Как искусственный интеллект судит спортивные поединки

Я Иван, президент федерации кендо в Удмуртии, а ещё руковожу разработкой системы с AI-видеоаналитикой. Мне захотелось добавить к мастерству судейства поединков точность искусственного интеллекта ^[1]. Объединил спорт и работу, и теперь наш ИИ-продукт можно использовать на поединках по кендо. Расскажу, как и почему мы это сделали.Почему я решил объединить кендо с ИИ-технологиями.

Наверное, не всем известно: кендо — это современное японское боевое искусство. Если на время опустить философию, хотя это неотъемлемая часть кендо, то суть спортивного поединка вот в чём: два противника наносят друг другу удары бамбуковыми мечами, синаями. Важны точные попадания в определённые зоны: голову, туловище, запястье, горло.

И вот здесь возникает проблема: касания бывают спорными. Судьи не всегда могут точно зафиксировать, был ли нанесён удар, просто не успевают уследить. 

Я решил, что могу помочь улучшить процесс судейства с помощью видеоаналитики. Искусственному интеллекту можно доверить следить за спортсменами, распознавать касания и передавать судьям точные данные.

На что способен ИИ в кендо

Полная версия видео → https://vkvideo.ru/video-135767451_456239511?list=ln-oXvnmVHIkSxCZXgjNT ^[2]

Примерно так можно проиллюстрировать работу системы с ИИ-видеоаналитикой в качестве судьи на поединках кендо.

Какую систему мы используем

Около года назад мы с командой запустили продукт zool.ai ^[3] для производств, складов и учреждений. Вообще, это система с видеоаналитикой, то есть внутри неё нейронки, они анализируют картинку с камер, распознают нужные объекты или ситуации — оружие и номера, драки и падения, система фиксирует это всё в отчётауведомляет пользователей.

У этой системы широкая вариативность применения, и она проста в техническом оснащении. Для установки нужна только камера, подойдёт любая IP-камера наблюдения, поэтому мы без труда подключили систему в спортзале нашего кендо-клуба.

Самое главное для работы видеоаналитики — это обучить нейросети определять то, что нужно, в случае с кендо — касания синаем. Для этого нужно собрать данные. Много данных. Мы с командой и друзьями-кендоистами начали записывать тренировки: сотни часов, разные углы, разное освещение, разные противники. И помечали каждый кадр: «это касание в мен (шлем)», «это промах», «это неправильное распознавание».

В чём сложность 

Для качественного и безошибочного определения чего-либо нужно сначала обучить видеоаналитику на большом количестве видео, с разными ракурсами и качеством. И всё руками размечать: где объект в кадре, за чем следить. И если, например, для обучения ^[4] по распознаванию автономеров не сложно найти доступные базы видео с машинами, то для кендо или других специфических ситуаций необходимо время, пока система соберёт собственную базу. 

Когда мы начали тестировать zool.ai ^[3] в своём зале, было смешно. Система принимала поднятую руку за синай, видела удары там, где их не было. А ещё на татами все одеты одинаково, и для компьютерного зрения ^[5] отделить одного спортсмена от другого был вообще отдельный квест. Движения быстрые, разнообразные, свет часто отвратительный. Но справиться можно: отснять побольше собственных ракурсов и найти записи с поединками в сети.

Какое будущее у ИИ-судейства

Можно сказать точно: ИИ не заменяет судей, он призван помогать им. Решение — всегда за человеком. Но кроме этого я вижу дополнительно применение системы как помощь судьям в обучение своих новичков. Они смогут отсматривать аналитику поединков и, возможно, проходить какое-то тестирование. 

В общем, пока используем zool.ai ^[3] в тренировочных поединках. Впереди у нас с командой много работы, прежде чем систему допустят до судейства реальных турниров — кстати, расскажем обо всём в тг-канале ^[6]. Всем аригато годзаймас, большое спасибо!