打造高级人工智能篮球裁判
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Tripo AI
Tripo AI
基于 AI 的 3D 模型生成器，支持从图像和文本生成 3D 模型。
基于 AI 的 3D 模型生成器，支持从图像和文本生成 3D 模型。
立即尝试
目录
引言
球的检测
选择机器学习架构
收集数据集
标注数据
训练模型
步数计数
使用姿势估计
追踪脚踝位置
计算步数
球的垂直运动
追踪球的垂直运动
计算运球次数
进行组合检测
结合步数和运球次数检测
标记行程
检测运球是否合规
双脱球判定
使用腕部关键点追踪球
判定是否双脱球
结论
未来展望
参考资源
🏀 引言
去年，我开发了一个简化版本的人工智能篮球裁判系统，使用颜色检测和脚步计步器追踪球员的步数。现在，我希望将其推向一个新的水平。像许多职业体育比赛一样，NBA经常发生裁判呼叫争议，这可能会改变比赛的结果。虽然替代人工裁判可能并不完全切实可行，甚至有时不受欢迎，但开发用于监控和分析比赛的人工智能系统可能是一个有价值的解决方案。这个人工智能裁判系统可以充当一个标准，可以使我们在整个赛季中衡量裁判的准确度。如果NBA采用了这样的系统，可以奖励准确度更高的裁判员，并惩罚那些达不到要求的裁判员。
📷 球的检测
选择机器学习架构
为了检测篮球，我选择了YOLO（You Only Look Once）作为机器学习架构。在图像中，将网格划分为若干单元格，每个单元格负责识别其边界内的对象。通过预测每个单元格包含的对象和对象的概率来进行目标检测。使用这种方法，只需要对图像进行一次扫描，而不是多次扫描，因此非常高效。
收集数据集
我使用一个Python脚本从互联网上爬取了前50张篮球图片，并手动标注了这些图片，标出了每张图片中篮球的精确位置。这样做是为了准备一个多样化的篮球图像数据集，以适应不同的光照和颜色变化。
训练模型
在配置好相关参数后，我们可以开始训练模型。训练篮球检测模型需要几个小时的时间。通过重新训练模型，并使用更大的数据集，我们可以在各种光照条件和角度下准确地检测到篮球。
🏃 步数计数
为了更实用，球员应该不需要佩戴或携带任何设备。为此，我使用了姿势估计技术来追踪球员的脚踝位置，通过追踪脚踝的移动来计算步数。这个姿势估计模型可以实时地检测和追踪身体关键点的坐标，类似于在人物上画出关节点的棒图。我们只需要关注脚踝的关键点，通过追踪脚踝的移动情况，可以有效地计算步数。
🏀 球的垂直运动
为了追踪篮球，我已经训练了一个模型。为了追踪双脱球，我需要知道球员何时持球。为了做到这一点，我使用了姿势估计模型的手腕关键点。如果球员的任何一只手腕与球的距离在一定范围内，并且持球时间超过阈值，系统将标记球员为持球状态。
💡 进行组合检测
现在，我们可以将步数和双脱球检测组合在一起。根据步数和持球状态的检测结果，系统将判断球员是否违规行进。如果步数超过两步且未检测到双脱球，则系统将判定为行程。
⚖️ 双脱球判定
双脱球意味着球员在运球后再次运球。为了判定双脱球，系统不断追踪运球计数，并且球被持球状态时，如果运球计数增加了，系统将判定为双脱球。
🏆 结论
这个人工智能篮球裁判系统在第一个版本的基础上取得了长足的进步，不论在各种光照条件和篮球颜色的情况下都可以提供一致准确的判决。但我并没有止步于此，第三版正在研发中，旨在引入多人支持和对投篮犯规和区域犯规进行判断。该项目是开放源代码的，您可以在描述中找到GitHub链接。未来，我甚至可能会开发一个应用程序，供在后院或公园打篮球的人使用，以便拥有一个可以使用的个人裁判系统。非常感谢您的观看和任何反馈！
🔮 未来展望
在未来，我们计划继续改进AI篮球裁判系统。我们希望引入多人支持，使系统能够同时追踪多名球员，并准确判断违规行为。我们还计划增加对投篮犯规和区域犯规的判断能力，以提供更准确的裁决。我们将继续完善和优化系统，以实现更好的性能和可靠性。
📚 参考资源
GitHub链接：AI篮球裁判系统