歐洲杯激戰正酣。身邊人都在看球、說球,自己卻看不懂、分不清怎么辦?

近日,杭州當虹科技股份有限公司支持中國移動咪咕公司推出了“AI點亮球星”功能,實現“哪里不會點哪里”。

在觀看直播過程中,任意點擊一名球員,你喜愛的或者是你不熟悉的,都能實時查看該球員的歷史戰績、本次比賽得分等信息,直觀了解球員的站位及跑動路線。

據了解,為了實現一鍵追蹤球星動態,業界之前嘗試了很多種方式。比如,對回放畫面進行智能分析+特效包裝。又或者通過在場館內搭建特種全景攝像機,讓球員在身上佩戴傳感器等方式,來獲取現場比賽數據。

對于“鐵桿球迷”來說,第一時間知道戰況,才能放下懸著的心,所以直播是首選。“AI點亮球星”功能的優勢在于,不需要部署數據感知系統,基于直播畫面分析,支持實時互動體驗。

這對于分析奪冠形勢很好用。即使中途進入直播,也可以根據比賽數據統計,掌握賽況。足球小白也表示期待已久,被“硬控”了整場直播,妥妥的知識科普。

然而,想要做到實時“點亮”,可不容易。在足球比賽的長鏡頭記錄中,這些因素都會給精準識別與穩定跟蹤帶來挑戰。

比如,變焦會放大或縮小球員的“尺寸”,不同機位也會影響球員在畫面中的輪廓和姿態。又如,高速運動的時候球員會變得模糊。此外,當球員“控球”時,可能會相互遮擋;陰影和光照變化也會遮擋球員的部分身體或面部特征。

當虹科技的研發人員表示,只通過人體特征識別確定球員身份難度大,于是優化了算法模型,融合人體特征識別、球衣顏色識別、球號識別、人物姿態等多維視覺算法,進行實時定位和身份識別。

通過估計攝像機的運動參數,如平移、旋轉、縮放,對圖像進行相應的幾何變換,以補償由于相機運動引起的圖像抖動和錯位。

舉個例子。假設在某一幀畫面中,一個球員正在快速奔跑,但由于相機的水平移動,球員的形象變得模糊,并且位置有一些偏移。此時算法就會根據相鄰幀的特征點,對這一幀的圖像進行“補償”。

現在還有一個問題,當球員在畫面中相互遮擋時,算法如何準確識別?

這就要用到多目標跟蹤算法:在每一幀畫面中,檢測所有目標球員,并標記他們的位置和特征,建立每個球員的運動軌跡。即使發生遮擋,也可以根據之前的運動軌跡預測當下位置,通過球衣顏色、球號等特征幫助識別和持續追蹤。