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日本体育市场收入紧缩近30%,人工智能成为强心剂

来源:机器之能 2020-01-13 22:28:46 阅读:

提要2012年以来,日本体育市场一直处于下降趋势。...

本文来自微信公众号“机器之能”(ID:almosthuman2017),作者: 熊利郎、田辰

在日本千叶举办的CEATEC 2019年展会上,参与的展商数量共计有787家公司/组织(2018年为725家公司/组织)。其中,来自25个国家/地区的250家公司(来自19个国家/地区的206家)参加。其中富士通公司的AI自动评分系统获得了“总务大臣奖”。此前,该系统也被奥组委通过,并被许可正式利用在2020年东京奥运会的体操评分中。目前该系统支持的竞技10种项目中,计划东京奥运会中引用男子鞍马、男子吊环、男子跳马、女子跳马、女子平衡木这5个项目。

一、日本的体育市场规模分析

日本的体育市场可分为两类,一类为专业的竞技市场,另一类为休闲的体育运动市场。2012年休闲市场总额为647,720亿日元,比上一年的649,410亿日元下降了0.3%。 从长远来看,体育市场一直处于下降趋势,但在2012年,它同比增长了0.6%,达到39150亿日元。而为迎接2020年东京奥运会,日本体育市场迅速崛起。瑜伽普拉提等健身馆,健身俱乐部在不断增加。随着2019年橄榄球世界杯、2020年东京奥运会/残奥会、2021世界先进运动会(WorldMasters Games)等国际大型体育赛事在日本举办,日本体育周边产业将有发展和扩大的趋势。

日本体育市场收入紧缩近30%,人工智能成为强心剂

二、日本体育中常见的智能技术

机器学习:球类比赛中对数据进行挖掘和分析,提高运动员价值的技术手段。教练可通过对比赛数据进行挖掘和分析,寻找比赛里性价比高、拥有一技之长的运动员组队。避免仅依靠专业球探的经验,扩大挖掘运动员的范围。

计算机视觉:提供三维数据图像作为向观众展示的内容,观众可以一目了然运动选手的动作以及角度。通过慢动作回放,高速下的各种技术动作也更容易看清。运动员扭转的回旋数、倒立的角度以及选手的动作转换成客观的数据,有利于观众更加了解评分的基准。

大数据技术:大数据智能管理平台可收集运动人群数量、属性和运动信息,沉淀和积累健身和健康数据,为开展体育健身活动提供数字化依据和支撑,提供个性化的体育锻炼方案。

体感识别与手势识别技术:利用人体的肢体语言来与计算机场景内容进行互动,只需身体四肢做相应动作即可与大幕进行交互,无需佩戴任何感应设备,是最新一代的人机交互方式。

三、人工智能技术在日本体育行业的应用分布

日本体育市场收入紧缩近30%,人工智能成为强心剂

四、人工智能在日本体育竞技中的应用案例建筑

日本体育市场收入紧缩近30%,人工智能成为强心剂

体操三维图像数据捕捉

AI-GALILEO赛马预测AI:此为AI- dea公司开发的赛马预测系统。该AI预测系统会添加赛马的原始比赛数据,并添加赛马的身体数据,天气数据,赛马的养殖数据,与骑师的适应性,比赛场地的适配性等。对赛马进行评分后,在系统内的总得分值越高,获胜的可能性越高。

EDGEof智能体育教育系统:该系统利用平板电脑的摄像头,运动感应设备Knows,里程和心率感应器等获取运动数据,通过比赛或日常训练来将学生的运动能力可视化。运动数据数值化后,可针对学生的薄弱项目进行特别训练,查缺补漏进行提高。

AI自动评分系统:富士通公司开发的此系统能够提高体育评定的正确性。因为可以将扭转的回旋数、倒立的角度以及选手的动作转换成客观的数据,能够有效消除关于评分比赛中“判定的公平性”的质疑。采用了近红外线激光1秒内照射200万次,能够将选手的动作转换成三维数据图像,通过AI比对技术数据库瞬时评定、打分。

棒球运动员追踪系统:Future Ritz Liveritz公司开发的追踪系统利用安装在体育场后网的摄像机捕获整个比赛场地。AI会自动记录击球手,跑步者,秒数,投掷,击打和防守等图像,并自动解析比赛情况。此系统有助于教练来帮助运动员找到自身的技术缺陷。

五、人工智能在日本体育行业的局限性

1.深度学习的不可解释性:AI系统只能给出评分或判断,无法针对结果提供有效的,有说服力的评分依据。如果遇到运动员对AI判断的结果提出质疑,需要人工复审,可能会与AI判断的结果不一致。AI的判断公信力会下降。

2.缺乏训练数据:体育行业的数据以视频或记录的比赛数据为主,数据量小。对于深度学习或大数据分析技术而言,数据量不足以支撑生成可靠的模型。额外采集数据需要消耗巨额成本。

3.体育行业特殊性:体育赛事视频天然就存在视线遮挡、快速运转、复杂规则和大量人脸识别目标等因素,使得视频识别和判断的难度非常高。对于技术上的识别能力有极高要求。

六、人工智能在日本体育行业的发展趋势

1.运动数据评估智能化:不局限于在运动时的相关数据反馈,用户可了解和知道更高维度数据的意义。AI可根据用户的数据进行评估,自动生成综合性的运动报告

2.体育评分公平化:比赛中的黑哨将消失,自动评分成为主流。AI系统将作为主流的比赛评判手段,裁判作为辅助。裁判只在运动员对评判结果发生争议时,重新评估比赛现场的状况。

3.体育场景的扩大化:虚拟现实与体育仿真技术结合,可让人体验仿真环境下跑步,三维场景让枯燥的跑步变得有趣,用户可以置身于有趣的场景中,而不仅限于健身房,体育馆。

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