Laden Sie unser KI in der Wirtschaft | Globaler Trendbericht 2023 und bleiben Sie der Zeit voraus!
Blog
Computer Vision

Computer Vision Anwendungen im Sport

Die Technologie der Computer Vision (CV) hat sich in den letzten Jahrzehnten dramatisch verbessert. Nach Angaben des Marktforschungsunternehmens Tractica wird der weltweite Markt für Computer Vision und Hardware bis 2022 voraussichtlich 48,6 Mrd. USD erreichen, gegenüber nur 6,6 Mrd. USD im Jahr 2015. Die Technologie wird in verschiedenen Branchen eingesetzt - vom Bauwesen bis zum Gesundheitswesen und zunehmend auch im Sport.

In diesem Artikel erläutern wir, was Computer Vision ist und wie die Fortschritte in diesem Bereich Trainern und Sportlern große Vorteile bringen, einschließlich Leistungs- und Strategieanalysen.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (AI/ML), der Computern beibringt, Bilder genau so zu identifizieren und zu klassifizieren wie Menschen es tun. Mithilfe von Deep Learning, einem ML-Modell, das mehrere Schichten neuronaler Netze verwendet, kann CV die Beziehung zwischen Objekten und ihrer Umgebung erkennen und organisieren. Es gibt mehrere CV-Modelle, aber die beliebtesten sind Bildklassifizierung, Objekterkennung, Bildsegmentierung (Aufteilung von Bildern in Teile) und Gesichtserkennung.

Big Data hat diesem Sektor zum Wachstum verholfen, da Algorithmen aus mehr als 3 Milliarden online geteilten Bildern lernen. Infolgedessen haben die heutigen CV-Systeme eine Genauigkeit von 99 Prozent erreicht. Aus diesem Grund kann Ihr Smartphone anhand dessen, was die Kameras sehen, erkennen, wann Sie im Nachtmodus fotografieren oder wann Sie auf Food-Fotografie umschalten sollten.

Anwendungen der Computer Vision im Sport

Verbesserte sportliche Leistung auf der Grundlage von Bewegungsverfolgung

2019 hat der Tech-Riese IBM ein kognitives Trainingssystem für die US-Frauenfußballnationalmannschaft entwickelt. Das System nutzt Videomaterial von den Leistungen der Spielerinnen, um zeitnahes Feedback zu geben. Durch die Analyse der Bewegungen der Athleten können die Trainer Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen, und die Athleten können sich auf das Training für diese Bereiche konzentrieren.

Die Computer Vision hat sich seither stark verbessert, um die Bewegungen von Gelenken und Gliedmaßen zu verfolgen und Trainern und Sportlern zu helfen, zu verstehen, wie sich das Training auf ihre Leistung auswirkt. Außerdem kann CV die Bewegungen eines Spielers analysieren, um potenzielle Risikofaktoren für Verletzungen zu erkennen (z. B. Knöchel- und Handgelenksverletzungen durch falsche Haltung).

Spielerverfolgung zur Leistungsanalyse

Während die Erkennung von Spielern und Schiedsrichtern anhand von Kameraübertragungen recht einfach ist, ist ihre genaue Identifizierung wesentlich schwieriger. Um die Genauigkeit der Spielerverfolgung zu erhöhen, verwenden CV-Systeme oft viele verschiedene Kamerawinkel speziell für diesen Zweck. Durch diese Technik kann CV jeden Spieler markieren und seine Posen analysieren, was wertvolle Informationen über die Leistung im Live-Spiel in Echtzeit liefert.

Darüber hinaus profitiert der Sportjournalismus von der genauen Verfolgung der Spieler. Die Daten können genutzt werden, um detailliertere Strategien und Analysen nach dem Spiel zu liefern und den Zuschauern lehrreiche, aber auch unterhaltsame Inhalte zu bieten. Da CV in der Lage ist, Spieler zu unterscheiden, können Sportjournalisten aufzeigen, warum bestimmte Sportler besser abschneiden als andere.

Kugelverfolgung

Eine der am weitesten verbreiteten CV-Technologien zur Ballverfolgung ist HawkEye im Tennis. Dieses System hilft den Schiedsrichtern, genau zu erkennen, wo der Ball gelandet ist, und ermöglicht es ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ballverfolgungstools können bei Sportarten wie Cricket, Badminton, Baseball, Basketball und Fußball helfen, Bewegungen in 3D aufzuzeichnen und zu zeigen, wo der Ball genau auftrifft, und sogar vorherzusagen, wohin er aufgrund der Haltung des Spielers fliegen wird.

Im Fußball arbeitete die FIFA mit HawkEye zusammen, um in den großen Stadien ein Torliniensystem mit 7 Kameras zu installieren. Das System verwendet Hochgeschwindigkeitskameras, die jeden Torraum abdecken und bewegte Objekte anhand von Fläche, Farbe und Form erkennen können. Das CV-Tool hat eine Fehlerquote von 1,5 Zentimetern und eine Erkennungsgeschwindigkeit von 1 Sekunde, so dass die Schiedsrichter Entscheidungen in Echtzeit treffen können.
Herausforderungen und Grenzen der Computer Vision
Die CV-Technologie hat zwar große Fortschritte gemacht, kann aber immer noch nicht mit dem menschlichen Auge konkurrieren. Sie kann zwar Bewegungen erkennen, hat aber immer noch Schwierigkeiten, einige komplexe Körperhaltungen zu analysieren oder bei Zusammenstößen und bestimmten Interaktionen zu bestimmen, welcher Spieler welcher ist. Manchmal bringen (vor allem neue) Geräte diese Kameras und Sensoren durcheinander.

Nichtsdestotrotz entwickeln die Technologieunternehmen ihre CV-Technologien ständig weiter, um diese Einschränkungen zu beseitigen. So wird beispielsweise die Bildverarbeitung verbessert, um Spieler besser von Objekten im Vordergrund unterscheiden zu können. Je wettbewerbsintensiver der Profisport wird, desto mehr werden die CV-Lösungen verfeinert und erweitert, um bessere Leistungsanalysen zu ermöglichen.

Wie AI Superior helfen kann

Benötigt Ihr Unternehmen Bildverarbeitungslösungen zur Steigerung Ihrer Leistung? Wir von AI Superior können Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Prozesse Sie durch CV-Tools und -Systeme automatisieren können, einschließlich Bildverarbeitung und -segmentierung, Gesichts- und optische Zeichenerkennung sowie Objekterkennung.

Lassen Sie uns zusammenarbeiten!
Melden Sie sich für unseren Newsletter an

Bleiben Sie auf dem Laufenden mit unseren neuesten Updates und exklusiven Angeboten, indem Sie sich für unseren Newsletter anmelden.

Nach oben blättern