Компьютерное зрение в спорте: приложения, проблемы и спортивные наборы данных

Обзор применения компьютерного зрения и машинного обучения в спорте

В большинстве видов спорта происходят быстрые движения. Уследить за происходящим, просто наблюдая, сложно. Вот тут-то и пригодится машинное обучение в спорте. Оно помогает отслеживать эти стремительные движения. Модели компьютерного зрения помогают обрабатывать огромные объемы визуальных данных во время игр. Это позволяет принимать решения в режиме реального времени, улучшать тренировки и многое другое. Эти инструменты жизненно важны для сбора данных, анализа спортивных событий и прогнозирования.

Что такое компьютерное зрение в спортивной аналитике?

Спортивная аналитика — это прежде всего работа с данными. Компьютерное зрение в спортивном анализе используется для извлечения полезной информации из спортивных видео и изображений путем сортировки и фильтрации изображений. По сути, оно анализирует спортивные данные, чтобы быстро выявлять закономерности и ключевые моменты. Оно включает в себя интеллектуальные алгоритмы для отслеживания игроков, мячей и экипировки. Они отслеживают движения с предельной точностью.

Компьютерное зрение в тренировках — это как цифровой тренер со сверхъестественным зрением. Спортивные организации внедряют компьютерное зрение для отслеживания спортсменов и совершенствования игровых стратегий. Проще говоря, камеры снимают высококачественные игровые кадры. Затем интеллектуальные алгоритмы анализируют каждое движение и действие. Все это помогает организаторам спортивных мероприятий в планировании игр для профессионального спорта, анализе производительности игроков, повышении эффективности, профилактике травм, подборе спортсменов и т.д.

Футбол, крикет, теннис и баскетбол полагаются на интеллектуальную спортивную аналитику и компьютерное зрение. Машинное обучение и интеллектуальные спортивные вычисления на основе искусственного интеллекта прогнозируют результаты. Обработка естественного языка оценивает настроения болельщиков, что дополнительно предоставляет ценную информацию спортивным журналистам. Наконец, анализ данных позволяет использовать полученные знания для помощи тренерам в разработке индивидуальных тренировочных программ.

Каковы области применения искусственного интеллекта и компьютерного зрения в спортивной аналитике?

Искусственный интеллект и глубокое обучение все еще находятся в стадии развития. Однако их влияние уже очевидно в ключевых отраслях, таких как здравоохранение и безопасность. Рассмотрим несколько примеров применения компьютерного зрения в спортивной индустрии:

Отслеживание и анализ игроков с помощью компьютерного зрения

Уже много лет компьютерное зрение повышает спортивные результаты благодаря отслеживанию движений. Отслеживание движений помогает тренерам выявлять области, требующие улучшения, а спортсменам — концентрироваться на тренировках.

Основные преимущества применения компьютерного зрения в спорте:

• Она отслеживает спортсменов во время тренировок и соревнований.
• Это помогает обнаруживать или отслеживать движения игроков в различных видах спорта.
• Тренеры используют это для изучения движений и поведения игроков.
• Отслеживая движения игрока, аналитики могут выявлять закономерности и тенденции в его игре.
• Она может предлагать оптимальные позиции игроков и сравнивать их с фактическими позициями в режиме реального времени.

Отличный пример — когнитивная система коучинга от IBM. Ее использует женская сборная США по футболу. Она анализирует видеозаписи и предоставляет обратную связь в режиме реального времени.

В наши дни компьютерное зрение продвинулось еще дальше. Теперь оно может отслеживать движения суставов и конечностей, предоставляя еще более детальную информацию. Камеры высокого разрешения фиксируют каждое движение профессиональных спортсменов. Затем алгоритмы компьютерного зрения анализируют данные. Благодаря этой информации тренировки становятся более эффективными. Тренеры могут сосредоточиться на слабых местах. В конечном итоге, вся команда становится лучше.

