拉夫堡大學(xué)的計算機科學(xué)家開(kāi)發(fā)了新穎的人工智能(AI)算法，旨在改變足球俱樂(lè )部在球場(chǎng)上分析球隊和個(gè)人球員表現的方式。
項目負責人李百華博士說(shuō)，這項技術(shù)可能會(huì )導致這項運動(dòng)發(fā)生重大變化，因為它將使俱樂(lè )部能夠有效地識別并迅速招募有才華的球員。
當前的球員表現分析是一項勞動(dòng)密集型過(guò)程，需要有人觀(guān)看比賽的視頻錄像并手動(dòng)記錄單個(gè)球員的動(dòng)作-這涉及記錄球員進(jìn)行了多少次傳球和投籃，動(dòng)作發(fā)生的位置以及是否有動(dòng)作。成功的結果。
這種方法不僅非常耗時(shí)，而且還存在準確性，一致性和可比性的問(wèn)題，因為它依賴(lài)于人類(lèi)的判斷力和缺乏偏見(jiàn)。
市場(chǎng)上已經(jīng)有一些自動(dòng)化技術(shù)，但是它們只能跟蹤球場(chǎng)上的球員(以確定覆蓋距離和速度)，但無(wú)法提供有關(guān)球員所采取行動(dòng)的詳細信息。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，李博士和她的團隊致力于開(kāi)發(fā)一種混合系統，在該系統中，可以通過(guò)基于攝像頭的自動(dòng)方法來(lái)加速和補充人類(lèi)數據輸入，以滿(mǎn)足對大量足球產(chǎn)生的低成本及時(shí)性能數據的高需求。視頻。
由英國創(chuàng )新公司(Innovate UK)和Statmetrix(一家專(zhuān)門(mén)研究足球表現數據洞察力的公司)合作資助的研究人員，利用計算機視覺(jué)，深度學(xué)習和人工智能領(lǐng)域的最新成果，實(shí)現了三項主要成果。他們是：
1.檢測身體姿勢和四肢以識別動(dòng)作
基于A(yíng)I和深度學(xué)習的最新進(jìn)展，李博士和團隊使用AI模型來(lái)檢測玩家的肢體和姿勢，以便可以識別并分析他們的動(dòng)作。
該技術(shù)可以處理視頻鏡頭，檢測單個(gè)運動(dòng)員并識別他們是在奔跑，步行還是跳躍，以及與誰(shuí)一起傳球。
研究人員使用深度學(xué)習(一種新穎的機器學(xué)習最新技術(shù))和計算機視覺(jué)來(lái)訓練AI系統來(lái)做到這一點(diǎn)。
深度學(xué)習涉及獲取復雜的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，以學(xué)習隱藏的模式并從大量數據中提取判別性特征以進(jìn)行感知。
在這種情況下，研究人員使用了來(lái)自所有不同足球部門(mén)的數千個(gè)比賽記錄(顯示了各種球隊，姿勢，球衣，攝像機角度和背景)來(lái)訓練AI來(lái)檢測球員和姿勢，從而識別他們的動(dòng)作，即跑步，走路，用他們的左腳踢。
2.跟蹤玩家以獲取個(gè)人表現數據
除了查看比賽中采取的行動(dòng)外，負責該項目的研究助理Shreedhar Rangappa博士還訓練了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，以跟蹤個(gè)人運動(dòng)員并在整個(gè)比賽視頻中收集有關(guān)個(gè)人表現的數據。
球員追蹤將有助于弄清楚球員的位置與其他人的關(guān)系-當分析團隊運動(dòng)協(xié)調性時(shí)，這一信息非常重要。
3.相機拼接
當分析低級聯(lián)賽或草根游戲時(shí)，有限的攝像機覆蓋范圍(視野)和低分辨率也成為問(wèn)題，因為通常僅使用廉價(jià)的廉價(jià)攝像機來(lái)記錄比賽。
這是有問(wèn)題的，因為很難記錄整個(gè)視野，并且玩家可以在圖像視圖內或之外運行，因此很難對其進(jìn)行跟蹤。
研究人員已經(jīng)提出了解決方案。他們建議使用兩臺低成本的消耗品普通攝像機(例如GoPro)，每個(gè)攝像機記錄一半的足球比賽時(shí)間，并開(kāi)發(fā)出一種實(shí)用的攝像機縫合方法。
該技術(shù)使用兩個(gè)攝像機的相應特征點(diǎn)來(lái)生成整個(gè)視野，從而可以更可靠地跟蹤和分析玩家。
行業(yè)合作伙伴Statmetrix進(jìn)一步發(fā)展了這一想法，并實(shí)現了用于自動(dòng)視圖拼接的軟件。
該技術(shù)目前正在商業(yè)試用中，希望有一種新產(chǎn)品能夠在市場(chǎng)上銷(xiāo)售，并在2020年底前可用于足球俱樂(lè )部。
李博士說(shuō)，這些創(chuàng )新將有助于改善足球各個(gè)層次上球員表現分析和才能識別所需數據的訪(fǎng)問(wèn)權限，并且有可能使用該技術(shù)來(lái)追蹤其他運動(dòng)項目中的球員。
她評論說(shuō)：“足球的性能數據和比賽分析是這項運動(dòng)的重要組成部分，可能會(huì )對球員和球隊的表現產(chǎn)生巨大影響。
他說(shuō)：“這項先進(jìn)技術(shù)將突出游戲者的技巧和團隊合作，從而可以對比賽進(jìn)行更客觀(guān)的解釋。
“這項創(chuàng )新將對足球行業(yè)產(chǎn)生積極影響，并進(jìn)一步推動(dòng)體育技術(shù)發(fā)展，同時(shí)為使用數據的球員，教練和招募人員提供價(jià)值。”
與拉夫堡大學(xué)的合作以及該項目開(kāi)發(fā)的技術(shù)支持Statmetrix贏(yíng)得了享有盛譽(yù)的2019年MSDUK創(chuàng )新挑戰獎。
Statmetrix首席執行官Olukunle Kayode表示：“我們旨在商業(yè)化的解決方案在技術(shù)上具有挑戰性，但是較低運動(dòng)級別的數據可用性帶來(lái)的好處將有助于釋放以前尚未開(kāi)發(fā)的人才。”
