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