Помимо отслеживания игроков, машинное обучение в спорте также предоставляет контекст. Например:

• Во время крикетных матчей эта система может предсказать, находится ли игрок с мячом, защищается ли он, пасует или бежит.
• В баскетболе технологии компьютерного зрения и машинного обучения отслеживают движения игроков, определяют лучшие места для бросков и помогают в разработке защитных стратегий. Тренерам нравится такой подход, основанный на данных, который помогает им улучшать тактику.

Интеллектуальная идентификация и классификация спортсменов

Компьютерное зрение упрощает идентификацию спортсменов. Используя искусственный интеллект, оно классифицирует и отслеживает спортсменов на видеозаписях. Существует несколько способов идентификации спортсменов. Наиболее популярные из них:

• Метод 1: Программное обеспечение для распознавания лиц — оно анализирует такие черты, как прическа, и фокусируется на форме лица. По сути, оно создает для спортсменов цифровой отпечаток!
• Метод 2: Отслеживание движений тела – Передовые технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения отслеживают положение спортсмена во время игры. Они определяют ключевые точки на теле (например, колени, локти, запястья). Эти точки отмечаются на каждом кадре видео. В результате создается «скелетное» представление движений спортсмена.

Сервисы аннотирования предоставляют исходные данные для обучения моделей машинного обучения в спорте с аннотированием ключевых точек и семантической сегментацией для интеллектуальной идентификации и классификации спортсменов. С помощью этих данных компьютерное зрение позволяет отслеживать прогресс во времени, а тренеры могут сравнивать спортивные результаты разных игроков.

Улучшение судейства и контроля за соблюдением правил с помощью компьютерного зрения.

Компьютерное зрение меняет подход администраторов к принятию решений в режиме реального времени. Тщательный анализ видеозаписей делает сложные решения более простыми в различных видах спорта. Результат? Меньше ошибок, более справедливые результаты и более высокая общая честность игр.

Например, интеллектуальная компьютерная система может подтвердить, пересек ли футбольный мяч линию ворот или подача в теннисе была за пределами поля. Это дает судьям четкие, объективные доказательства в поддержку своих решений.

Приложения компьютерного зрения также набирают популярность в выявлении нарушений правил в популярных видах спорта. Отличным примером является система видеопомощника арбитра (VAR), используемая ФИФА. Она помогает судьям принимать правильные решения в спорных моментах.

Система VAR использует видеозаписи для анализа ключевых событий, таких как:

• Был ли забит гол
• Произошло ли нарушение
• Если игрок находился в офсайде

Искусственный интеллект в спорте обеспечивает сверхточные результаты — гораздо более надежные, чем человеческий глаз. Больше никаких догадок при принятии судьбоносных решений!

Мониторинг рисков травм с помощью анализа данных и компьютерного зрения.

Оба фактора играют важную роль в выявлении рисков травм до того, как они произойдут. Травмы колена, особенно разрывы передней крестообразной связки, абсолютно губительны для спорта. В США более 200 000 спортсменов ежегодно сталкиваются с этой проблемой!

Исследователи используют многоракурсный видеоанализ для изучения опасностей, связанных с травмами нижней части тела. Они сосредотачиваются на движениях, приводящих к этим серьезным травмам.

Основные области применения:

• Для отслеживания перемещений игроков во время игр и тренировок.
• В таких видах спорта, как аэробика, компьютерное зрение отслеживает риск растяжения связок голеностопного сустава.

Использование компьютерного зрения в тренировках также помогает предотвратить травмы. Выявляя рискованные движения на ранней стадии, например, неудобные приземления, тренеры могут принять меры предосторожности.

Компьютерное зрение в реабилитации спортсменов

Компьютерное зрение используется не только для обнаружения травм. Применение компьютерного зрения в спорте также улучшает реабилитацию спортсменов. Исследователи разрабатывают приложения для этой цели.

