[ad_1]
في الرياضة ، غالبًا ما يتم قياس الهامش بين النجاح والفشل بالمللي ثانية. يمكن أن يكون لاعب لعبة الكريكيت يضبط وضع قدمه ، أو عداء يقوم بتحسين بداية سباقهم أو لاعب كرة قدم يتقن وفاته.
هذا هو المكان الذي يأتي فيه التقاط الحركة – من بين العديد من الأساليب المستخدمة في الأداء الرياضي وتحليل الحركة.
يتتبع التقاط الحركة التقليدية حركات الشخص باستخدام أجهزة استشعار أو علامات عاكسة مرتبطة بالكاميرات. يوفر هذا البيانات التي تساعد العلماء الرياضيين على تحليل كيفية تحسين أداء الرياضي ، وتخصيص برنامج التدريب الخاص بهم ومنع الإصابة المحتملة.
ولكن على مدى عقود ، تم التقاط الحركة في الرياضة باستخدام بدلات مرهقة وأنظمة الكاميرا المعقدة. توفر هذه التقنيات دقة عالية ، لكنها ظلت بعيدة المنال بالنسبة للكثيرين بسبب تكلفتها ومتطلباتها الفنية والقيود المختبرية الصارمة.
مع تطور الرياضة ، يجب أيضًا على التكنولوجيا التي تحللها. الطريقة التي نقيس بها الحركة البشرية تشهد تحولًا كبيرًا. تم ضبط التقاط الحركة بدون علامة (تمكينها بواسطة الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر وأجهزة استشعار العمق وأنظمة الكاميرا المتعددة) على إحداث ثورة في تحليل الأداء الرياضي.
بصفتي عالمًا للصحة والرياضة مع التركيز على البيانات والابتكار والتكنولوجيا ، شاركت في تأليف دراسة حول التقاط الحركة بدون علامة في الرياضة والتمارين الرياضية. قمنا بمراجعة ومقارنة خيارات التقاط الحركة المختلفة حتى يتمكن المستخدمون من اختيار النظام الأفضل لاحتياجاتهم وميزانياتهم.
هذا مهم لأن التقاط الحركة بدون علامة يوفر بديلاً عمليًا يمكن الوصول إليه وقابل للتطوير وقابل للتكيف مع إعدادات العالم الحقيقي. إنه تحول يعد بتحويل كيفية تدريب الرياضيين ، وكيف يتحركون ، وكيفية تقييم الإصابات وكيف يقوم المدربون بتحسين الأداء.
مشكلة التقاط الحركة التقليدية
منذ فترة طويلة يعتبر التقاط الحركة القائم على العلامات المعيار الذهبي لتحليل الحركة. تستخدم الأنظمة المختلفة التتبع الإلكتروني (الأجهزة التي تنبعث منها أو تكتشف الضوء). لقد قدموا للباحثين والمدربين بيانات دقيقة ثلاثية الأبعاد (3D) حول زوايا المفصل ، وكفاءة الحركة والحمل الميكانيكي الحيوي. لكن هذه الأنظمة تأتي مع تحديات.
أولاً ، تقدم الحاجة إلى علامات عاكسة على الجسم التباين. حتى أخطاء طفيفة يمكن أن تعرض دقة البيانات.
ثانياً ، تقتصر هذه الأنظمة إلى حد كبير على بيئات المختبر. على الرغم من أنها تعمل بشكل جيد للدراسات الخاضعة للرقابة ، إلا أنها لا تستطيع دائمًا الحصول على ديناميات الأداء الرياضي في العالم الحقيقي.
ثالثًا ، إن تكلفة هذه الإعدادات ، التي تصل إلى عشرات الآلاف من الدولارات غالبًا ، تحد من استخدامها لفرق النخبة ومختبرات الأبحاث الممولة جيدًا. يضع هذا الحاجز المالي التكنولوجيا بعيدة المنال من أجل الرياضة على مستوى القاعدة ، حيث يعد تنمية المواهب أمرًا بالغ الأهمية.
صعود التقاط الحركة بدون علامة
يسمح التقاط الحركة بدون علامة ، مدفوعًا بالتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر ، بتتبع الحركة مباشرة من لقطات الفيديو ، دون الحاجة إلى علامات مادية. نماذج مثل Openpose و Tensorflow Pose تقدير ويمكن الآن تحديد مواقع المفصل البشري وتحليلها في ثلاثية الأبعاد ، كل ذلك من موجز فيديو واحد.
هذا النهج له آثار عميقة. وهذا يعني أن المدربين يمكنهم التقاط بيانات الحركة في الوقت الفعلي من الجلسات التدريبية دون مقاطعة التدفق الطبيعي للعب. يمكن للرياضيين تحليل تقنيتهم دون شيء أكثر من كاميرا الهاتف الذكي. يفتح الباب لالتقاط الحركة لتجاوز المختبر وعلى الحقل أو الملعب أو أرضية الصالة الرياضية.
حيث يعمل التقاط الحركة بدون علامة بشكل أفضل
إن القدرة على تتبع الحركة في البيئات في العالم الحقيقي تجعل التقاط الحركة غير المميزة ذات قيمة خاصة في الرياضة عالية السرعة والديناميكية.
