Стремясь сделать аналитику больших данных более доступной для спортивной индустрии, исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне использовали устройства Интернета вещей — недорогие датчики и радиоприемники, — которые можно встраивать в спортивное оборудование (например, мячи). , ракетки и обувь), а также в носимых устройствах.«Существует большой интерес к анализу спортивных данных с помощью высокоскоростных камер, но внедрение и обслуживание системы может стоить до 1 миллиона долларов. Она доступна только для крупных клубов», — сказал Махант Гауда, кандидат компьютерных наук и ведущий специалист. автор исследования «Использование Интернета вещей в спортивной аналитике». «Мы хотим значительно сократить расходы, заменив камеры недорогими устройствами для подключения к Интернету вещей (стоимостью менее 100 долларов США), чтобы многие другие организации могли использовать эту технологию».Команда, возглавляемая Ромитом Роем Чоудхури, доцентом кафедры электротехники, компьютерной инженерии и информатики из Иллинойса, совместно с Шэрон Янг из Intel, разработала передовые алгоритмы отслеживания движения на основе различных неполных и шумных измерений инерциальных единиц измерения ( IMU) датчики и беспроводные радиоприемники, встроенные в мяч и обувь игроков.
Если технология набирает обороты, аналитика в реальном времени станет возможной в любое время и в любом месте.Крошечные датчики, завернутые в защитный чехол и равномерно распределенные по оборудованию, используют алгоритмы логического вывода, которые могут отслеживать движение с точностью до нескольких сантиметров. Они могут точно характеризовать движение трехмерного мяча, например, траекторию, ориентацию и количество оборотов в секунду.
«Такой уровень точности и доступности может помочь игрокам в местных клубах считывать собственные результаты со своих смартфонов через Bluetooth, или школьные тренеры могут предлагать своим ученикам поддающиеся количественной оценке обратную связь», — сказал Рой Чоудхури, который также является профессором-исследователем в Иллинойсе. Лаборатория.
Обратная связь также может помочь в обнаружении и анализе травм игрока, например сотрясения мозга. Например, датчик внутри футбольного мяча может измерять, насколько сильно он ударяется о голову игрока, давая тренерам указание о том, следует ли лечить игрока от травмы головы.«Мы по-настоящему прикоснулись к приложениям с этими датчиками.
Алгоритмы обеспечивают чрезвычайно высокую детализацию и точность измерений, но используют общие измерительные инструменты, которые можно найти в любом смартфоне», — сказал Гауда.В статье, которая будет опубликована в USENIX NSDI 2017, исследуется отслеживание трехмерной траектории и параметров вращения мяча для крикета; тем не менее, основные методы отслеживания движений можно обобщить для многих различных видов спортивной аналитики.Команда, состоящая из учеников Ашутоша Декне, Шен Шена и других сотрудников Intel, также разрабатывает методы зарядки датчиков, включая получение энергии от вращения мяча.
«Мы заинтересованы в разработке этой технологии, чтобы помочь тренерам принимать более обоснованные решения на поле и за его пределами, а также обеспечить более широкое развлечение для зрителей», — сказал Рой Чоудхури. «Мы хотим предоставить передовую, но доступную спортивную аналитику всем, в любом месте и в любое время».Найдите отчет по адресу: http://synrg.csl.illinois.edu/papers/cricket-nsdi-2017.pdf.