Как Машинное зрение меняет спорт
Технологии, направленные на улучшение аудиторского опыта в спортивных соревнованиях, становятся все более распространенными. Давайте рассмотрим несколько примеров.
По мере того, как электронные датчики и алгоритмы данных датчиков продолжают развиваться, мы наблюдаем резкие успехи в таких областях, как автоматические автомобили, интеллектуальные устройства и даже безопасность благодаря распознаванию лиц и анализу отпечатков пальцев. Одним из удивительных результатов этого роста является то, что атлетизм получил огромную пользу.
У спортсменов, обучающихся в настоящее время, есть доступ к более дискретным биосенсорам, таким как мониторы сердечного ритма или анализаторы пота, которые могут поместиться на задней части часов. Именно этим летом мы провели статью, озаряющую технологические достижения на Олимпийских играх. Все хорошо и хорошо, что эта технология приносит пользу спортсменам, но как насчет зрителей «спортсменов» - это автомобили. По умолчанию автомобили покрыты датчиками, чтобы обнаружить такие вещи, как температура тормоза, скорость колеса и производительность двигателя, чтобы команды могли иметь точную информацию о том, как они работают. В последние годы эти данные становятся все более доступными для общественности, а новостные каналы иногда показывают информационные наложения, в которых подробно описывается, как работает автомобиль. На практике данные легче собирать на автомобиле, но что мешает нам делать то же самое с людьми-спортсменами?
Расширенные повторы
Как оказалось, между нами не так много и действительно целостный сбор данных для спорта. Несколько технических компаний пытались изменить то, как мы рассматриваем спорт в последние несколько лет, в том числе Intel и Hawk-Eye. Каждое из их нововведений имеет особую цель, но каждый из них добавляет существенный новый элемент в их соответствующий вид спорта.
Видеоматериал предоставлен Intel
Если бы вы не отставали от сезона MLB 2016 года, вы, возможно, заметили, что имя «Intel» появилось много, особенно во время повторов. Это потому, что в этом году они сыграли большую роль в создании нового впечатления от просмотра: 360-градусный повтор.
Этот метод захвата видео (Dubbed «FreeD» от Intel) часто называют «временем пули», популярным в фильмах Matrix. Однако, даже если теория та же, система Intel намного сложнее на практике. Видео захвачено 28 точно-калиброванными 5K камерами вокруг стадиона, и изображение сливается в трехмерное изображение с помощью алгоритмов обработки изображений.
Эта технология существует уже несколько лет - она началась в баскетболе, но уже расширилась как в бейсбол, так и в теннис. Система явно не идеальна, но, смотря на FreeD-видео еще два года назад, зрители могут легко увидеть резкие улучшения, внесенные Intel в их систему.
Инерционное измерение
Наряду с популярными командами в спорте Intel нацелилась на экстремальные виды спорта. В прошлую зиму Intel дебютировала на борту своей системы сбора данных на зимних играх X и снова продемонстрировала ее в летнем коллеге. Система состоит из системы с батарейным питанием, основанной на их модуле Curie.
Модуль Curie - это странный микроконтроллер с встроенным аппаратным обеспечением, предназначенным для измерения инерционных измерений с помощью акселерометра и гироскопа. Это безумие думать, что та же технология, которую использует Intel для создания точных ориентационных взглядов спортсменов, доступна на доске Arduino.
Видеоматериал предоставлен Intel
Если вы похожи на меня, многие из этих трюков выглядели примерно одинаково: кто-то уходит с рампы и делает впечатляющую серию быстрых поворотов. Итак, если вы похожи на меня, диаграммы Intel будут очень полезны в том, чтобы понять, как эти маневры оцениваются и оцениваются. Конечно, эти алгоритмы также не идеальны, поэтому судьи игнорируют их при назначении баллов.
Отслеживание шаров
Не все технические усовершенствования касаются зрителей; некоторые из них касаются следующих правил. Такие компании, как Hawk-Eye и Sportvision, создали программное обеспечение для обработки изображений, которое позволяет отслеживать мяч и показывать свою траекторию в пространстве.
Воспроизведение теней. Изображение предоставлено Hawk-Eye Innovations
Эти повторы могут улучшить восприятие аудитории, но использование повторов в качестве конечного результата суждения вызывает несколько проблем. Несколько академических исследований поставили под сомнение результаты этих программ.
Суть проблемы заключается в статистике: компьютерное зрение по своей сути является статистическим, поэтому любое определение компьютерного зрения будет иметь ошибку. Компании-разработчики программного обеспечения представляют свои результаты как реальность, а для большинства зрителей близка достаточно близко. Но когда миллионы долларов находятся на линии, и решение принимается системой с потенциальной ошибкой, необходимо задать некоторые вопросы. Очевидно, что слишком много полагается на эту технику в этот момент не рекомендуется.
С появлением новых технологий, таких как виртуальная и дополненная реальность, мы увидим, как мы увидимся. В ближайшие несколько лет понимание того, как спортсмены делают то, что они делают, будет более доступным для зрителей, и более глубокое понимание любого вида спорта - это то, от чего мы могли бы воспользоваться.
Рекомендуемое изображение предоставлено Intel.