في كرة القدم ، يمكن لحركة تتبع اللاعبين أثناء التدريبات المارة أن تُعلم القرارات التكتيكية. في الركض ، يمكن للمدربين تحليل طول الخطوة ووقت الاتصال الأرضي دون تعطيل جلسات التدريب. في لعبة البيسبول والكريكيت ، يمكن تقييم ميكانيكا الضرب دون مطالبة اللاعبين بارتداء بدلات أو علامات تتبع مرهقة.
إلى جانب تحليل الأداء ، فإن الآثار المترتبة على إدارة الإصابات وإعادة التأهيل هي بنفس القدر من المقنعة.
من خلال دمج التقاط الحركة بدون علامة في برامج إعادة تأهيل الإصابات ، يمكن لأخصائيي العلاج الطبيعي مراقبة أوجه القصور في الحركة في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال ، يمكن للاعب الذي يتعافى من إصابة الرباط الصليبي الأمامي ، على سبيل المثال ، مراقبة زوايا المشي والركبة عن بعد. هذا يقلل من الحاجة إلى زيارات عيادة متكررة.
الحواجز
على الرغم من إمكاناتها ، لا يخلو التقاط الحركة بدون علامة. في حين أن نماذج التعلم العميقة تتحسن ، فإنها لا تزال تكافح مع انسداد: حيث تصبح أجزاء الجسم مخفية مؤقتًا عن الأنظار. يمكن أن تؤثر الاختلافات في الإضاءة وزوايا الكاميرا وأنواع جسم اللاعب على دقة التتبع أيضًا.
لتحسين المتانة عبر البيئات الرياضية المتنوعة ، تحتاج هذه القضايا إلى تحسين مستمر في خوارزميات تقدير الوضع. (هذه هي تقنيات رؤية الكمبيوتر المستخدمة لتحديد وتتبع النقاط الرئيسية للجسم على شخص في مقطع فيديو.)
اقرأ المزيد: لقد حولت Supershoes الركض التنافسي للمسافة ، لكنها لا تزال مثيرة للجدل
القيد الرئيسي الآخر هو التحقق من الصحة. تم اختبار أنظمة التقاط الحركة التقليدية على نطاق واسع من أجل الدقة ، ولكن لا تزال النماذج التي لا تحتوي على مزيد من التحقق من الصحة في السياقات الخاصة بالرياضة.
سيكون ضمان الاتساق والموثوقية أمرًا بالغ الأهمية في إقناع فرق النخبة بالانتقال بعيدًا عن الإعدادات القائمة على العلامات.
اشترك في النشرات الإخبارية المجانية Allafrica
احصل على الأحدث في الأخبار الأفريقية التي يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك
نجاح!
انتهى تقريبا …
نحن بحاجة إلى تأكيد عنوان بريدك الإلكتروني.
لإكمال العملية ، يرجى اتباع الإرشادات الموجودة في البريد الإلكتروني الذي أرسلناه لك للتو.
خطأ!
كانت هناك مشكلة في معالجة تقديمك. يرجى المحاولة مرة أخرى لاحقًا.
مستقبل بدون علامات؟
يبقى السؤال: هل سيؤدي التقاط الحركة بدون علامة إلى تعطيل الأنظمة التقليدية واستبدالها تمامًا؟ من المحتمل أن تكون الواقع أكثر دقة.
على الرغم من أن التقاط الحركة القائم على العلامات سيحتفظ بمكانه في إعدادات البحث التي يتم التحكم فيها بدرجة عالية ، إلا أن البدائل التي لا تحتوي على علامة تهيمن على التطبيقات العملية القائمة على الميدان. إن إمكانية الوصول وسهولة الاستخدام والقدرات في الوقت الفعلي للأنظمة التي لا تحتوي على ماركات تجعلهم مغيرًا للألعاب.
اقرأ المزيد: var و Peace؟ لماذا لن يتخلص الحكم بمساعدة التكنولوجيا من القرارات المتنازع عليها في كأس العالم
عندما تصبح نماذج الذكاء الاصطناعى أكثر تطوراً والتقدم في تكنولوجيا الاستشعار ، ستستمر دقة الأنظمة التي لا تحتوي على علامات في التحسن. لا يكمن مستقبل التقاط الحركة في استبدال طريقة بطريقة أخرى ، ولكن في دمج طرق متعددة لإنشاء إطار عمل سلس وقابل للتطوير ودقيق لتحليل الحركة.
لم يعد الأمر مسألة ما إذا كان التقاط الحركة بدون علامة سيتولى سيطرة ، ولكن متى. ومع نضوج التكنولوجيا ، فإن فوائد المدربين والرياضيين والعلماء على حد سواء ستستمر في النمو. من المقرر أن تلعب دورًا أساسيًا في تشكيل الجيل القادم من الأداء الرياضي وتحليل الحركة.
حبيب نورباي ، أستاذ (علوم الصحة والرياضة) ، جامعة جوهانسبرغ
[ad_2]
المصدر