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超越线路电话:Hawk-Eye如何提高性能

<p>职业网球的发展一直与当时不断变化的技术有关</p><p>例如,木制球拍的衰落导致我们今天享受的全新的基于动力的比赛风格最近的一项重大影响是Hawk-Eye球跟踪它肯定改变了我们观看和裁判网球的方式但我们能否进一步利用这种真正令人敬畏的技术来提高比赛精英的场上表现</p><p> Hawk-Eye是一种基于计算机视觉的技术,可以完全从视频中跟踪球和球员的轨迹</p><p>这种系统的优势在于它完全没有侵入性,你不需要将传感器放在任何东西中它主要是用于进行线路呼叫,作为备用,当玩家反对线路裁判所做的呼叫它也被广播公司用来提供游戏的一般概述,设置或匹配它的介绍已经引起了一些争论,但它是2004年美国公开赛女子四分之一决赛 - 当塞雷娜·威廉姆斯输给詹妮弗·卡普里亚蒂后 - 被国际网球联合会(ITF)批准在巡回赛级别使用 - 被一系列可疑的线路电话所破坏在这个应用程序中,它解决了一个真正的问题它消除了线路呼叫的人为因素,Hawk-Eye并没有感受到大点的压力它并不便宜,2011年的一份报告称每个法院的费用在60,000美元到70,000美元之间,另一位报告员今年将这个数字定为10万美元一个法庭很难说这个成本对于直线电话来说是不值得的,很难看到我们回到我们不使用球跟踪的世界但是Hawk-眼球不仅仅适合直线呼叫球迷只是真正看到球与球场之间的短暂互动,但鹰眼看得更远通过收集今年夏天在澳大利亚球场上每场比赛的整个轨迹上的数据,网球澳大利亚(TA)正在积累比以往更丰富的数据来源在今年的澳大利亚公开赛上,Hawk-Eye作为赛前对手分析工具的见解将比以往任何时候都更有利于澳大利亚网球公司的高性能单位Hawk-Eye自2007年以来,我们在澳大利亚公开赛和AO系列赛事(例如布里斯班和悉尼)的多个球场上进行了部署,因此我们为大约250名网球运动员提供了跟踪数据</p><p>部分归功于澳大利亚体育学院(AIS)拨款的资助,应用程序(像你最喜欢的智能手机上的那些已经使用开源技术构建,其核心数据为Hawk-eye数据教练可以从世界上任何地方登录,交互性排序和可视化数据,利用他们独特的专业知识,而无需每次他们想要深入研究数据时都要咨询绩效分析团队上面显示了applet的典型输出的一部分在这种情况下,只有在拉菲尔·纳达尔打破平局时才会命中(从右到左)我们可以很明显,在这种情况下,拉法最受欢迎的球员是在中间,而不是侧面</p><p>该应用基本上是一个“谷歌网球教练”,如果你想知道谁更快地击中了前锋,纳达尔还是罗杰费德勒</p><p> (纳达尔以4公里每小时的速度)或谁获得更高的净间隙服务于球场的优势方面</p><p> (纳达尔半厘米),或谁在30-40深度回击</p><p> (费德勒60厘米)这些不再是辩论了,TA教练可以明确地回答这些问题以及更多应用程序的问题这些见解可用于多种情况,从规划大满贯的对手到目标 - 为发展中的运动员设置例如,教练可能怀疑正在发展的运动员在断点上过于谨慎服务第2次服务教练可以在平板电脑或手机上使用该应用程序,以便在该确切情况下快速获得典型的服务速度众多顶级球员这样的数据很快就消除了假设运动员没有参加比赛的任何争论,并且他们应该在他们的比赛领域工作除了统计数据之外,还有更多的分析,更多的统计数据很棒但他们往往会错过领导并几乎总是被误解(正如荷马辛普森如此雄辩地说:“你可以用事实(统计数据)证明任何甚至是真实的东西”数据科学的一个不断发展的领域是机器学习,你可以在计算机内部构建简单的人工智能(AI)算法,这些算法将大量的观察结果提交到内存并在内部找到模式,主要是通过反复试验,这些算法模仿了这种方式</p><p>我们了解到,在历史上最成功的算法之一 - 人工神经网络 - 的结构受到了我们自己的大脑的启发</p><p>机器学习算法已经过调整以使用Hawk-Eye数据来试图发现其中的趋势matchplay结果是一个潜在的比赛日策略的“小黑皮书”,它可以提供竞争的优势TA教练能够利用他们认为适合作为对手准备的一部分的这些见解系统仍然非常正在开发中,但已经在一些顶级竞争中实施了例如,在澳大利亚之前,从数据中获得的洞察力被呈现给玩家组2014年戴维斯杯战胜乌兹别克斯坦无论你喜不喜欢,我们都在迅速进入信息时代,我们收集和使用数据的方式正在接管我们生活的方方面面运动 - 和网球 - 也不例外参见:A鹰眼的细节:

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