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拉夫堡大学的计算机科学家开发了一种新颖的人工智能(AI)算法,旨在改变足球俱乐部分析球队和球员个人在球场上表现的方式。
项目负责人李柏华博士表示,这项技术可能会给这项运动带来巨大的变化,因为它将使俱乐部能够有效地识别和快速招募有天赋的球员。
目前玩家表现分析是一个劳动密集型的过程,需要有人观看视频,手动记录单个玩家的动作——这就涉及到记录玩家经过和出手的次数,动作发生在哪里,是否有动作。成功的结果。
这种方法不仅非常耗时,而且存在准确性、一致性和可比性的问题,因为它依赖于人的判断,缺乏偏见。
市场上有一些自动化技术,但它们只能跟踪场上的球员(以确定覆盖距离和速度),而不能提供球员所采取行动的详细信息。
为了解决这个问题,李博士和她的团队致力于开发一个混合系统,在该系统中,可以通过基于摄像机的自动方法来加速和补充人类数据输入,以满足对大量足球产生的低成本和及时的性能数据的高需求。视频。
由Innovate UK和专注于足球成绩数据洞察的Statmetrix公司资助的研究人员,利用了计算机视觉、深度学习和人工智能领域的最新成果,取得了三大成果。它们是:
1.检测身体姿势和四肢以识别运动。
基于AI和深度学习的最新发展,李博士和他的团队使用AI模型来检测玩家的肢体和姿势,使他们能够识别和分析自己的动作。
这项技术可以处理视频镜头,检测单个运动员,并识别他们是在跑步、行走还是跳跃,以及他们与谁一起传球。
研究人员使用深度学习(一种新的机器学习技术)和计算机视觉来训练人工智能系统来做到这一点。
深度学习包括获取复杂的深度神经网络来学习隐藏的模式,并从大量数据中提取区别特征用于感知。
在这种情况下,研究人员使用来自所有不同足球部门的数千条比赛记录(显示各种球队、姿势、球衣、摄像头角度和背景)来训练AI检测球员和姿势,从而识别他们的动作,即用左脚跑步、行走和踢球。
2.跟踪球员以获取个人表现数据。
除了观看比赛中采取的动作,负责该项目的研究助理Shreedhar Rangappa博士还训练了一个深度神经网络来跟踪单个运动员,并在整个比赛视频中收集个人表现的数据。
跟踪球员将有助于了解球员位置和其他人之间的关系——这些信息在分析团队运动的协调性时非常重要。
3.相机拼接。
在分析低水平联赛或者草根比赛时,摄像头覆盖范围有限(视野)和分辨率低也成为问题,因为通常只有便宜的摄像头用来记录比赛。
这是有问题的,因为很难记录整个视野,并且玩家可以在图像视图内部或外部运行,因此很难跟踪它。
研究人员提出了解决方案。他们建议使用两个低成本的耗材普通摄像头(如GoPro),每个摄像头记录一半的足球比赛时间,并开发了一种实用的摄像头拼接方法。
该技术利用两个摄像头对应的特征点来生成整个视野,使得对玩家的跟踪和分析更加可靠。
行业合作伙伴Statmetrix进一步发展了这一想法,并实现了自动视图镶嵌软件。
该技术目前正在商业试用中,有望在2020年底前有新产品上市销售并在足球俱乐部使用。
李博士说,这些创新将有助于提高足球各个级别的球员表现分析和人才识别所需数据的访问权限,并有可能利用这一技术跟踪其他运动项目的球员。
她评论说:“足球的性能数据和比赛分析是这项运动的重要组成部分,可能会对球员和球队的表现产生巨大影响。
他说:“这项先进技术将突出游戏者的技巧和团队合作,从而可以对比赛进行更客观的解释。
“这项创新将对足球行业产生积极影响,并进一步推动体育技术发展,同时为使用数据的球员,教练和招募人员提供价值。”
与拉夫堡大学的合作以及该项目开发的技术支持Statmetrix赢得了享有盛誉的2019年MSDUK创新挑战奖。
Statmetrix首席执行官Olukunle Kayode表示:“我们旨在商业化的解决方案在技术上具有挑战性,但是较低运动级别的数据可用性带来的好处将有助于释放以前尚未开发的人才。”
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