Один из примеров — отслеживание процесса восстановления после травмы плеча. Преимущества:

• Эти системы обеспечивают точный мониторинг на протяжении всего процесса реабилитации.
• Врачи и терапевты могут разработать более эффективные планы восстановления.
• Отслеживая движения во время восстановления, компьютерное зрение предоставляет важную информацию. Это помогает создавать персонализированные упражнения для спортсменов.

Результат? Более быстрое и практичное восстановление.

Обнаружение объектов и отслеживание мяча в спорте с помощью компьютерного зрения

Ключевое значение имеет обнаружение объектов в реальном времени . Оно отслеживает спортивное снаряжение, например, мячи. Отслеживание мячей на основе ИИ использует машинное обучение в спорте. Теннис, крикет и бадминтон полагаются на это. В таких видах спорта, как баскетбол, волейбол и футбол, задача становится сложнее. Мяч может быть скрыт или двигаться быстро. Но компьютерное зрение справляется!

Алгоритм записывает движение мяча в 3D. Он может точно определить место удара мяча о землю и даже предсказать его следующее движение. Это повышает точность ударов и передач. Отслеживание мяча также помогает в таких важных областях, как:

• Определение местоположения мяча в игре
• Отслеживание траектории полета (картирование движения в воздухе)
• Прогнозирование результатов игр

Но это еще не все! Тренеры используют эти данные для совершенствования стратегий, анализа закономерностей и принятия более взвешенных и выигрышных решений.

Искусственный интеллект в повышении эффективности отбивания и подачи мяча.

Применение компьютерного зрения повышает точность в спортивных играх с битой и мячом. Крикет и бейсбол — яркие тому примеры. Эти две игры объединяет простая цель — ударить по мячу. Но теперь технологии выводят игру на новый уровень!

Для отбивающих: компьютерное зрение отслеживает траекторию мяча. Оно предсказывает, куда он приземлится, и эти данные помогают отбивающим корректировать свой удар. Для питчеров: система анализирует движение мяча, а мгновенная обратная связь дополнительно повышает точность и контроль.

Все продумано до мелочей! И все благодаря искусственному интеллекту и компьютерному зрению!

Автоматизированное судейство с использованием искусственного интеллекта

Использование компьютерного зрения в спортивной аналитике совершенствует судейство в спорте благодаря автоматическому рефери.

Возьмем, к примеру, модель компьютерного зрения Hawk-Eye. Используемая в крикете и теннисе, она отслеживает траекторию мяча, чтобы определить, находится ли он в пределах поля или за его пределами.

Эта система использует сеть камер и сравнивает траекторию мяча с виртуальной моделью игрового поля. Она невероятно точна — в пределах нескольких миллиметров — намного лучше, чем человеческий глаз.

В НФЛ система «Next Gen Stats» отслеживает положение каждого игрока на поле. Эти данные помогают судьям принимать более взвешенные решения, например, о назначении штрафа.

Прогнозирование победителей спортивных соревнований с помощью машинного обучения

Прогнозирование потенциального победителя спортивного события с помощью искусственного интеллекта становится реальностью.

Как это работает? Модель машинного обучения анализирует данные, собранные с помощью компьютерного зрения. Алгоритмы отслеживают ключевые действия спортсменов во время матча. Часто разработчики программного обеспечения сотрудничают со сторонними службами сбора данных для их обработки. Затем программное обеспечение обучается прогнозировать победителя матча.

Эти прогнозы могут влиять на решения, принимаемые при ставках. Они дают статистическое преимущество в определении того, кто с большей вероятностью выиграет. Например, для прогнозирования результатов футбольных матчей используются две ключевые системы, основанные на:

• Глубокие нейронные сети (DNN)
• Искусственные нейронные сети (ИНС)

В реальных условиях модели глубокого обучения предсказали результаты Чемпионата мира по футболу FIFA 2018. Точность прогнозирования составила 63,3%. Довольно впечатляюще, не правда ли?

