Computer Vision Anwendungen Im Sport

Die Computer Vision (CV)-Technologie hat sich in den letzten Jahrzehnten dramatisch verbessert. Laut dem Marktforschungsunternehmen Tractica wird der globale Computer Vision- und Hardwaremarkt voraussichtlich von nur $6,6 Milliarden USD im Jahr 2015 bis 2022 auf $48,6 Milliarden USD anwachsen. Die Technologie wird in verschiedenen Branchen eingesetzt – vom Bauwesen über das Gesundheitswesen bis hin zu zunehmend auch im Sport.

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

Was ist Computer Vision?

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

Big Data hat zum Wachstum dieses Sektors beigetragen, da Algorithmen aus über 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 Lebensmittelfotografie umschalten sollten.

Anwendungen von Computer Vision im Sport

Verbesserte sportliche Leistung durch Bewegungsverfolgung

Im Jahr 2019 entwickelte der Technologieriese IBM ein kognitives Coachingsystem für die US-amerikanische Frauenfußballnationalmannschaft. Das System nutzt Videoaufnahmen der Leistungen der Spielerinnen, um zeitnahes Feedback zu liefern. Durch die Analyse der Bewegungen der Sportlerinnen können Trainer Verbesserungsbereiche genau bestimmen und die Sportlerinnen können sich auf das Training für diese hervorgehobenen Bereiche konzentrieren.

Die Computervision hat sich seitdem erheblich verbessert, um Gelenk- und Gliedmaßenbewegungen zu verfolgen, was Trainern und Sportlern hilft zu verstehen, wie sich das Training auf ihre Leistung auswirkt. Darüber hinaus kann CV die Bewegungen eines Spielers analysieren, um potenzielle Risikofaktoren für Verletzungen zu identifizieren (z. B. Knöchel- und Handgelenksverletzungen durch falsche Körperhaltung).

Spieler-Tracking zur Leistungsanalyse

Während es recht einfach ist, Spieler und Schiedsrichter anhand von Kamerabildern zu erkennen, ist ihre genaue Identifizierung weitaus schwieriger. Um die Präzision der Spielerverfolgung zu erhöhen, verwenden CV-Systeme häufig speziell zu diesem Zweck viele verschiedene Kamerawinkel. Mithilfe dieser Technik kann CV jeden Spieler markieren und seine Posen analysieren, was wertvolle Informationen über die Leistung während des Live-Spiels in Echtzeit liefert.

Darüber hinaus profitiert der Sportjournalismus von einer präzisen Spielerverfolgung. Die Daten können verwendet werden, um detailliertere Strategien und Nachspielanalysen bereitzustellen und den Zuschauern lehrreiche und zugleich unterhaltsame Inhalte zu bieten. Da CV in der Lage ist, Spieler zu differenzieren, können Sportjournalisten hervorheben, warum bestimmte Sportler besser abschneiden als andere.

Ballverfolgung

Eine der am häufigsten eingesetzten CV-Technologien zur Ballverfolgung ist HawkEye im Tennis. Dieses System hilft Schiedsrichtern, genau zu bestimmen, wo der Ball gelandet ist, und ermöglicht ihnen, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Ballverfolgungstools können Sportarten wie Cricket, Badminton, Baseball, Basketball und Fußball dabei helfen, Bewegungen in 3D aufzuzeichnen. Sie zeigen genau, wo der Ball landet, und können sogar anhand der Haltung des Spielers vorhersagen, wohin er gehen wird.

Im Fußballbereich arbeitete die FIFA mit HawkEye zusammen, um in großen Stadien Torlinientechnologie mithilfe eines CV-Systems mit sieben Kameras zu installieren. Das System verwendet Hochgeschwindigkeitskameras, die jeden Torbereich abdecken und bewegliche Objekte anhand von Fläche, Farbe und Form erkennen können. Das CV-Tool hat eine Fehlerrate von 1,5 Zentimetern und eine Erkennungsgeschwindigkeit von 1 Sekunde, sodass Schiedsrichter Entscheidungen in Echtzeit treffen können.
Herausforderungen und Grenzen der Computer Vision
Obwohl die CV-Technologie große Fortschritte gemacht hat, kann sie immer noch nicht mit dem menschlichen Auge konkurrieren. Sie kann zwar Bewegungen erkennen, hat aber immer noch Probleme, einige komplexe Körperhaltungen zu analysieren oder bei Kollisionen und bestimmten Interaktionen festzustellen, welcher Spieler welcher ist. Manchmal werden diese Kameras und Sensoren durch Geräte (insbesondere neue) verwirrt.

Dennoch optimieren Technologieunternehmen ihre CV-Technologien ständig, um diese Einschränkungen zu beheben. Beispielsweise wird die Bildverarbeitung verbessert, um Spieler besser von Vordergrundobjekten unterscheiden zu können. Je wettbewerbsintensiver der Profisport wird, desto mehr werden CV-Lösungen verfeinert und erweitert, um bessere Leistungsanalysen zu ermöglichen.

Wie AI Superior helfen kann

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