動點科技 | ID:technode
人工智慧會怎樣改變我們的生活?毫無疑問的是,隨著 AI 在現實場景中不斷落地,它的影響正在滲透進現代生活的細枝末節。在體育領域,人工智慧技術正在開闢出一條嶄新的道路。NBA 的 IT 負責人曾透露,NBA 已建立了一套數據計算系統,能在比賽中挖掘數據,並通過機器學習進行數據建模。AI 也在開始扮演輔助訓練的角色,微軟開發出 Sports Performance Platform——一套解析運動員訓練、比賽表現的數據化管理系統,可以為運動員提供運動數據分析。
而在國內,人工智慧在體育領域的落地也正在起步。位於上海漕河涇開發區的上海淡竹體育科技有限公司是國內率先將機器視覺技術運用到體育運動領域的科技公司。淡竹於 2017 年開始研發運動視覺技術,歷時兩年,研發出了專業分析體育運動視頻數據的淡竹運動視覺計算平臺,並推出了基於運動視覺計算平臺的智能體育產品—北極貝智能體育系統,成功落地在標準化智能體育教室和操場、標準化智能體質測試考場等場景中,實現了學生體育訓練、教學、比賽以及體育中考的智能化,目前已經在上海、浙江等地區的中小學推廣運用。
據淡竹體育科技創始人張立介紹,區別於人臉識別、交通違章等場景中的機器視覺技術,運動場景中的機器視覺需要更複雜、推理結果更準確的算法,一般深度學習算法給出的是置信結果,而運動場景中需要算法給出準確和確定的結果。淡竹的運動視覺技術能對連續的運動過程進行計算,分析出運動員的運動過程數據和運動成績。淡竹基於運動視覺技術的產品顛覆了基於紅外和壓力等傳感器技術的穿戴設備等傳統產品形態,使運動員可以拋棄穿戴設備,在無器械場景中運動、訓練和比賽。
其中北極貝智能體育系統主要基於攝像頭和機器視覺算法採集視頻、分析運動數據。在標準化智能操場中,以 50 米短跑為例,操場上的攝像頭,先對學生的身份進行識別認證,系統發出 「準備」、「槍響(起跑)」 等語音指令,學生完成 50 米跑後,能夠馬上聽到系統播報自己的成績,運動過程中系統同時分析學生是否搶跑、是否串道等違規行為。在標準化智能體育教室中,攝像頭可以監督和指導學生訓練、測試的全過程,每項動作完成後可以在現場的屏幕上看到自己的運動過程數據、運動成績和運動處方。
淡竹的運動視覺技術主要進行動作規範性分析和運動數據分析,實現自動化、標準化的體育教學和測試。一方面,算法會分析運動員的肢體狀態,實時監督運動員是否遵守體育規則、動作是否規範,例如監督運動員在跑步項目中是否搶跑,在立定跳遠項目中是否踩線或單腳起跳,仰臥起坐動作是否到位;另一方面,算法能根據運動過程數據分析運動員的技術、體能和生理機能等數據,給出針對性的提高成績的運動處方,同時算法也為關鍵動作提供截圖和數據分析,例如擲球運動中球的出手角度、出手速度、飛行時間、飛行高度,跳遠運動中的起跳角度、騰空時間、擺臂幅度,騰空高度、落地重心等,這些數據生成的報告,結合運動生理學,能指出運動員哪些肌肉群是需要加強鍛鍊的,進而給出運動處方指導運動員針對性地練習薄弱的地方,不斷完善動作,提高體育成績。在中小學的應用場景中,系統使用學生體質測試數據,運用大數據分析技術,建立學生體質等級模型、體質考核評估模型,幫助家長和學校掌握學生的體質狀況。機器視覺識別擲球運動中球的出手角度、出手速度、飛行時間、飛行高度數據- - - - - - - - END - - - - - - - -
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