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