AI点亮球星！！！足球“小白”，，，，也能看懂欧洲杯了
？？？

大家好，
，
，，我是小编

最近欧洲杯很火

领导让我趁热宣传，，，搞点动静

啊？？
？？可我是个球盲啊......

那
，，，这动静还行不
？？？？

搞错了，
，，
，重来！！

接到任务，，，，小编就去请教了公司智慧体育方面的产品经理。。。

怎样让足球小白也能轻松辨别绿茵场上的明星们？
？？足球跟AI能不能联系起来
？
？？

原来
，
，
，应广大观众的需求，，，，我们已经支持中国移动咪咕公司新推出了「AI点亮球星」功能。
。
。

怎么点亮？？？？哪里不会点哪里吗？
？？

走，，一起去看看！！！

“有AI
，
，，花式看球赛”

为了实现一键追踪球星动态，，
，业界之前尝试了很多种方式。。

比如
，
，，，对回放画面进行智能分析+特效包装。。

又或者通过在场馆内搭建特种全景摄像机
，，，让球员在身上佩戴传感器等方式，，
，，来获取现场比赛数据
。
。。。

「AI点亮球星」功能的优势在于，
，，不需要部署数据感知系统，，基于直播画面分析，，，支持实时互动体验。。。

对于“铁杆球迷”来说
，
，，第一时间知道战况，，，才能放下悬着的心，，所以直播是首选
。。

在观看直播过程中，
，，，任意点击一名球员，，，，你喜爱的或者是你不熟悉的，，都能实时查看该球员的历史战绩、、、、本次比赛得分等信息
，，
，，直观了解球员的站位及跑动路线。。。
。

小编随机采访了几位朋友的「用户体验」。。

「AI点亮球星」功能获得了资深球迷的认证：分析夺冠形势很好用。。。即使中途进入直播
，，，也可以根据比赛数据统计，，
，
，掌握赛况。。。。

足球小白也表示期待已久
，，，被“硬控”了整场直播，，，妥妥的知识科普。。。。

“AI点亮，，不太容易”

在足球比赛的长镜头记录中
，
，，
，这些因素都会给精准识别与稳定跟踪带来挑战
：

变焦会放大或缩小球员的“尺寸”，，，不同机位也会影响球员在画面中的轮廓和姿态。。

高速运动的时候球员会变得模糊。。。

当球员“控球”时，
，，可能会相互遮挡
，，，，比如像这样
：

阴影和光照变化也会遮挡球员的部分身体或面部特征：

挑战有点多，，是不是汗流浃背了
。。。

“没关系，，
，我们逐一击破”

首先确定使用什么算法识别？？

只通过人体特征识别确定球员身份难度大，，我们优化了算法模型，，，，融合人体特征识别
、、
、、球衣颜色识别、、、球号识别、、人物姿态等多维视觉算法，，进行实时定位和身份识别。。

为了解决运镜拍摄和人物高速运动带来的球员模糊问题，，又引入了相机运动补偿机制。。

通过估计摄像机的运动参数
，
，，，如平移、
、、
、旋转、
、、、缩放，，，，对图像进行相应的几何变换，，以补偿由于相机运动引起的图像抖动和错位
。。
。

举个例子。。。。假设在某一帧画面中，，
，，一个球员正在快速奔跑
，，，，但由于相机的水平移动
，，球员的形象变得模糊，，，，并且位置有一些偏移。。。。此时算法就会根据相邻帧的特征点，
，，，对这一帧的图像进行“补偿”。。

现在还有一个问题
，
，
，
，当球员在画面中相互遮挡时，，
，算法如何准确识别
？
？？
？

这就要用到多目标跟踪算法：在每一帧画面中，，，检测所有目标球员，，，，并标记他们的位置和特征，，
，建立每个球员的运动轨迹。。。
。即使发生遮挡，，
，，也可以根据之前的运动轨迹预测当下位置，，，通过球衣颜色、、、、球号等特征帮助识别和持续追踪。。。。

“算法复杂，，性能跟得上吗？？？？”

算法多了，，
，，实时处理压力也大了。。在有限的计算资源下，，怎么完成高效的计算，，，，保持性能稳定？？？
？

问题的关键是找到——

「关键」问题。。。。

简单来说，，，，就是我们把可以识别出球员的所有特征进行了优先级和可靠性排序，
，
，，找到关键特征
。
。

就好像做菜时，，相比尝味道
，，，，通过观察晶体大小和形状可以快速判断出糖和盐，，
，
，这就是它们的关键特征
。。

而在球场上
，
，，，尽管赛事画面中出现了球员的多个可识别特征，，，
，但是利用球衣颜色和球号识别时
，，，，准确度高且速度快。。。。那就优先调用这些关键特征进行初步识别
，，并根据赛场变化不断进行结果校准。。
。

这样一来
，，，保证精准识别球员的同时
，
，也降低了算法对性能的消耗。。

欧洲杯激战盛夏

看球的正确姿势，，你Get到了吗

AI点亮球星

哪里不会点哪里