NBA возьмет на вооружение нейросеть, предсказывающую результат матча
Технологический институт Стивенс представил новую разработку, созданную специально для NBA (Национальной баскетбольной ассоциации). Программа на основе нейросети с машинным зрением может отслеживать передвижение игроков по баскетбольной площадке, анализировать тактику команды и на основе полученных данных предсказывать итог матча.
Автор разработки — исследователь компьютерных технологий, профессор Синчао Ванг. Он специализируется на изучении машинного зрения и тех возможностей, которые технология открывает для других областей искусственного интеллекта — обработки языковой информации, изображений, текста. Работая в сотрудничестве с NBA и FIBA (Международная федерация баскетбола), профессор Ванг разработал прототип программы, предсказывающей исход матча.
Нейросеть, лежащая в основе программы, отслеживает передвижение каждого игрока на поле, параллельно выстраивая траекторию движения мяча. Камеры калибруются таким образом, чтобы каждый сантиметр поля оказался в поле зрения системы. Затем ИИ создает трехмерных координаты игроков и мяча в каждый момент времени.
Особенность алгоритма в том, что он может одновременно создавать картину, включающую сразу несколько аспектов взаимодействия: движение мяча, движения игроков, взаимодействие игроков друг с другом и с мячом. Это стало определенным «ноу-хау» профессора Ванга: прежде подобные программы могли анализировать движение элементов только независимо друг от друга. Новый подход позволяет создать полную картину и, проанализировав её, выдать максимально точный прогноз.
Продолжая совершенствовать алгоритм, профессор Ванг работает над оценкой позы в 3D. Ключевой момент — камера должна не просто создавать координаты фигуры, но и учитывать мелкие движения, например, подняты руки игрока или опущены, в какую сторону развернут корпус. Это позволяет системе спрогнозировать дальнейшее действие объекта, соберется он подпрыгнуть или бросится бежать. На основе анализа текущих координат и прогнозных данных игроки и тренер могут в деталях восстановить ход матча и проанализировать эффективность игры. А если предложить команде тренерскую тактику, то на основе полученных данных она сможет просчитать вероятные движения команды соперников и сделать прогноз относительно итогов матча.
В перспективе профессор Ванг видит широкие возможности для использования программы. Ей можно найти применение в аэропортах, транспортных узлах и любых местах большого скопления людей. Например, система сможет распознать людей, совершающих потенциально опасные движения (например, пытающихся спрятать или достать оружие) и подать сигнал службе безопасности
Источник: https://thestute.com/2019/10/04/bringing-ai-to-the-nba/
Автор разработки — исследователь компьютерных технологий, профессор Синчао Ванг. Он специализируется на изучении машинного зрения и тех возможностей, которые технология открывает для других областей искусственного интеллекта — обработки языковой информации, изображений, текста. Работая в сотрудничестве с NBA и FIBA (Международная федерация баскетбола), профессор Ванг разработал прототип программы, предсказывающей исход матча.
Нейросеть, лежащая в основе программы, отслеживает передвижение каждого игрока на поле, параллельно выстраивая траекторию движения мяча. Камеры калибруются таким образом, чтобы каждый сантиметр поля оказался в поле зрения системы. Затем ИИ создает трехмерных координаты игроков и мяча в каждый момент времени.
Особенность алгоритма в том, что он может одновременно создавать картину, включающую сразу несколько аспектов взаимодействия: движение мяча, движения игроков, взаимодействие игроков друг с другом и с мячом. Это стало определенным «ноу-хау» профессора Ванга: прежде подобные программы могли анализировать движение элементов только независимо друг от друга. Новый подход позволяет создать полную картину и, проанализировав её, выдать максимально точный прогноз.
Продолжая совершенствовать алгоритм, профессор Ванг работает над оценкой позы в 3D. Ключевой момент — камера должна не просто создавать координаты фигуры, но и учитывать мелкие движения, например, подняты руки игрока или опущены, в какую сторону развернут корпус. Это позволяет системе спрогнозировать дальнейшее действие объекта, соберется он подпрыгнуть или бросится бежать. На основе анализа текущих координат и прогнозных данных игроки и тренер могут в деталях восстановить ход матча и проанализировать эффективность игры. А если предложить команде тренерскую тактику, то на основе полученных данных она сможет просчитать вероятные движения команды соперников и сделать прогноз относительно итогов матча.
В перспективе профессор Ванг видит широкие возможности для использования программы. Ей можно найти применение в аэропортах, транспортных узлах и любых местах большого скопления людей. Например, система сможет распознать людей, совершающих потенциально опасные движения (например, пытающихся спрятать или достать оружие) и подать сигнал службе безопасности
Источник: https://thestute.com/2019/10/04/bringing-ai-to-the-nba/
Задать вопрос
Заполните форму, и наши эксперты ответят вам