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