Узнай, как искусственный интеллект в баскетболе преобразует игру благодаря отслеживанию игроков, аналитике и судейству на основе искусственного интеллекта, причем ведущую роль в этом играет НБА.
.webp)
Благодаря технологическому прогрессу вовлечение фанатов и аналитика игроков стали важной частью спортивной индустрии. Спортивные события все больше управляются данными, и искусственный интеллект играет огромную роль в этом сдвиге.
Ранее мы уже видели, как такие технологии, как компьютерное зрение, которое помогает компьютерам видеть и понимать происходящее на поле, оказали большое влияние на такие сферы, как Формула-1 и Олимпийские игры. Точно так же Национальная баскетбольная ассоциация (НБА) в последнее время пестрит заголовками об использовании ИИ в новых, инновационных направлениях.
Однако НБА вступила в разговор об искусственном интеллекте довольно давно. С тех пор как лига начала свою деятельность в 1949 году, она быстро внедряет новые технологии, чтобы наладить связь с фанатами и улучшить игру.
Сегодня модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 делают аналитику баскетбольных результатов на шаг дальше, позволяя в реальном времени обнаруживать и отслеживать объекты. ИИ зрения облегчает анализ игры на лету и позволяет лучше понять происходящее.
В этой статье мы подробно рассмотрим, как искусственный интеллект и компьютерное зрение меняют баскетбол. Мы обсудим, как эти технологии помогают командам отслеживать игроков в режиме реального времени, более точно анализировать данные о результатах, принимать более разумные тренерские решения и создавать лучший опыт для болельщиков.
Прежде чем мы погрузимся в то, как ИИ используется для улучшения баскетбольных игр, давай посмотрим, как ИИ в спорте развивался на протяжении многих лет.
На заре спортивной аналитики в основном полагались на базовую статистику и ручное ведение учета. Ситуация начала меняться в 1997 году, когда системы отслеживания игроков на основе искусственного интеллекта, такие как Prozone, начали фиксировать данные о перемещениях игроков.
В 2009 году НБА сделала большой шаг вперед, внедрив в SportVU систему отслеживания мячей и игроков с помощью искусственного интеллекта. Это стало новой вехой, открывшей возможность детального, богатого данными анализа, который изменил представление команд об эффективности игроков и стратегии игры.
За последние несколько лет мы стали свидетелями использования самых разных методов ИИ в спорте - от машинного обучения для прогнозной аналитики до компьютерного зрения для анализа в реальном времени и робототехники, помогающей в тренировках.
По мере того как эти технологии продолжают развиваться, аналитика на основе ИИ становится обычным явлением как на спортивных соревнованиях, так и на тренировках, помогая командам получить конкурентное преимущество и давая болельщикам более глубокое понимание любимых игр.
Одним из самых интересных способов внедрения искусственного интеллекта в НБА в этом сезоне стали роботы. Воины "Голден Стэйт Уорриорз" лидируют в этом направлении благодаря своей инициативе "Физический ИИ" - передовой системе роботов на базе ИИ, которые помогают во время тренировок.
Эти роботы помогают во всем: от упражнений на отскок и пас до симуляции защитных действий, позволяя игрокам получать мгновенную обратную связь о своей работе.
В ролике, выпущенном командой, разыгрывающий Golden State Warriors Стеф Карри прокомментировал, что, хотя поначалу это казалось странным, роботы быстро стали неотъемлемой частью их тренировочной рутины.
Вот еще несколько увлекательных способов, которыми НБА использует ИИ:
Технологический саммит 2025 года NBA All-Star Technology Summit был посвящен преимущественно инновациям в области ИИ. На самом деле в недавнем подкасте президент по баскетбольным операциям "Филадельфии 76ерс" Дэрил Морей рассказал, как ИИ, особенно большие языковые модели (БЯМ), стал неотъемлемой частью процесса принятия решений.
Морей отметил: "Мы абсолютно точно используем модели в качестве голоса при принятии любого решения", - подчеркнув, что ИИ теперь играет роль в оценке всего, начиная с драфт-пикетов и заканчивая игровыми стратегиями. Эти модели объединяют данные в реальном времени, исторические показатели и другие сведения, чтобы предсказать тенденции и результаты, добавляя новый уровень точности в то, как команды планируют будущее.
