Nieuw onderzoek: AI verbetert live-voetbaluitzendingen door cameraman-afleidingen te verwijderen
AmsterdamOnderzoekers van de Technische Universiteit Kaunas (KTU) hebben een innovatief AI-systeem ontwikkeld om live voetbaluitzendingen te verbeteren. Het systeem voorkomt dat cameramannen per ongeluk in elkaars beeld komen. Het project wordt geleid door KTU-professoren Rytis Maskeliūnas en Serhii Postupaiev.
De AI maakt gebruik van het YOLOv8-model om objecten direct te identificeren en classificeren. Het model is getraind met een dataset van cameramensen in verschillende situaties en stadia van het spel. Het doel is om de uitzending soepeler en zonder onderbrekingen te laten verlopen.
Belangrijke kenmerken van de innovatie:
- Objectdetectie met behulp van YOLOv8
- Videoreconstructie om verwijderde delen te herstellen
- Verbeterde live-uitzending met minimale vertraging
Het systeem ondersteunt live-uitzendingen en verbetert tevens de analyse voor en na de wedstrijd, hoogtepunten en oude video's. Zelfs opnames van klassieke wedstrijden kunnen met deze technologie worden verbeterd.
21 november 2024 · 08:55
Nvidia imponeert, maar Aziatische beurs reageert aarzelend op concurrentie.
Deze nieuwe technologie is niet alleen voor voetbal. Ook sporten zoals futsal en basketbal kunnen hiervan profiteren voor betere uitzendingen. Dit benadrukt hoe veelzijdig en nuttig moderne AI kan zijn.
Professor Maskeliūnas is van mening dat naarmate technologie verbetert, AI het proces van live weergave van opgenomen beelden nog soepeler zal maken. Hij zegt ook dat AI in de toekomst advertenties in realtime kan verwijderen of aanpassen en de inhoud voortdurend nauwkeurig bijwerkt.
De vooruitgang in AI-technologie verbeteren live sportuitzendingen. Het zet storende elementen opzij, zodat fans zich volledig op de wedstrijd kunnen richten. Hierdoor wordt het kijken naar sport thuis veel leuker.
De studie is hier gepubliceerd:
http://dx.doi.org/10.3390/ai5020042en de officiële citatie - inclusief auteurs en tijdschrift - is
Serhii Postupaiev, Robertas Damaševičius, Rytis Maskeliūnas. Real-Time Camera Operator Segmentation with YOLOv8 in Football Video Broadcasts. AI, 2024; 5 (2): 842 DOI: 10.3390/ai502004220 november 2024 · 01:02
AI onderweg: compacte taalmodellen voor betere prestaties op mobiele apparaten
18 november 2024 · 14:36
Precieze gedragsstudies bij muizen dankzij AI: minder dieren en snellere resultaten
Deel dit artikel