Computer Vision wurde in der Sportwelt immer beliebter und verändert, wie Spiele gespielt, analysiert, bewertet und betrachtet werden. Obwohl Menschen außergewöhnlich gut darin sind, das Geschehen während eines sportlichen Ereignisses zu beurteilen, können Computersysteme der Computer Vision in Echtzeit hundertmal mehr Daten analysieren als jeder Mensch. Durch den Einsatz ausgeklügelter convolutionaler neuronaler Netzwerke in Verbindung mit hochauflösenden Kameras können benutzerdefinierte Lösungen der Computer Vision zuverlässig zwischen Bällen, Spielern, dem Spielfeld, Fans, Schlagzonen und anderen Objekten auf dem Spielfeld unterscheiden und rohe visuelle Daten in handlungsorientierte Erkenntnisse umwandeln.
Dieser Artikel wird die wichtigsten Anwendungen der Computer Vision im Sportbereich untersuchen, unterstützt von realen Beispielen. Dazu gehören die Automatisierung der Schiedsrichterarbeit, verbessertes Training, Echtzeitverfolgung von Sportlern, Verletzungsprävention, Fan-Engagement und Vorhersagen zur zukünftigen Leistung von Spielern.
Die Basis von Hawkeye-Systemen, die am häufigsten im Tennis und Fußball zur Verfolgung der Balltrajektorie verwendet werden, beruht auf der Computer Vision. Das System nutzt zwischen sechs und zehn Hochgeschwindigkeitskameras, die um den Spielbereich installiert sind und kontinuierlich Bilder mit hoher Bildrate erfassen. Anhand eines KI-gestützten Computer-Vision-Algorithmus unterscheidet das System den Ball von der Umgebung und wandelt die Daten in eine 3D-Animation der Ballbahn um. Dies ermöglicht beispielsweise im Tennis, fragwürdige Entscheidungen der Schiedsrichter genau zu klären.
Ähnlich wie Daten Unternehmen bei fundierten Entscheidungen helfen können, bietet Computer Vision Athleten tiefere Einblicke in ihre Leistungen. Beispielsweise hat das norwegische Startup Sports Computing eine mobile App entwickelt, die Spielern aller Niveaus, vor allem Fußballspielern, bei der Verbesserung ihres Trainings unterstützen kann. Die App analysiert anhand eines eigenen Computer-Vision-Modells die Biomechanik und Bewegung eines Spielers und gibt personalisiertes Feedback, basierend auf der Analyse der Techniken der besten Athleten der Welt.
Die Echtzeiterfassung von Athleten ist eine der vielseitigsten Anwendungen der Computer Vision im Sportbereich. Durch die Analyse der Bewegungen von Athleten während eines Wettkampfs können Trainer tiefere Einblicke in die Leistung und das Verhalten der Spieler erhalten. SportVU 2.0 ist eine optische Tracking-Technologie, die auf Computer-Vision basiert und Fußball-Spieldaten für Trainer und Analysten erfassen kann. Mittels 4K-Kameras und fortschrittlichen KI-Algorithmen können detaillierte Bewegungen von Ball und Spielern erfasst werden, was nicht nur die Leistung verbessert, sondern auch Verletzungen vorbeugen kann.