{"id":12175,"date":"2022-10-21T11:41:55","date_gmt":"2022-10-21T11:41:55","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12175"},"modified":"2023-12-07T16:58:43","modified_gmt":"2023-12-07T16:58:43","slug":"computer-vision-in-sports","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/computer-vision-in-sports\/","title":{"rendered":"Computer Vision Anwendungen Im Sport"},"content":{"rendered":"

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 \u2013 vom Bauwesen \u00fcber das Gesundheitswesen bis hin zu zunehmend auch im Sport.<\/p>\n

In diesem Artikel erl\u00e4utern wir, was Computer Vision ist und wie Fortschritte in diesem Bereich Trainern und Sportlern gro\u00dfe Vorteile bringen, darunter Leistungs- und Strategieanalysen.<\/p>\n

Was ist Computer Vision?<\/strong><\/span><\/h3>\n

Computer Vision ist ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen 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.<\/p>\n

Big Data hat zum Wachstum dieses Sektors beigetragen, da Algorithmen aus \u00fcber 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.<\/p>\n

Anwendungen von Computer Vision im Sport<\/h3>\n

Verbesserte sportliche Leistung durch Bewegungsverfolgung<\/h3>\n

Im Jahr 2019 entwickelte der Technologieriese IBM ein kognitives Coachingsystem f\u00fcr die US-amerikanische Frauenfu\u00dfballnationalmannschaft. Das System nutzt Videoaufnahmen der Leistungen der Spielerinnen, um zeitnahes Feedback zu liefern. Durch die Analyse der Bewegungen der Sportlerinnen k\u00f6nnen Trainer Verbesserungsbereiche genau bestimmen und die Sportlerinnen k\u00f6nnen sich auf das Training f\u00fcr diese hervorgehobenen Bereiche konzentrieren.<\/p>\n

Die Computervision hat sich seitdem erheblich verbessert, um Gelenk- und Gliedma\u00dfenbewegungen zu verfolgen, was Trainern und Sportlern hilft zu verstehen, wie sich das Training auf ihre Leistung auswirkt. Dar\u00fcber hinaus kann CV die Bewegungen eines Spielers analysieren, um potenzielle Risikofaktoren f\u00fcr Verletzungen zu identifizieren (z. B. Kn\u00f6chel- und Handgelenksverletzungen durch falsche K\u00f6rperhaltung).<\/p>\n

Spieler-Tracking zur Leistungsanalyse<\/h3>\n

W\u00e4hrend es recht einfach ist, Spieler und Schiedsrichter anhand von Kamerabildern zu erkennen, ist ihre genaue Identifizierung weitaus schwieriger. Um die Pr\u00e4zision der Spielerverfolgung zu erh\u00f6hen, verwenden CV-Systeme h\u00e4ufig speziell zu diesem Zweck viele verschiedene Kamerawinkel. Mithilfe dieser Technik kann CV jeden Spieler markieren und seine Posen analysieren, was wertvolle Informationen \u00fcber die Leistung w\u00e4hrend des Live-Spiels in Echtzeit liefert.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus profitiert der Sportjournalismus von einer pr\u00e4zisen Spielerverfolgung. Die Daten k\u00f6nnen 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, k\u00f6nnen Sportjournalisten hervorheben, warum bestimmte Sportler besser abschneiden als andere.<\/p>\n

Ballverfolgung<\/h3>\n

Eine der am h\u00e4ufigsten eingesetzten CV-Technologien zur Ballverfolgung ist HawkEye im Tennis. Dieses System hilft Schiedsrichtern, genau zu bestimmen, wo der Ball gelandet ist, und erm\u00f6glicht ihnen, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Ballverfolgungstools k\u00f6nnen Sportarten wie Cricket, Badminton, Baseball, Basketball und Fu\u00dfball dabei helfen, Bewegungen in 3D aufzuzeichnen. Sie zeigen genau, wo der Ball landet, und k\u00f6nnen sogar anhand der Haltung des Spielers vorhersagen, wohin er gehen wird.<\/p>\n

Im Fu\u00dfballbereich arbeitete die FIFA mit HawkEye zusammen, um in gro\u00dfen Stadien Torlinientechnologie mithilfe eines CV-Systems mit sieben Kameras zu installieren. Das System verwendet Hochgeschwindigkeitskameras, die jeden Torbereich abdecken und bewegliche Objekte anhand von Fl\u00e4che, Farbe und Form erkennen k\u00f6nnen. Das CV-Tool hat eine Fehlerrate von 1,5 Zentimetern und eine Erkennungsgeschwindigkeit von 1 Sekunde, sodass Schiedsrichter Entscheidungen in Echtzeit treffen k\u00f6nnen.
\nHerausforderungen und Grenzen der Computer Vision<\/span>
\nObwohl die CV-Technologie gro\u00dfe 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 K\u00f6rperhaltungen zu analysieren oder bei Kollisionen und bestimmten Interaktionen festzustellen, welcher Spieler welcher ist. Manchmal werden diese Kameras und Sensoren durch Ger\u00e4te (insbesondere neue) verwirrt.<\/p>\n

Dennoch optimieren Technologieunternehmen ihre CV-Technologien st\u00e4ndig, um diese Einschr\u00e4nkungen zu beheben. Beispielsweise wird die Bildverarbeitung verbessert, um Spieler besser von Vordergrundobjekten unterscheiden zu k\u00f6nnen. Je wettbewerbsintensiver der Profisport wird, desto mehr werden CV-L\u00f6sungen verfeinert und erweitert, um bessere Leistungsanalysen zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Wie AI Superior helfen kann<\/strong><\/span><\/h3>\n

Ben\u00f6tigt Ihr Unternehmen Computer Vision-L\u00f6sungen, um Ihre Leistung zu steigern? Bei AI Superior k\u00f6nnen wir Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Prozesse Sie durch CV-Tools und -Systeme automatisieren k\u00f6nnen, einschlie\u00dflich Bildverarbeitung und -segmentierung, Gesichts- und optischer Zeichenerkennung und Objekterkennung.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Computer vision (CV) technology has improved dramatically over the past decades. According to market intelligence firm Tractica, the global computer vision and hardware market is expected to reach USD $48.6 billion by 2022 from just USD $6.6 billion in 2015. The technology is being used in various industries \u2013 from construction to healthcare and, increasingly, […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12176,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[16],"class_list":["post-12175","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-computer-vision","blog_category-computer-vision"],"acf":[],"yoast_head":"\nComputer Vision Applications in Sports - 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