Определение различных упражнений в фитнесе и спорте

Эта система важна для спортивной подготовки и становится незаменимым инструментом для отслеживания прогресса в физической форме. Эти системы используют видеоанализ в реальном времени для:

• Отслеживайте количество повторений, которые выполняет каждый участник в конкретном упражнении.
• Компьютерное зрение может предоставить обратную связь о качестве каждого повторения.

В спортивной медицине и тренерской работе такая обратная связь помогает улучшить технику выполнения упражнений и общие результаты спортсмена.

Далее у нас есть технология распознавания изображений. Она идентифицирует такие упражнения, как приседания, выпады и отжимания, гарантируя, что каждое повторение будет засчитано!

Высокопроизводительные системы глубокого обучения анализируют положение тела. Они отслеживают движения суставов по ключевым точкам и оценивают позу человека. Это гарантирует точное отслеживание и стабильный прогресс.

Вовлечение аудитории посредством иммерсивных впечатлений

Применение компьютерного зрения выходит за пределы спортивной площадки и проникает в тренировочные залы — оно также меняет то, как болельщики смотрят спортивные соревнования и взаимодействуют со спортом. Оно лежит в основе функций дополненной реальности (AR). Теперь болельщики могут наблюдать за играми с точки зрения спортсменов или почувствовать себя так, будто они находятся на стадионе.

Основные моменты:

• Камеры следят за происходящим и показывают крупные планы, а не только общие планы корта.
• Теперь болельщики не пропускают ключевые моменты — эти камеры точно знают, на чем сфокусироваться.
• В спорте компьютерное зрение анализирует реакцию болельщиков во время игр. Это дает спортивным организациям ценную информацию для повышения вовлеченности и укрепления связи с фанатами.

Например, теперь зрители могут смотреть футбольный матч в прямом эфире со статистикой в ​​реальном времени, отслеживанием игроков и 3D-повторами — и все это благодаря компьютерному зрению. Эти захватывающие функции не только повышают вовлеченность болельщиков, но и открывают новые возможности для получения дохода для спортивных организаций.

Даже Amazon включилась в этот процесс! В партнерстве с Формулой-1 они объединили искусственный интеллект и дополненную реальность, чтобы обогатить трансляции гонок. Команды Формулы-1 собирают тонны данных с датчиков в своих автомобилях, которые ИИ обрабатывает и визуализирует во время гонок.

Модели машинного обучения в спорте позволяют болельщикам глубже погрузиться в гонку, предоставляя обновления в реальном времени о состоянии команд и автомобилей. С точки зрения спортивной индустрии в целом, это большой бизнес — Формула-1 зарабатывает сотни миллионов на этих трансляциях. Алгоритмы машинного обучения открывают еще больший потенциал роста в этой области.

Усиление зрелищности с помощью медиа и рекламы.

В спорте компьютерное зрение — это не только статистика. Спортивные журналисты тоже извлекают из него максимум пользы!

Пример: Mirriad размещает виртуальную рекламу в режиме реального времени на различных поверхностях во время трансляций. Это привлекает релевантную рекламу для зрителей. Кроме того, это приносит дополнительный доход спортивным командам.

Ещё один пример — Stats Perform, продвинутая система компьютерного зрения, специализирующаяся на визуализации данных. Они охватывают более 500 000 соревнований в год, обрабатывая 7 петабайт бесплатных наборов данных изображений для компьютерного зрения с помощью моделей ИИ. Их цель? Сделать сложные данные понятными для болельщиков.

