Форматы загрузки: YOLOv5, YOLOv7, MT-YOLOv6, COCO JSON, YOLO Darknet, Pascal VOC XML, TFRecord, CreateML JSON и др.
Проект по компьютерному зрению мячей для гольфа представляет собой набор данных, содержащий 31 000 обучающих, 3500 валидных и 35000 тестовых изображений мяча для гольфа, снятых с разных ракурсов. К каждому изображению применена автоматическая ориентация, а размер изменен до 416*416 пикселей с использованием адаптивной эквализации. Проект может быть использован для обучения модели обнаружения объектов, способной распознавать мячи для гольфа на изображениях и видео. Набор данных имеет отличные области применения, такие как спортивное вещание, автоматическое отслеживание мячей, подсчет очков, поиск потерянных мячей и многое другое.
5. Проект по компьютерному зрению для обнаружения перфорации коробок.
- Ссылка: здесь
- Тип проекта: Обнаружение объектов
- Тема: Удары
- Классы ударов: боксерский мешок, кросс, хук, джеб, передний хук, передний апперкот, удар без удара, задний хук, задний апперкот, апперкот
- Форматы загрузки: YOLOv5, YOLOv7, MT-YOLOv6, COCO JSON, YOLO Darknet, Pascal VOC XML, TFRecord, CreateML JSON и др.
Проект компьютерного зрения boxpunch представляет собой набор данных, содержащий 606 обучающих, 47 валидационных и 25 тестовых изображений боксера, бьющего по боксерской груше. Все изображения в наборе данных имеют автоматическую ориентацию и уменьшены до размера 416*416 пикселей. Этот набор данных можно использовать для обучения модели, способной распознавать различные типы ударов, наносимых во время боксерских поединков и тренировок. Он может использоваться для подсчета общего количества ударов за раунд, отслеживания интенсивности и выявления недостатков в технике ударов.
6. Проект компьютерного зрения по созданию базы данных велосипедистов
- Ссылка: здесь
- Тип проекта: Обнаружение объектов
- Тема: велосипедисты
- Классы: cyclist_back, cyclist_front, cyclist_side, person
- Форматы загрузки: YOLOv5, YOLOv7, MT-YOLOv6, COCO JSON, YOLO Darknet, Pascal VOC XML, TFRecord, CreateML JSON и др.
Проект компьютерного зрения «База данных велосипедистов» представляет собой набор данных, содержащий 4,4 тыс. обучающих, 572 валидных и 190 тестовых изображений людей, едущих на велосипедах с разных ракурсов (спереди, сзади и сбоку). К изображениям в наборе данных применена автоматическая ориентация. Этот набор данных имеет множество вариантов применения, от обучения беспилотных автомобилей осторожности при приближении велосипедистов до сбора информации о положении велосипедистов в спортивных трансляциях.
7. Проект по компьютерному зрению футболистов
- Ссылка: здесь
- Тип проекта: Обнаружение объектов
- Тема: американские футболисты
- Классы: игроки в американский футбол, центровой, защитник, лайнбекер, квотербек, мастерство
- Форматы загрузки: YOLOv5, YOLOv7, MT-YOLOv6, COCO JSON, YOLO Darknet, Pascal VOC XML, TFRecord, CreateML JSON и др.
Проект по компьютерному зрению футболистов представляет собой набор данных, содержащий 1,8 тыс. обучающих, 100 валидных и 50 тестовых изображений футболистов на простых позициях, таких как центр, квотербек (qb), защитник (db) и лайнбекер (lb). Ко всем изображениям в наборе данных применена автоматическая ориентация. Этот набор данных позволяет обнаруживать игроков в различных сценах в режиме реального времени и помогает идентифицировать конкретных игроков. В более сложных случаях, при обучении с использованием других моделей, этот набор данных может помочь в обеспечении соблюдения правил и норм судейства во время игры.
Заключение
Компьютерное зрение преобразует спортивную индустрию множеством инновационных способов. Оно помогает повысить результативность игроков, улучшает принятие решений во время игр и повышает вовлеченность болельщиков. По мере развития технологии она обещает более персонализированные тренировки, аналитику в реальном времени и гораздо более захватывающие впечатления с использованием таких технологий, как дополненная реальность. Ее влияние очевидно: она открывает новые перспективы, повышает стандарты соревнований и прокладывает путь к будущему, где технологии и спорт будут идти рука об руку.
