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    英偉達AI技術 助體育運動大數據分析和收集提升內容價值

    電子麥克風 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:張迎輝 ? 2022-08-12 16:32 ? 次閱讀
    人工智能在大數據分析應用的作用越來越大,更多的專業數據分析也開始采用上基于英偉達AI 技術來大幅提升和改善專業運動項目的數據分析。雖然這些工作在電視直播和錄相觀看中可以通過專業的人士單獨完成。但有了大數據和AI結合的能力,一些專門致力于在運動內容中提取有價值的數據的公司,已經在東南亞的板球和其他運動比賽的電視轉播中發揮了作用。日前英偉達與一家新加坡的TVConal初創公司,在線上為全球科技媒體作了一個有意思的分享。<電子發燒友網>也作為專業媒體受邀請參與并互動。

    NVIDIA產品市場總監 Adam Scraba介紹了Metropolis的產品以及他們在眾多非常有價值的場景中,如何驅動著視覺AI技術發揮著越來越大的作用。



    NVIDIA產品市場總監 Adam Scraba(上圖右下角)介紹,包括交通管理、工廠生產、零售、醫療、公共空間、倉儲貨運、交通樞紐等眾多場合,都開始采用NVIDIA Metropolis開發視覺AI應用。



    Adam在直播中詳細介紹了Metropolis已經非常強大的技術與產業生態。為了更加生動地介紹這些成果,Adam在直播內容中還安排了一個合作伙伴的分享環節,介紹Metropolis被初創公司TVConal用于體育運動節目的數據分析中。一家新加坡的TVConal使用NVIDIA Metropolis、TAO工具套件和SDK建立了一個自動標記體育比賽詳情的AI視頻分析平臺,把體育視頻內容變得更有價值,有數據分析之后,運動變得更有魅力。



    TVConal是“Television Content AnalyTIcs”的簡稱。該公司提供各種體育項目的視頻分析并以板球、網球、羽毛球和足球為主。



    TVConal CTO Aleksey Izmailov(如上圖)介紹了這家初創公司的背景。TVConal成立于2016年,總部位于新加坡,團隊中有非常強大的的AI與計算視覺的科學家,核心 業務是復雜大數據的自動內容分析。非常有意思的是,他們目前的業務聚焦方向是板球、乒乓球。

    Aleskey介紹,人工智能正被用于體育運動,以提高表現,幫助教練制定戰略和訓練、改進預測,以及管理播出的內容。正如人們所想,體育節目已經為采用人工智能做好了準備。當然,有了像視頻傳感器這樣的新創新——這是一個物理過程,以及在體育運動中已經(并且可以收集)的數據量。關鍵是人工智能和實時傳感器,幫助創造令人驚訝的東西,比如運動員的個性化訓練項目。

    人工智能正在以新的、更具經濟效益的方式獲取體育內容。內容現在可以被訪問,否則就無法被分發或觀看,要么因為成本、廣播限制、小眾內容,要么僅僅因為人們不知道它。 利基體育和



    人工智能將徹底改變體育產業——使它對運動員和球迷來說更有娛樂。有了AIoT傳感器,強大的分析和軟件,它將更好地預測比賽的結果,提高性能,并提高觀眾的質量期望。人工智能將影響到日常生活中的運動員、體育公司、職業球員、特許權所有者、教練和游戲戰略家??傊?,所有人將會因此而更多地愛上運動。

    TVConal CTO Aleksey Izmailov在這次線上會議中介紹:“我們需要從越來越多的體育內容中提取價值。到2028年,全球體育分析市場規模預計將增長 20%以上。自動視頻處理是體育領域的一項革命性技術,我們十分期待著能夠建立更加先進的模型和管道來推動這場變革繼續發展?!?br />
    <電子發燒友網>記者在直播中向Aleksey也提問,英偉達與TVConal的合作,還將會很快擴展到像NBA那種在全球有更多粉絲喜愛的體育節目中時,Aleksey也在直播中作了回應。

    他說,目前TVConal主要是在板球,因為運動軌跡簡單更易于做數據分析,乒乓球、羽毛球等體育內容也會很快得到應用。但是NBA籃球這個運動,在數據分析方法上有很大的區別,暫時還沒有應用到。

    作為一位NBA老粉絲,筆者也特別希望很快會有一天,看到有開發者或技術團隊將Metropolis應用進去,提供更多好玩的體育視頻內容的數據。當然,事情也許已經在進行中了,只是還沒有到公布的時間,或者是筆者本人不知道而已。如果您知道的話,請在文章下面留言。

    最后再來關注一下TVConal采用的開發硬件和工具。



    邊緣端設備是英偉達的Jetson AGX Xavier/Orin,工作站是RTX3090,云端計算是Tesla V100/A100。有人知道大概成本么?



    上圖是TVConal采用的AI開發平臺和開發工具的信息。

    期待英偉達與合作伙伴們在AI的應用突破上有更多類似這樣的分享。人工智能并不如我們所想,“全都是泡沫”。在更專業的細分領域,只要開發者能考慮到專業人士和粉絲們的需求,人工智能的應用就遠沒有到止境。

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