传感器正在悄悄改变体育裁判的视界 它是怎么做到的？

作者： JulieEleftheriou，

美国职业棒球大联盟专员 Rob Manfred 最近告诉 ESPN，机器人裁判将在 2024 年进入大联盟。这种电子击打区或自动击球系统 (ABS) 包括本垒板后面的一个传感器和多个三角定位的鹰眼光学跟踪摄像机。该系统使用投球弧线以及击球手击打区的位置、尺寸来确定任何特定投球的好坏。当击球手没有挥棒时，该系统会在几秒钟内将正确的判决转发到裁判员的耳机中。

图 1：体育中使用的技术并不新鲜。照片镜头补充了这个1950 年的自动裁判机。（图片来源：Walter Stein - 美联社）

2023年，ABS 将在所有小联盟的比赛中使用，以允许进行一些实验。在一半的 AAA 场地中，所有的判决将由 ABS 自动执行。另一半将使用 ABS 挑战系统。在该系统中，裁判员还是象往常一样判决球和击球...但击球手、投手或捕手可以挑战该判决。在这些情况下，机器人裁判将做出最终决定。

体育分析的技术构件

根据反馈，棒球机器人裁判并不是体育领域的唯一应用——事实上，体育分析市场到 2025 年可能达到 45亿美元。虽然产品功能和规格因制造商而异，但某些技术是大多数分析系统不可或缺的。请考虑三个例子：

1.物联网传感器嵌入到设备中或由球员佩戴。这些传感器捕获的参数包括位置、运动、加速度、振动、力、压力和冲击。

图 2：用于可穿戴市场的六轴和九轴运动传感器比比皆是。本文所示为三个带有片上处理器的 MEMS惯性测量装置 (IMU)。（图片来源：TDK InvenSense）

2.超宽带 (UWB) 是一种短程无线通信协议。由于通过高频无线电波进行操作，因此 UWB 可以比蓝牙、GPS 或 Wi-Fi 捕获更精确的空间和方向数据。光学跟踪系统使用高速、同步摄像机，以每秒 300 帧以上的速度从多个角度捕捉视频图像。

图 3：鹰眼跟踪摄像机帮助官员在足球（橄榄球）和板球比赛以及游泳和网球比赛中作出裁决。（图片来源：Hawk-Eye Innovations）

3.人工智能 (AI) 软件即时处理数据，然后将其转换为其他格式，如适合广播公司的视频评论系统、视觉效果以及适合球迷的移动应用。

图 4：用于健身和体育的运动捕捉传感器常见于可穿戴设备中。（图片来源：Movella Xsens Technologies BV）

应用聚焦：国际足联世界杯期间采用的互联技术

2022年卡塔尔世界杯的正式比赛用球采用了由 Adidas、FIFA 和 KINEXON 开发的新追踪技术。Adidas 悬架系统用于稳定球内的 500 Hz 惯性运动单元 (IMU) 运动传感器。IMU 以每秒500 次的速度收集关于球的精确的位置时间数据。体育场周围的鹰眼摄像机以每秒 500 次的速度追踪球的位置。鹰眼的半自动越位应用 SkeleTRACK 以每秒多达 50 次的速度追踪每个球员的 29 个位置点。

图 5：2022 国际足联世界杯使用的足球包括 KINEXON 连接，以更多的数据增强视辅助理裁判 (VAR) 系统。（图片来源：Sdidas）

当这些技术结合在一起时，视频比赛官和视频辅助裁判 (VAR) 就能获得需要的数据，从而做出快速、准确、一致的越位判决。该软件还能生成球员的 3D 图像，并在体育场内的大屏幕上显示。其他应用将比赛直播与个别球员和球队的当前和历史表现数据相比较。这也是第一年在体育场用手机拍摄垂直格式的社交媒体内容，使内容创作者能够以近乎直播的效果分享比赛的关键时刻。在家观看比赛的球迷可以利用国际足联的增强现实 (AR) 应用——将自己的客厅变成 3D 数据中心。

应用聚焦：用 NHL Edge 追踪冰球和球员

NHL在 2022 年麻省理工学院斯隆体育分析大会上获得了著名的阿尔法最佳体育创新奖。该联盟因其冰球和球员追踪技术，即 NHL Edge 品牌而获得认可。该应用（由 SportsMEDIA Technology 或 SMT 创建）具有获得专利的Bright Star 传感器嵌入式冰球。当冰球受到冲击时，比如掉到冰面上或被球员击中，传感器就会被唤醒并发出红外光，并传送到场馆内的多台光学追踪摄像机。SMT 的 OASIS 平台处理数据并分发给官员、教练、广播员和球迷。

图 6：嵌入 NHL 冰球的传感器为球队、广播公司和球迷生成更多数据。（图片来源：Paul Sancya - 美联社）


图 7：通过 NHL 球衣背面的传感器实现实时球员追踪。（图片来源：Paul Sancya - 美联社）

数据分析几乎在每一项职业运动中都深入人心，但 NHL Edge 背后的驱动力却是球迷的参与。总体上座率一直在下降，而能否吸引年轻球迷决定着联盟的未来。由 5G 和边缘计算支持的场内应用将数字信息实时叠加到比赛视频上。广播员和球迷可以在几秒钟内看到球员的数字、统计资料和历史表现。观众很快就能通过增强现实 (AR) 头盔，将自己置身于冰上的行动中。把此类应用扩展到其他职业运动的潜力无疑是赢得阿尔法奖的一个因素。

先别急着考虑人

先进的分析技术有助于运动员更有效地训练，更好地表现并更安全地投入比赛。光学追踪和视频审查系统解决了比赛争议并加快了比赛。将应用联网后，球迷能够以前所未有的方式与球队和球员接触。但是，让机器凌驾于人类教练的直觉之上是另一回事。

在 2022 年全美联赛分区系列赛 (NLDS) 的第四场比赛中，Dodgers 队经历 Dave Roberts 在第五局下半场撤下了先发投手 Tyler Anderson。《体育画报》指出，Anderson 投出了一场大师级的比赛，在 86 个投球中只允许有两个安打和零分。Anderson 告诉《洛杉矶时报》，他本来可以投一整晚的。

数字计算员们不同意。

根据分析结果，在第六局换上一个新投手是正确的做法——理论上，这个决定可能在比赛开始前就已经做出了。（Roberts 在媒体见面会上迟到了 45 分钟，因为他被决策小组的工作耽搁了)。具有讽刺意味的是，Dodgers 队赢得了 2020 年世界系列赛的第六场比赛，当时 Tampa Bay Rays 队的投手 Blake Snell 在投出他职业生涯中最好的一场比赛时被撤下。该队主教练Kevin Cash 承认是利用他们的数据分析结果做出这个决定的。可以说，分析可以是一种有价值的方法...但不是整个球赛。

小编的话

在边缘侧应用领域，将传感器、通信和AI结合在一起从而构建智能化的传感系统将成为一种趋势，这将为边缘侧带来更多的创新应用。本文提到的在体育分析中应用智能传感系统来进行裁判，就是一个正在发生的典型用例。您是否关注过智能传感系统？是否正在开发这类系统？您对智能传感系统的应用趋势有哪些看法？欢迎留言，分享交流！