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