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