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