Ti alleni per essere in forma o forse sei un tifoso di calcio? Alcuni praticano sport per mantenere la salute e la consapevolezza, altri si divertono a guardare le partite con gli amici. Indipendentemente dal nostro stile di vita e dalle nostre preferenze, lo sport è sicuramente parte integrante della nostra realtà. Come ogni altro ambito significativo della nostra vita quotidiana e dell'economia mondiale, lo sport è inevitabilmente soggetto ai progressi tecnologici.
Una delle tecnologie in più rapida crescita nell'intelligenza artificiale è la visione artificiale. La dimensione del mercato della sola visione artificiale è stata stimata a 7,04 miliardi di dollari nel 2020 e si prevede che raggiungerà i 18,13 miliardi di dollari entro il 2028.
Oggi, nel 2022, l'analisi del calcio in tempo reale o le auto di F1 dotate di sensori non sono più fantasie tecnologiche lontane. In effetti, il progresso va ben oltre: le aziende più sviluppate hanno già impiegato l'intelligenza artificiale e la computer vision nello sport per affrontare diverse sfide. Dato il grande impatto che la tecnologia ha portato nello sport, non c'è dubbio che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico continueranno a spingere in avanti questo campo.
Inoltre, non c'è dubbio che tecnologie come la computer vision stiano giocando un ruolo cruciale nel cambiare il volto dello sport, con applicazioni utilizzate nell'allenamento e nell'analisi per portare le prestazioni degli atleti ai massimi livelli.
Questo articolo ti elencherà i vantaggi dell'utilizzo della visione artificiale negli sport e metterà in luce alcuni affascinanti casi d'uso.
Principali vantaggi della visione artificiale nello sport:
La visione artificiale svolge un ruolo in ogni aspetto dello sport, dall'esperienza visiva all'allenamento al modo in cui gli arbitri prendono le decisioni. Diamo un'occhiata a quattro casi d'uso tipici nel mondo dello sport.
1. Migliorare l'esperienza dello spettatore
Cosa sarebbe lo sport senza i tifosi che incitano le loro squadre ad ogni partita? Ora, grazie alla visione artificiale, le emittenti possono migliorare l'esperienza dei fan. In primo luogo, le telecamere ora sanno dove mettere a fuoco, trovando automaticamente l'azione invece di offrire semplicemente una vista panoramica dell'intero campo.
In secondo luogo, i club possono monitorare i tifosi durante le partite e analizzare le loro emozioni, che possono utilizzare per creare statistiche sul coinvolgimento dei tifosi, aiutandoli a capire se hanno bisogno di migliorare l'esperienza dei tifosi.
2. Migliorare le sessioni di allenamento
Per fare miglioramenti, i giocatori devono essere in grado di imparare dagli errori: i loro tanto quanto quelli degli avversari. Ecco perché l'analisi sportiva automatica e l'analisi basata sugli insight sono essenziali per il processo di allenamento. Nessuno può individuare gli errori se si allena senza un allenatore, mentre gli allenatori possono facilmente perdere dettagli importanti la prima volta.
La visione artificiale può aiutarli ad analizzare le prestazioni dei giocatori. Nel frattempo, il software di riconoscimento degli oggetti può seguire un atleta ed evidenziare eventuali punti deboli nella sua tecnica. Sulla base di questo, atleti e squadre lavorano per eliminare una volta per tutte le cattive abitudini.
3. Controllo delle decisioni dell'arbitro
Ripensa all'ultima volta che hai visto giocatori circondare l'arbitro, arrabbiati per una presunta decisione "cattiva". Se solo ci fosse un modo per verificare se l'arbitro ha fatto la chiamata giusta. Grazie alla visione artificiale, possiamo fare proprio questo utilizzando simulazioni 3D e ispezioni video per controllare cose come fuorigioco, out, goal e fotofinish nelle gare. Dimentica le chiamate controverse; la tecnologia è qui per garantire che ogni decisione sia quella giusta.
4. Mantenere gli atleti al sicuro
Come tutti sappiamo, lo sport è un ottimo modo per mantenersi in salute, ma non è privo di rischi. Ma grazie alla visione artificiale, possiamo aiutare a prevenire gli incidenti o persino a salvare vite (ne parleremo più avanti nell'articolo su un esempio particolare). Gli algoritmi possono analizzare grandi set di dati, comprese informazioni sulla posizione del giocatore, tipo di gioco, attrezzatura utilizzata, superficie di gioco, fattori ambientali e infortuni del giocatore, quindi aiutare a migliorare il trattamento degli infortuni e la riabilitazione, consentendo in definitiva la prevenzione degli infortuni.
