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AI籃球裁判馬上可以判斷出球員是否走步違規,演算法開源在GitHub上

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將監測球運動軌跡和步數的兩個資料集結合起來,即可判斷出人是否出現走步行為。Fa0f418cc7d23050a39478f3c8f1cb25

打籃球的人應該知道,走步是籃球比賽中最常見的違規之一。 

AI籃球裁判馬上可以判斷出球員是否走步違規,演算法開源在GitHub上

為了更好地監測籃球比賽中球員是否出現走步行為,一位叫@Ayush Pai的網友弄出了一個AI裁判。 

AI籃球裁判馬上可以判斷出球員是否走步違規,演算法開源在GitHub上

如你所見,電腦時刻「盯著」打籃球的人,並且馬上能判斷出這個人是否走步了。 

這個AI籃球裁判很快吸引了一批網友前來圍觀。 

有人調侃道,如果NBA用了該AI裁判,他們就完了。(因為NBA裁判有時候不吹走步) 

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也有人說,這個AI看起來對要求小孩子打籃球很有幫助。

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還有網友建議Ayush Pai再設計一個奧斯卡獎的失誤檢測AI。(Doge)

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這個AI裁判是怎麼具備這個「火眼金睛」呢?主要追蹤球運動軌跡和步數

你可能已經猜到了,這個AI裁判就是主要基於電腦視覺(CV)創造出來的。 

該AI主要追蹤兩個東西:球的運動軌跡和人的步數。 

為了達此目的,首先將檢測運球的時間。 

首先,Ayush Pai編寫了一套CV演算法來檢測球的彈跳情況,將攝影機的視圖串流化,即:按順序提取視訊影格。 

然後,Ayush Pai創建了一個Aegis v圖片顏色遮罩,來辨識並篩選出籃球的顏色。 

在電腦幕後程式中,籃球顯示為白色,而其他和籃球不同色的物體都呈現為黑色;因為只有球被辨識出並被放在遮罩中。 

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不過,干擾色彩導致籃球周圍出現了一些不規則的區塊,為了最佳化這個問題,Ayush Pai刪除了一些後處理程式碼,並且在球周圍做了一個圓,使其看起來更規整。

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為了更好地追蹤籃球彈跳情況,Ayush Pai測出了其半徑,根據球的半徑和中心點得出的一個頂點,然後用抛物線函數來表示球的運動軌跡。當頂點達到最小值時,說明籃球觸地了。 

搞定籃球辨識問題後,下面還要計算人在運球過程中走了幾步。 

Ayush Pai一開始認為使用蘋果手錶上現成的步數計數器就行,不過事實證明他太天真了—— 

蘋果手錶上的計步器並不能即時更新。 

所以Ayush Pai乾脆自己動手,設計出一個即時計數的計步器。 

他創建了一個Android APP,根據x、y、z三個軸上的加速度檢測並計數步數,並將這些資料回饋給Python程式。 

最後,將監測球運動軌跡和步數的兩個資料集整合起來,即可判斷出人是否出現走步行為。 

不過,目前這個AI裁判還不夠「完美」,有網友指出,這個AI似乎還辨識不到現在NBA裡當今盛行的gather step(哈登應該比較熟悉這個)。 

對此,Ayush Pai表示,他之後將為其加上這個功能。

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你是否看好這個AI籃球裁判?對了,Ayush Pai已其演算法開源在GitHub上了,感興趣的人可以去看看~ 

GitHub:

資料來源:

 

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