Далее Морей объяснил роль LLM в этом процессе: "Оказалось, что LLM довольно хорошо справляются с предсказаниями. Они все еще не побеждают человека, как суперпрогнозисты... Но они добавляют сигнал по сравнению с просто разведчиками и тому подобными вещами. Так что мы будем относиться к ним почти как к одному разведчику".
Со временем, по мере совершенствования этих моделей, они могут сыграть еще большую роль в формировании будущего НБА.
Итак, как же работают приложения Vision AI, такие как отслеживание игроков в реальном времени в баскетболе? Давай сделаем шаг назад и пройдемся по техническим деталям.
Модели, подобные YOLO11 , поддерживают целый ряд задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, сегментация объектов и отслеживание объектов. Благодаря этим возможностям YOLO11 может обрабатывать каждый видеокадр баскетбольного матча в режиме реального времени.
Например, если мы хотим отследить, когда мяч проходит через обруч или когда происходит слэм-данк, система компьютерного зрения, интегрированная с YOLO11 , может обнаружить и отследить мяч, когда он покидает руку игрока, путешествует по воздуху и соприкасается с щитом и корзиной, чтобы забить мяч.
Еще один хороший пример - использование возможностей YOLO11 по оценке позы. Оценка позы включает в себя определение и отслеживание ключевых точек на теле игрока, таких как локти, колени и бедра, в каждом кадре видео. Это можно использовать для создания подробной карты движения игрока, показывающей не только то, где он находится на площадке, но и то, как он двигается в важные моменты. Собранные данные можно использовать для анализа результативности, точной настройки техники тренировок и даже для снижения риска травм.
Помимо отслеживания игроков и анализа движения мяча, YOLO11 можно использовать для помощи судьям на основе искусственного интеллекта, помогая обнаруживать фолы, игры за пределами границ и другие нарушения в режиме реального времени.
Анализируя видеозаписи кадр за кадром, Vision AI может предоставить судьям дополнительные сведения, чтобы уменьшить количество человеческих ошибок. Его также можно интегрировать в системы мгновенного повтора, чтобы автоматически отмечать моменты, требующие пересмотра, что сделает процесс более быстрым и надежным.
Например, если игрок выходит за границы, YOLO11 может определить положение его ног по отношению к линиям корта и мгновенно оповестить об этом официальных лиц. Кроме того, модель может отслеживать чрезмерный физический контакт между игроками, чтобы помочь определить фолы.
Аналогично, в ситуациях, когда мяч находится в движении, YOLO11 может проанализировать его траекторию, чтобы определить, полностью ли он пересек трехочковую линию перед броском или произошло ли нарушение вратарского правила. Автоматизируя эти определения, помощь судьи на основе ИИ может повысить точность судейства, уменьшить количество спорных решений и сделать игру более справедливой для игроков и команд.
Использование искусственного интеллекта в баскетболе меняет все - от игры игроков до вовлечения болельщиков, открывая новые способы анализа игры и принятия более умных решений. Вот краткий обзор некоторых преимуществ, которые ИИ предлагает баскетбольным командам и организациям:
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение решений на основе искусственного интеллекта может сопровождаться своими проблемами. Вот некоторые из ограничений и ключевых соображений, которые следует иметь в виду:
Искусственный интеллект переосмысливает баскетбол захватывающим образом. От отслеживания игроков в реальном времени с помощью YOLO11 до прогностических моделей, которые помогают тренерам принимать более разумные решения, - эти технологии дают командам новые инструменты для анализа игры и повышения результативности.
НБА уже использует ИИ для всего: от оптимизации расписания игр и создания автоматизированных роликов с яркими моментами до совершенствования тренерских стратегий и повышения вовлеченности болельщиков. По мере развития ИИ мы можем ожидать еще более точной аналитики, лучшей профилактики травм и более глубокого понимания эффективности игроков.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи инновации в таких отраслях, как ИИ в самодвижущихся автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и воплоти свои проекты Vision AI в жизнь.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI