Распознавание подачи в волейболе с помощью машинного обучения

Развитие искусственного интеллекта сейчас переживает бурный рост, и сфера его применения постоянно расширяется, проникая в области, ранее никак не связанные с ИТ.

Хорошим примером такой экспансии является спорт.

Не так давно появился термин Sport tech и количество проектов значительно выросло за последние несколько лет.

Волейбол — перспективное направление в спортивной аналитике. Один из самых массовых видов спорта, распространен в очень многих странах.

Итак, у нас есть видеозапись волейбольной игры. С какой целью она обычно делается? Возможно, чтобы показать друзьям или пересматривать лучшие моменты долгими зимними вечерами. Но наверное, в сыром виде, запись не очень годится для этого. Ведь скорее всего, первые минут десять игроки будут переодеваться и разминаться, а после каждого розыгрыша будет проходить минута‑другая, пока кто‑то сбегает за мячом.

В общем, мы подходим к очевидной цели — избавиться от всего скучного и оставить только самое интересное. Ок, стратегия ясна, переходим к тактике.

Для стороннего зрителя (которым конечно является искуственный интеллект) есть несколько маркеров для привлечения внимания: игроки, мяч, судья, табло. Любой из этих объяектов может быть подвергнут аналитике. Но сегодня мы поговорим о мяче.

Связь зрительского интереса и мяча вполне очевидна: мяч летает — мы смотрим. Нет мяча — некуда смотреть. В общем, понятно, что нам надо вырезать все кадры, где мяч не летает и тогда это можно будет смотреть без зевоты.