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影像辨識3D重建運動軌跡 掌握投球打擊姿勢


發佈時間:2020/10/09 11:09
最後更新時間:2020/10/09 11:09
(圖/研究團隊提供) 影像辨識3D重建運動軌跡 掌握投球打擊姿勢
(圖/研究團隊提供)

國內團隊運用人工智慧技術,透過影像辨識人體17個關節節點,精準重建球員運動軌跡,不僅幫助教練檢視選手疲勞狀況、姿勢有無走樣,未來也有機會應用到高爾夫球等運動領域。

在科技部「精準運動科學研究專案」補助下,台灣體育運動大學與台大團隊2018年起攜手合作,研發「Karma Zone系統」,系統由6支高速攝影機組成,開發電子好球帶與3D動作分析兩個系統,研究成果今年也獲得科技部的未來科技獎。

 

其中,3D動作分析系統透過人工智慧(AI)與深度學習技術,用影像辨識抓取人體關節節點,打造有「透視功能」般的3D骨架模型,進一步記錄手肘、膝蓋每個關節的運動速度,選手的運動表現、姿勢是否走樣都能一清二楚。

台大光電工程學研究所副所長吳育任表示,這套動作分析系統是採用無標記方式,也就是球員身上不用貼任何感測器,採用多台高速攝影機拍攝的影像,用演算法建立球員3D關節模型,形成類似「火柴人」般的影像。

吳育任指出,研究初期也有請球員在身上貼裝置來做肢體辨識,這項技術跟電影特效中,請演員在身上穿戴裝置,記錄下臉部表情與手腳所有動作類似,但是團隊馬上發現,感測器貼在演員身上或許不影響演技,但是平常可以投到130公里的棒球投手,貼上感測器,卻可能只能投到120公里,影響實際表現,因此加快開發無標記方式。

藉由3D動作分析系統,可以觀察到球員每個投球、打擊動作都是「牽一髮動全身」。吳育任說,透過演算法可以偵測出人體17個節點,每個節點又都有X、Y、Z共3個座標,就能計算出51個維度,像是右手肘、右肩、左膝等位置,進一步計算施力角度、身體如何起動。

吳育任表示,頂尖投手旳投球動作其實很固定,講求一氣呵成,「因為出手前動作不應該有不同,不然打者就可能猜出接下來的投球類型。」如果選手動作出現變化,就可能是出現疲勞狀態的警訊,這些細微差異,在系統後續分析中都能清楚顯現,也讓教練訓練上有更精準的數據化依據。
 

不過,一台高速攝影機1秒就有300個影像,3台攝影機就有900個畫面。吳育任表示,投手投球大約2秒,由於講求高畫質,現有電腦運算分析技術還沒有辦法做到即時顯現,一個投球動作大概需6分鐘分析,但相信未來隨著電腦運算能力不斷提高,有機會達到即時顯示分析、幫助球員更快調整狀態。(中央社)

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#人工智慧#棒球#球員#好球帶#3D#投手

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