AI谈获奖：

计算机视觉与奥运会

2020年东京奥运会于上周五拉开帷幕。作为全球收视率最高的体育赛事之一，奥运会肯定会使用最新的技术-不仅是运动员和教练，还有广播网络。我们以前写过关于计算机视觉如何从统计和战略的角度改变我们理解体育的方式-但是视觉人工智能如何改变我们从客厅沙发的角度理解体育的方式？computer vision is changing the way we understand sports

推迟的2020年奥运会将有33个不同的项目，比里约多5个，并展示339个奖牌项目。转播如此广泛的比赛的挑战之一是为观众创造视觉线索，帮助他们理解每项赛事的目标。当这些视觉标签出现时，很可能是视觉人工智能和/或机器学习算法在起作用。

培训中的模特

我们可以期待在奥运会上看到的计算机视觉算法，就像他们被设计来分析的运动员一样，需要多年的训练。计算机视觉算法不是去健身房，而是依靠强大的数据集来“学习”他们的目标。数据集是通过获取一系列图像并贴上标签来帮助计算机标记或跟踪重要事件发生的时间和地点来创建的。虽然创建自定义视觉AI算法和模型的过程可能极其复杂(并且是零散的)，但像PlaInsight这样的行业领先者已经创建了直观的视觉AI平台，其中数据集创建和模型训练可以在同一个界面中进行，从而为现实世界的部署创建了优化的管道。vision AI platforms

AI代表胜利

虽然计算机视觉和机器学习对体育界并不陌生，但我们可以期待它们在东京夏季奥运会上首次亮相，这是一些令人兴奋的新进展：

体操：国际体操联合会宣布，在东京奥运会上，比赛裁判将首次使用人工智能来帮助运动员评分。由日本IT公司富士通(Fujitsu)开发的人工智能将向评委提供过多的新表现数据，希望公正的数据将消除评分过程的一些主观性。从跳跃高度到旋转时的身体姿势，甚至运动员手臂在吊环之类的东西上的角度都可以供裁判查看。虽然人类裁判显然将对谁是获胜者拥有最终决定权，但这项新技术肯定会开启体操运动的新纪元。

赛场上：虽然许多机器人将在东京奥运会上首次亮相，但预计会在田径场上看到FSR，即野战支持机器人(Field Support Robot)。由丰田开发的自动驾驶机器人将帮助官员安全、快速地从投掷场地收集投掷的物体，如铅球和标枪。吉祥物机器人还将使用计算机视觉来策划新的观众体验，包括社交互动和多地点同步活动。number of robots

赛道上：在今年的运动会上，田径观众的体验得到了巨大的升级：英特尔的新3DAT技术。利用视觉人工智能和多个相机角度，3DAT使用3D姿势估计为运动员的速度和其他相关比赛信息(如谁获胜)创建五颜六色的视觉覆盖。车迷们将能够用新的性能指标，如起跑速度和峰值速度，以前所未有的方式分析比赛，这只是其中的几个例子。这将是超级酷的，我们迫不及待地想看看它的实际效果。3DAT technology

改变我们眼前的体育

我们迫不及待地想在接下来的几周里看到所有这些愿景人工智能投入使用！除了我们上面提到的用例，我们预测观众将看到更多的实时速度和轨迹重现任何重击，投掷，投掷，或击中。无论是重现女子高尔夫的金牌夺冠，还是打破世界纪录的铅球投掷，跟踪这些物体实时运动的技术已经在专业体育设置中使用。而且，我们也可以期待在奥运会上看到它。如果3DAT视觉标签出现在赛道之外的其他领域，我们也不会感到惊讶，特别是随着可能投入到开发中的额外一年的研发。

同样有趣的是，看看视觉人工智能技术与人类评委的结合在奥运会上会有什么效果。如果将Vision AI作为一种决策增强工具，将艺术评判的主观人类专业知识与从技术评分类别中删除人为因素相结合，则Vision AI可以极大地提高事件评分的公平性。例如，如果速度或力量是被赋予分值的东西，视觉人工智能技术将能够告诉我们单个运动员的确切速度或力量有多大。

有一点是肯定的-东京2020年肯定会是一届现代奥运会。祝所有运动员和教练员好运，美国队加油！