IT之家 7 月 27 日消息,在足球比賽中,點(diǎn)球常常是決定比賽勝負(fù)的關(guān)鍵。目前守門員在面對(duì)點(diǎn)球時(shí),大多依賴于直覺(jué)來(lái)進(jìn)行判斷。近日,西班牙拉斯帕爾馬斯大學(xué)的研究人員通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型,開(kāi)發(fā)出的模型在預(yù)測(cè)點(diǎn)球方向上表現(xiàn)出了比人類守門員更高的準(zhǔn)確率。
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據(jù)IT之家了解,研究人員從西班牙的電視轉(zhuǎn)播比賽中收集了 1010 次點(diǎn)球的視頻片段。經(jīng)過(guò)篩選,其中 640 段視頻被認(rèn)為可以用于人工智能模型的分析,其余的則因畫面模糊、時(shí)長(zhǎng)過(guò)短或被遮擋而被舍棄。這些可分析的視頻片段隨后被輸入到 22 個(gè)深度學(xué)習(xí)模型中,模型需要根據(jù)視頻畫面以及球員是左腳還是右腳踢球這一簡(jiǎn)單事實(shí),來(lái)判斷點(diǎn)球?qū)⑸湎蜃髠?cè)、右側(cè)還是正中。
結(jié)果顯示,表現(xiàn)最佳的模型能夠以 52% 的準(zhǔn)確率正確判斷點(diǎn)球的方向,這一比例高于人類守門員在比賽中的 46% 準(zhǔn)確率。當(dāng)研究人員排除了較少被選擇的正中方向后,模型的準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升至 64%,比人類守門員的準(zhǔn)確率高出近 10 個(gè)百分點(diǎn)。
對(duì)于這一結(jié)果,研究人員表示驚訝。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人大衛(wèi)?弗雷爾 - 奧布雷貢(David Freire-Obregón)指出:“我們沒(méi)想到,在球員踢球之前,那些微妙的動(dòng)作線索竟然能夠如此清晰地揭示他們的意圖。”他希望這些研究成果能夠?yàn)槭亻T員的訓(xùn)練提供幫助,但在實(shí)際比賽中應(yīng)用人工智能預(yù)測(cè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
弗雷爾 - 奧布雷貢表示,他們接下來(lái)的研究方向是探索是否能夠僅通過(guò)球員射門前的動(dòng)作,提前預(yù)測(cè)點(diǎn)球的方向概率,并且研究這種預(yù)測(cè)能夠提前到何種程度,同時(shí)還能保持較高的準(zhǔn)確率。





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