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人工智能领域已步入正轨:正在改变体育摄影行业

2019-02-08 16:2768机器人网编辑:南方发布人气:


体育明星是当今地球上拍照最多的人之一。他们的现场表演,风格,手势和面部表情几乎不断以数字方式捕捉到粉丝,媒体,商业用途以及最终的后代。
 
在任何专业人士的遭遇中,从各个角度拍摄数千张照片并不罕见。因此,一个典型的赛季可能会为大多数体育俱乐部和大多数体育比赛产生虚拟的图像。
 
现在,日本的职业棒球正在转向人工智能和云,以应对繁重而耗时的任务 - 照片管理。
 
体育照片可以具有直接,持久和有利可图的价值 - 但前提是它们保存在组织良好且编目集合中,可以高效访问。IMAGE WORKS - 日本标志性照片巨头 Fujifilm 的服务 - 管理日本职业棒球(NPB)基于云的内容图像中心(CIC)。
 
在此,策展人对图像进行排序,识别每个图像中的玩家,并使用该信息标记这些图像。这听起来很简单,但现在制作的图像量很大。管理这种情况的常用方法就是跟不上。
 
要理解为什么让我们看看棒球在现代日本举办的特殊场所,它自 20 世纪 30 年代以来一直是一个广受欢迎的游戏。虽然它的规则与美国最喜欢的消遣略有不同,但 NPB 对日本来说就是美国职业棒球大联盟(MLB)对美国的影响。NPB 由两个顶级职业联赛组成:中央联盟和太平洋联盟。每支球队有 6 支球队,每支球队每个赛季有 146 场比赛,在 3 月到 10 月的一周中的大部分时间里都有比赛。每个联盟都有自己的季后赛,随后是两场联赛冠军之间的七场日本系列锦标赛 - 与美国的世界大赛类似。
在一年中的大部分时间里,来自全国各地的图像大量涌现,每场比赛拍摄的图像约为 3,000 张。人群离开体育场后,每个团队的策展人通常会选择约 300 张照片。然后,他们花费大约四个小时手动识别并标记每张照片的玩家信息。
 
在我们快节奏的世界中,这种时机可能是一个问题。对图像的需求通常是实时或接近实时的最高 - 即每场比赛期间或之后。一旦新游戏开始,粉丝和媒体很快就会失去对过去游戏内容的兴趣。因此,不仅玩家图像识别工作量大,还需要快速完成。
 
现在人工智能已经走上了台阶。Fujifilm 和 Microsoft Japan 的开发人员设计了一个解决方案:一种自动播放器名称标记功能,可以比人们更快地识别和标记图像,并且数量更多。
 
自 2018 年 6 月以来,它一直在进行一项仅关注五支棒球队的试验 - 包括曾八次赢得中央联盟冠军的广岛东洋鲤鱼和三次日本系列赛。该试验非常成功,该功能将用于 2019 年的所有 NPB 球队。
 
其照片分析功能基于 Microsoft Cognitive Services 预先培训的 AI 和 Microsoft Cognitive Toolkit 的深度学习框架。具体而言,使用 Microsoft Cognitive Services Face API 的面部识别与基于 Microsoft Cognitive Toolkit 构建的唯一确定模型相结合。
 
这使得图像分为四种类型 - 击球,俯仰,防守和基地跑动。通常,当他的脸在角度或侧面射击中不可见时,它也可以确定玩家的名字。Azure 耐用功能和自动播放器名称标记以及人们的最终手动检查将整个处理时间从传统的四小时缩短到仅 30 分钟。
(来源:未知)




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