Inoltre, comprendendo i fattori che provocano lesioni, i funzionari possono introdurre modifiche per proteggere meglio gli atleti. È interessante notare che i dati hanno influenzato le regole d'inizio della NFL, determinando una diminuzione del 38% delle commozioni cerebrali al riavvio.
Dopotutto, ci saranno sempre occasioni in cui le persone non vedono tutto, o potremmo non individuare una situazione fino a quando non sarà troppo tardi. La tecnologia è spesso un passo avanti, quindi può avvisarci del pericolo e impedire che si verifichi una catastrofe.
Esempi di utilizzo della visione artificiale nello sport:
Abbiamo visto come la visione artificiale può migliorare l'esperienza sportiva. No, è ora di passare ad alcuni nuovi casi d'uso.
Ecco sei modi in cui puoi utilizzare la visione artificiale nello sport oggi:
1. Mappatura delle posizioni degli atleti
Eventi come maratone e gare ciclistiche possono coinvolgere migliaia di partecipanti. Quindi, come puoi trovare il tuo atleta preferito tra le masse? La visione artificiale può analizzare i filmati e identificare le persone in base ad attributi come il numero di maglia. Questo può anche aiutare gli organizzatori ad aggiornare automaticamente gli spettatori sui risultati.
2. Monitoraggio del giocatore in tempo reale
L'analisi sportiva potrebbe aiutarti a migliorare le tue prestazioni nel prossimo evento, ma il monitoraggio in tempo reale può migliorarle immediatamente. Ad esempio, Sentio è un sistema di tracciamento dei giocatori di calcio che utilizza algoritmi di visione artificiale e apprendimento automatico. E può monitorare le prestazioni di giocatori e squadre in tempo reale collegando ogni cella nel filmato a un punto di terra univoco, rappresentato da una patch di immagine fissa. Inoltre, ogni squadra ha il proprio colore di cella, facilitando la distinzione l'una dall'altra.
Un'altra applicazione utilizzata nelle partite di calcio consente agli spettatori di visualizzare statistiche di base, come il possesso di ciascuna squadra o la distanza percorsa. E tutto questo è possibile grazie al tracciamento e all'analisi in tempo reale dei dati raccolti.
3. Tracciamento della palla
Se sei un appassionato di tennis, siamo sicuri che conoscerai HawkEye .
La tecnologia di tracciamento della pallina è ovunque, aiutando gli arbitri di tennis a sapere da che parte della linea è caduta la pallina. Il tracciamento della palla è ora una delle applicazioni di IA sportive più popolari, offrendo due casi d'uso principali:
Mostrare rotazione e direzione: aiutare gli atleti a capire in che modo la loro posizione influisce sul colpo della palla;
Supportare le chiamate dell'arbitro: non sei sicuro che la palla fosse dentro o fuori?
4. Analisi degli avversari
Una strategia ben ponderata è uno dei fattori più importanti per vincere. Ma come possono gli allenatori inventarne uno? Di solito si basano su filmati dei loro avversari e software come GAMEFACE possono essere d'aiuto.
Il processo di analisi di GAMEFACE consiste in tre semplici passaggi:
Carica il filmato della partita
GAMEFACE lo analizza utilizzando l'intelligenza artificiale
I report personalizzati evidenziano le informazioni chiave
Il software consente agli allenatori di analizzare gli avversari, quindi formulare una strategia di partita efficace basata su dati concreti.
5. Riconoscimento dell'azione
Il riconoscimento dell'azione nella visione artificiale è un problema fondamentale nell'analisi dei video sportivi. Ma può aiutare allo stesso modo allenatori, analisti e spettatori. Da un lato, offre agli allenatori un modo per valutare le prestazioni dei giocatori. Dall'altro, consente alle emittenti di seguire l'azione.
Analizzando i movimenti di un atleta, gli allenatori possono migliorare la tecnica di un giocatore. Allo stesso tempo, il riconoscimento della posa aiuta gli operatori della telecamera a giudicare dove un giocatore si sposterà successivamente e a seguire l'azione in modo più accurato.
6. Prevenzione del rischio di annegamento
SwimEye è un sistema di rilevamento del rischio di annegamento basato sull'intelligenza artificiale che individua i nuotatori in difficoltà e lancia l'allarme.
Funziona grazie a telecamere subacquee che monitorano la piscina, utilizzando un software di riconoscimento degli oggetti per individuare i segnali di pericolo. Se le telecamere vedono qualcosa, i bagnini ricevono un avviso e possono agire immediatamente per prevenire una tragedia.
