AI Basketball Referee
1.0.0
Спорт развивается день ото дня, и технологии, поддерживающие эти виды спорта, развиваются в геометрической прогрессии. Многие виды спорта внедрили компьютерное зрение, чтобы улучшить судейство и общую справедливость игры. В теннисе используются камеры, чтобы определить, вышел ли мяч из игры, в легкой атлетике используются камеры, чтобы определить, кто выиграл гонку, и многие другие. Однако есть один вид спорта, которому не удалось добиться этого в значительных масштабах, — это баскетбол. Вдобавок ко всему, баскетбол — один из видов спорта, печально известный своими вопиющими решениями судей, меняющими ход чемпионата. Внедрение компьютерного зрения для наблюдения за баскетбольными играми может не только сделать игру более справедливой для игроков и болельщиков, но и стать способом сбора данных для использования в более совершенных моделях машинного обучения и статистике.
AI Basketball Referee — это система на основе компьютерного зрения, которая использует специальную модель машинного обучения YOLO («Вы смотрите только один раз»), обученную на 3000 аннотированных изображениях для обнаружения баскетбольных мячей в режиме реального времени. Кроме того, он использует оценку позы YOLO для обнаружения ключевых точек на теле игроков. Объединив эти два метода, баскетбольный судья с искусственным интеллектом способен точно определять перемещения и двойные ведения в баскетбольных играх.
Первым шагом в работе AI-баскетбольного судьи является обнаружение баскетбольного мяча. Модель машинного обучения YOLO обучена распознавать баскетбольные мячи в видеокадрах. Он был обучен на разнообразном наборе данных, состоящем из 3000 аннотированных изображений, содержащих различные баскетбольные позы, условия освещения и фон. Во время выполнения модель анализирует каждый кадр в режиме реального времени и прогнозирует ограничивающие рамки вокруг обнаруженных баскетбольных мячей.
Чтобы обеспечить обнаружение перемещений и двойного ведения мяча, баскетбольный судья с искусственным интеллектом также использует оценку позы YOLO. Этот метод позволяет системе идентифицировать и отслеживать ключевые точки на теле игроков. Ключевые суставы тела, такие как лодыжки, колени, бедра, локти и запястья, имеют решающее значение для точного определения движений игрока.
После обнаружения ключевых точек баскетбольных мячей и игроков ИИ-баскетбольный судья применяет набор предопределенных правил, чтобы определить, произошло ли нарушение правил дорожного движения. Анализируя положение и перемещение ключевых точек игрока в последовательных кадрах, система может обнаружить случаи, когда игрок предпринимал шаги без ведения мяча или перемещался на расстояние, превышающее разрешенное расстояние, не ведя мяч и не пасуя.
Аналогичным образом, баскетбольный судья с искусственным интеллектом использует обнаруженные баскетбольные мячи и ключевые точки игроков для определения двойного ведения мяча. Отслеживая положение и движение ключевых точек игрока и анализируя взаимодействие с баскетбольным мячом, система может обнаруживать ситуации, когда игрок ведет мяч, останавливается, а затем снова начинает ведение, при этом другой игрок в это время не касается мяча или не владеет им.
Баскетбольный судья с искусственным интеллектом в режиме реального времени предоставляет информацию о нарушениях перемещения и двойного ведения во время баскетбольных матчей. Он выделяет обнаруженные нарушения на видеопотоке, что позволяет судьям или пользователям легко выявить и оценить точность решений системы. Кроме того, система может создавать журналы или оповещения для регистрации обнаруженных нарушений для дальнейшего анализа или проверки.
Баскетбольный судья с искусственным интеллектом был разработан с учетом возможности настройки и расширения. Пользователи могут точно настроить параметры системы, такие как порог обнаружения баскетбольных мячей, чувствительность перемещения и обнаружения двойного ведения мяча, в соответствии со своими конкретными требованиями. Кроме того, в систему могут быть включены дополнительные правила и возможности обнаружения для устранения других баскетбольных нарушений или игровых ситуаций.
В целом, AI Basketball Referee сочетает в себе самые современные методы компьютерного зрения, в том числе обнаружение объектов YOLO и оценку позы, для точного обнаружения перемещений и двойного ведения мяча в баскетбольных играх в реальном времени. Он предоставляет судьям, тренерам и игрокам ценный инструмент для анализа игрового процесса, улучшения производительности игроков и повышения общей справедливости баскетбольных матчей.
Клонировать проект
Открыть проект в VSCode
Создайте новую среду conda: conda create -n exercise-tracking python=3.11
Активировать среду conda: conda activate exercise-tracking
Установите пакет ultralytics: pip install ultralytics
Запустите любой скрипт Python, который хотите опробовать. double_dribble.py и travel_detection.py — это те, которые обеспечивают вызовы рефери в реальном времени.
Измените вход видео либо на вашу веб-камеру ( cv2.VideoCapture(0) ), либо на видеофайл с относительным путем ( cv2.VideoCapture('video.mp4') ).
Этот файл является основой модели обнаружения баскетбольного мяча. К сожалению, файл слишком велик и превысил ограничения на хранилище GitHub. Загрузите файл здесь: https://drive.google.com/file/d/1e6HLRuhh1IEmxOFaxHQMxfRqhzD92t3B/view?usp=sharing.
https://news.gatech.edu/news/2023/07/25/tech-student-brings-artificial-intelligence-basketball-officiating
https://www.hackster.io/news/ai-basketball-referee-detects-traveling-ed1ed45f8ccd
https://aifinityhub.com/2023/06/03/hoops-and-algorithms-ais-role-in-nbas-refereeing/
https://www.fry-ai.com/p/ai-basketball-referee-days-yelling-human-officials-soon
Вебинар SingleStore https://www.singlestore.com/resources/webinar-how-to-build-an-openai-basketball-referee-system-with-computer-vision-2023-07/
Сверхурочная работа (7M+) https://www.instagram.com/reel/CtMd6LgAAMo/?igshid=ZmZiYTY5ZDNhOA%3D%3D
AI Барси https://twitter.com/WGMImedia/status/1664205786644455424
