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跳水也许将会成为第一个使用电脑视觉化举行自动评分的项目,而且已经转{zhuan}变了运发动、教练和在家中旁观竞赛的粉丝们对于他们喜欢的动作的明晰。 

由于新冠疫情,今年的奥运会差异往年。但其中也有许多熟悉的场景,好比,裁判们(men)依旧会在跳水、滑板等项目中对选手举行评分。 

体育资料公司Stats Perform的首席科学家Patrick Lucey示意,在(zai)未来,人工智慧可能会卖「mai」力部门裁判事情,有朝一日,人工智慧裁判可能会比人类裁判更准确,而且不像人类一样容易受到私见的影响。Lucey说,他预计跳水可能是最早受益于自动评分手艺的项目之一,与自由体操等项目的庞洪{hong}水平相比,跳水项目的环境相对较小且可控。

Patrick Lucey,图片泉源:courtesy of Stats Perform

Lucey说:「裁判效果将更透明,不会有任何私见。」 

自动化已经在人类体育裁判中施展《zhan》着“zhuo”越来越主要的作“zuo”用。美国网球果然赛和其他【ta】网球锦标赛一直在逐步镌汰人力裁判,转而接纳自动判断球位的工具,这‘zhe’样做还可以“yi”在疫情时代削减赛场上的职员。美国棒球小同盟和其他规模较小的职业棒球同盟也一直在试验自动系统,以说明裁判判罚球和击球。 

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随着近年来电脑学习手艺『yi』的提高,人工智慧在追踪运发动【dong】的显示以及种种型动作方面施展着越来越大的作用。索尼旗下的〖de〗鹰眼(Hawk-Eye)为美国网球果然赛提供了线路判断手艺,并在足球、橄榄球和羽毛球等运动项目中使用并测『ce』试了其对于球的追踪能力。一个名为TrackMan的系统可以向棒球教练提供差异品〖pin〗级的关于(yu)球员投球和击球的资讯。而Stats Perform的AutoStats系统最近也最先举行 xing[刷新。之前他们只能够从由特殊摄影机录制的大学篮球竞赛中提取资料,而现在他们仅通过现有的影(ying)片就可以纪录下竞赛细节。

图片泉源:courtesy of Stats Perform 

Lucey说,这些系统是凭证人工裁‘cai’判符号的影片片断举行{xing}训练的,它们可‘ke’以比人类更快、更准确地考察竞【jing】赛的细节。 

他「ta」说:「只要为它提供足够的被符号过的类型,电脑就能够模拟那些老练的人工所做的事情。」 

图片泉源:courtesy of Stats Perform

NCAA一级联赛“sai”有300多支球队加入,与此同时众多球《qiu》迷和职业球探也都在寻找球队和球员竞《jing》赛显示的资讯,因此,面临云云重大的义务量,每个体育场都必须安装大量的装备,而上个月获得续约的Orlando Magic AutoStats作为其球探历程的一部门,帮NCCA省下了这一项的部门装备支出。Lucey说,人工智慧举行“xing”的球员评估还可以『yi』辅助职业球队发现那些被低估的人才,更好地领会队内球员的能力。 

Orlando Magic的篮球部‘bu’营运总裁Jeff Weltmam在一份声明中说:「追踪资料已经成为NBA竞赛剖析的黄金尺度,而AutoStates的追踪手艺可以使大学的球探剖析到达和NBA一致的深度‘du’和品级。获得AutoStats的真实资料的支「zhi」援后,我们的球探和勘探剖析大幅提高,成为了我们在已往“wang”两个赛季中的伟大优势,并辅助我们更好地洞察最近的2020年NBA选秀。」 

图片泉源:courtesy of Stats Perform

人工智慧自然也可以在运发动训练中施展作用,提供关于竞赛和手《shou》艺的即时回馈。已有的工具可以让业余运发动使用智慧型手机拍摄影片并纪录他们的显示,随着相机和软体的不停更新,这些应用程式可能会变得加倍庞大。网球应用SwingVision可以凭证任何由iPhone或iPad拍摄的画面提供竞赛的即时剖析,而HomeCourt也可以为篮『lan』球运发动提供类似的回馈;同样的,高尔夫球手也有一系列工具辅助他们提高球技,包罗影片片断,尚有从球杆上的感测器网络来的资料。 

虽然这些手艺‘yi’现在【zai】已经泛起,但要到达奥运会品级的全自动裁判仍有很长的路要走。要想让人工智《zhi》慧完全取代人力裁判,人工智慧就必须提高准确率,尽可能清扫已知的人工的错误和私见(想想冷战时期关于俄罗斯奥运会裁判的笑话)。 

Lucey说:「仅「jin」仅做得和人力裁判一样好是不够的,人工智慧裁判必须比人力裁判‘pan’优异十倍才行。」 

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