【東奧背後的科技戰】電腦視覺的關鍵任務-鷹眼系統、AI教練!

作者:劉書妤

 

全民瘋奧運!觀眾緊盯螢幕,為選手歡呼慶祝。然而我們不知道的是,運動場上除了令人激動的競技外,背後還潛藏科技戰的身影,電腦視覺也能應用在熱血沸騰的賽場上,數據幫教練精準掌握對手狀態,也協助判定賽場上的情況。

「IN啦!」鷹眼系統追蹤球軌跡,協助判定界內外

「聖筊組合」李洋、王齊麟在東京奧運羽球男雙決賽順利終抱回金牌。而關鍵性的最後一球,雖然對手提出挑戰,最終仍在「鷹眼」科技輔助系統判定下,確定該球為界內並由我國勝出,這個「鷹眼系統」的壓線畫面更在社群上掀起一波「台灣國旗」熱潮。

在「鷹眼」科技輔助系統判定下,確定該球為界內。(圖片來源:擷取自愛爾達體育)

選手對裁判的判決結果提出挑戰,螢幕會播放電腦模擬畫面,這其中就要仰賴電腦視覺的幫助。網球、羽毛球及排球中的鷹眼挑戰,是透過多部高速攝影機記錄球的飛行軌道,再由電腦計算球的體積、重量、場地風速等數據,然後生成在螢幕上的三維影像。這時螢幕上顯示球飛行路線及著地位置的影像,其實是電腦成像,而不是簡單經過電腦特效處理的慢速重播。

鷹眼系統(Hawk-Eye)是光學攝影、AI及電腦視覺技術的結合,由英國的工程師 Paul Hawkins發明,在板球、網球、羽球和其他運動中都被廣泛使用,追蹤球的路徑,並顯示實際路徑的圖像,也能預測球未來的路徑。鷹眼系統首見於 2001 年的板球賽事,透過六台高速攝影機,記錄球的飛行軌跡,模擬出球的落點,其誤差值為 3.6 公釐,也就是 0.36 公分。

鷹眼系統的高速攝影機可追蹤球的路徑。(圖片來源:Hawk-Eye

鷹眼系統並非百分之百準確

為了捕捉球速更快的球類軌跡,經過不斷的嘗試與進化,鷹眼系統增加攝影機數量,每秒可以拍攝 340 張畫面,現場共有 3~4 部電腦負責運算建立模擬畫面,同時為了轉播與現場判斷需求,增加了現場大螢幕回放,成為我們目前熟悉的鷹眼系統樣貌。

最先使用鷹眼的大滿貫賽事為2006年美國公開賽,澳洲公開賽及溫布頓錦標賽亦在2007年引入鷹眼系統。而在各種鷹眼系統可用的球類比賽中,羽毛球是一個特例,它的重量僅有 5 公克左右,在飛行過程中會受到旋轉、羽毛破損、空調風向影響,因此在模擬上難度高出其他球類許多,世界羽球協會直到2014 年才首度接納鷹眼系統。

不過強大的鷹眼系統偶而也會有失誤。在 2007 年溫布爾登錦標賽上,Rafael Nadal 對上 Roger Federer 時有一球非常接近壓線,只超出界線 1 mm,剛好小於鷹眼的誤差值,因此該系統被批評誤差幅度太大。甚至在2017 年Rafael Nadal 對上 Borna Coric 的比賽中,後者擊球被判出界並作出挑戰,不過鷹眼播放的影像並沒有出現飛行軌道及落點,只是不斷拉近鏡頭,使場面一度尷尬。

雖然鷹眼並非完美,但這套電腦系統讓球員能在爭議判決時多一重保障,提升了判決準確性。

由電腦計算球的體積、重量、場地風速等數據,然後生成在螢幕上的三維影像。(圖片來源:Hawk-Eye

選手背後的AI教練

除了用於賽場上的評判,電腦視覺也能應用於選手訓練。舉重好手郭婞淳在東京奧運奪下台灣首面金牌,她在東京完成動作當下,遠在台灣的運動科學團隊便運用AI教練系統分析轉播畫面,自動化建立出人體棒狀圖,回饋郭婞淳的身體角度、槓鈴速度等資料,並回傳給現場教練參考。

科技部「精準舉重」計畫運用影像辨識與AI技術,開發出槓鈴軌跡追蹤系統,掌握選手施力狀態,透過數據確認選手是否疲倦,藉以調整訓練量。AI教練系統也能蒐集強敵的比賽資訊,進一步了解對方強弱點,分析結果即時傳遞給教練,做為戰術設定的參考。

AI教練系統分析即時回饋選手資訊。(圖片來源:精準舉重

此外,舉重講求身體肌肉的平衡,教練會督促舉重選手在鏡子前反覆練習,讓選手一邊訓練、一邊檢查自己身體每個關節的動作。因此精準舉重計畫團隊開發出「智慧舉重訓練鏡」,以數位影像與自動辨識裝置,偵測人與鏡子之間的相對位置,兼具鏡子與數位顯示器功能,運用人體骨架辨識技術分析,選手手肘、膝蓋關節角度一目了然,提供教練更精確的指導。

目前這個訓練鏡在國訓中心舉重訓練館已讓選手實際使用,當站在訓練鏡前做完動作後,透過鏡後的數位顯示器提供給選手分析數據,便於選手校正動作。

智慧舉重訓練鏡運用人體骨架辨識技術。(圖片來源:精準舉重

小結

強大的電腦視覺技術導入運動領域,幫助選手校正動作,經驗累積固然重要,但是科技確實讓選手和教練在比賽中和平常訓練時更有所依靠。為了在賽場上贏得榮耀,各國都積極情蒐、期盼破解對手技術,未來台灣如果長期投入技術資源在競技體育,或許能有更亮眼的表現。

(本文經同意轉載自合作媒體 vMaker台灣自造者原文連結

劉書妤

Author: 劉書妤

喜歡用文字說故事、意外踏入Maker領域的文組少女,總對新發明感到嘖嘖稱奇,希望自己也能逐漸熟悉科技詞彙,更認識這個很酷的圈子。

Share This Post On

發表

跳至工具列