Улучшение мониторинга толпы и безопасности

Тем временем, системы безопасности получают технологическое обновление благодаря применению компьютерного зрения в спорте. В области компьютерного зрения камеры фокусируются не только на поле — они также следят за трибунами. Подобные приложения можно увидеть на крупных спортивных мероприятиях, таких как:

• Олимпийские игры
• Чемпионаты мира
• Теннисные турниры

Основанные на компьютерном зрении и искусственном интеллекте, эти системы используют компьютерное зрение в реальном времени для обнаружения и отслеживания объектов в толпе с помощью сети камер. Кроме того, модели глубокого обучения помогают:

• Выявление таких предметов, как сумки, рюкзаки и телефоны, в толпе позволит службе безопасности действовать оперативно.
• Специализированные приложения идут еще дальше, распознавая потенциальные угрозы, такие как агрессивное поведение или лица, носящие оружие.
• Эти системы также способны обнаруживать бесхозные предметы. Это помогает обеспечить безопасность во время крупномасштабных мероприятий.

В реальных приложениях компьютерного зрения используется VISense от Ipsotek. Благодаря интеграции генеративного ИИ, он применяет VLM для детального понимания сцены и получения контекстной информации. Он отслеживает численность толпы и выявляет потенциальные угрозы безопасности. Кроме того, технология распознавания лиц используется для автоматического выписывания билетов нарушающим порядок болельщикам на футбольных матчах.

В целом, технологии компьютерного зрения улучшают все аспекты спортивного опыта!

Проблемы в системах искусственного интеллекта для спорта

Сопоставление с человеческой интуицией

Эта технология предлагает потрясающие аналитические возможности. Но она не может воспроизвести интуицию опытного тренера. Например, ИИ может анализировать данные футболиста, чтобы предлагать тактические ходы. Однако он не может учитывать настрой игрока или его способность адаптироваться в стрессовых ситуациях. Точная разметка данных в некоторой степени помогает машинному обучению в области спортивных достижений интегрировать более богатый контекст.

Интерпретируемость и прозрачность

Алгоритмы искусственного интеллекта, особенно алгоритмы глубокого обучения, часто называют «черными ящиками». Это означает, что процесс принятия решений в них несколько загадочен. Например, ИИ может выбрать игрока для баскетбольной команды, не предоставив четкого обоснования, что может вызвать скептицизм у тренеров. Точная разметка данных может помочь повысить прозрачность модели, обеспечивая надлежащую документацию и отслеживаемость обучающих данных. Когда данные правильно размечены, приложения компьютерного зрения в процессе принятия решений становятся более прозрачными. Это упрощает объяснение процесса принятия решений и укрепляет доверие пользователей.

Предвзятость и равенство

Эффективность машинного обучения в спорте напрямую зависит от качества данных, на которых оно используется. Предвзятость данных может привести к несправедливым решениям. Например, если система ИИ для поиска талантов обучается преимущественно на данных из определенного региона или пола, она может упустить из виду квалифицированных спортсменов из недостаточно представленных групп населения. Точная разметка данных помогает ИИ принимать более взвешенные и объективные решения. Эксперты-аннотаторы обеспечивают разнообразие и репрезентативность данных. Благодаря хорошо размеченным и сбалансированным наборам данных ИИ может принимать более инклюзивные решения. Таким образом, все спортсмены получают равные возможности. Каждый заслуживает своего момента славы!

Переобучение моделей

Переобучение происходит, когда модель ИИ отлично справляется с обучающими данными, но терпит неудачу в реальных ситуациях. Например, модель машинного обучения для прогнозирования исхода теннисного матча может хорошо работать только с игроками, имеющими схожий стиль игры с теми, кто был в обучающем наборе данных. Точная разметка данных помогает решить эту проблему. Она обеспечивает разнообразие и многообразие обучающего набора данных. Это позволяет модели лучше обобщать результаты и повышает точность в различных сценариях.

Конфиденциальность данных

Данные, собранные с помощью искусственного интеллекта и спортивной аналитики об эффективности спортсменов, иногда могут вызывать опасения по поводу конфиденциальности. Точная маркировка данных не только упрощает сбор данных, но и гарантирует безопасность персональных данных. Тщательная категоризация данных обеспечивает соответствие стандартам конфиденциальности. Это защищает доверие спортсмена и позволяет ИИ бесперебойно работать.