Sfide e limiti della computer vision nello sport
La visione artificiale negli sport dipende fortemente dai sistemi di telecamere per ottenere e successivamente elaborare filmati sportivi. In genere, diverse telecamere vengono posizionate vicino al luogo in cui si svolge l'evento, ad esempio a bordo campo di un campo di allenamento o sugli spalti di uno stadio durante una partita. L'angolazione, il posizionamento, l'hardware e altre impostazioni di tiro differiscono in modo significativo da sport a sport e persino all'interno della stessa partita. Ciò rappresenta una certa sfida per i sistemi di visione artificiale perché devono anche essere regolati e adattati a corrispondenze specifiche e stili di acquisizione di filmati. Alcune altre sfide includono:
L'attrezzatura per le riprese avanzate non è disponibile per molti club sportivi e dipartimenti di analisi delle prestazioni.
Le telecamere di trasmissione spesso cambiano la loro panoramica, inclinazione e zoom, il che presenta ulteriori sfide per i sistemi di elaborazione video di visione artificiale per adattarsi ai dati che cambiano dinamicamente che ricevono.
In determinate circostanze, può essere difficile per i sistemi di elaborazione video di visione artificiale distinguere tra sfondo e giocatori, giocatori e oggetti, giocatori con lo stesso abbigliamento e altro ancora.
La visione artificiale ha affrontato queste carenze in una certa misura. Ad esempio, i computer sono ora in grado di distinguere tra il terreno, i giocatori e altri oggetti in primo piano grazie all'elaborazione delle immagini . Oppure, gli algoritmi di segmentazione basati sul colore consentono di rilevare l'erba in base al suo colore verde, facilitando il rilevamento della zona del campo, il monitoraggio dei giocatori in movimento e l'identificazione della palla.
Set di dati o dataset sportivi
Per coloro che sono interessati ad approfondire l'argomento e sperimentare la visione artificiale nello sport, ecco un elenco di set di dati pubblici già pronti .
1. Set di dati di classificazione delle immagini di posa yoga
Il set di dati contiene un totale di 5994 file suddivisi in 107 directory (cartelle), ciascuna delle quali rappresenta un tipo di yoga distinto. Questo set di dati può aiutare a risolvere le attività di stima della posa nelle applicazioni per lo yoga.
2. Set di dati OpenTTGames
OpenTTGames è un set di dati pubblico con cinque video di formazione e sette di test per attività di visione artificiale nel tennis da tavolo. Ogni video include file di markup delle coordinate della palla, una cartella con maschere di segmentazione e un totale di 4271 eventi annotati manualmente di 3 classi: rimbalzi della palla, colpi netti ed eventi.
3. NBA SportVU
Il set di dati NBA SportVU è pubblicamente disponibile su GitHub . Contiene le traiettorie dei giocatori e della palla per 631 partite della stagione NBA 2015-2016. I dati di tracciamento sono in formato JSON e ogni momento include informazioni sulle identità dei giocatori in campo, sulle identità delle squadre, sul periodo, sul cronometro di gara e sul cronometro dei 24 secondi.
4. Pose Track
PoseTrack è un set di dati open source per la stima della posa umana e il tracciamento articolato in video. Con set di addestramento e test, PoseTrack copre:
1356 sequenze video
46K fotogrammi video annotati
276.000 annotazioni sulla posa del corpo
5. KTH Multiview Football Dataset II
Aperto alla ricerca accademica, il KTH Multiview Football Dataset II è costituito da due set principali con dati di stima della posa della verità sul terreno 3D e 2D. Il solo set 3D include 800 time frame, catturati da 3 visualizzazioni (2400 immagini), 2 giocatori diversi e due sequenze per giocatore con 14 giunti annotati.
Conclusione computer vision nello sport
L'intelligenza artificiale si sta facendo strada in tutti i tipi di sport diversi, dal baseball al calcio e persino al golf. In questo articolo, abbiamo toccato alcuni dei casi d'uso più comuni della visione artificiale nello sport e illustrato esempi di applicazioni esistenti. Le attività di visione artificiale più popolari nello sport includono il monitoraggio del giocatore e della palla, la stima della posa per la prevenzione degli infortuni, la segmentazione per differenziare lo sfondo dai giocatori e altro ancora.
Poiché la visione artificiale riguarda il modo in cui elabori i dati visivi, ti suggeriamo di sfruttare i set di dati sportivi pubblici e sperimentare i tuoi progetti.
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