Avanzare nella visione sportiva con VR e AR
Un nuovo sistema trasforma l'analisi sportiva e l'esperienza di visione grazie alle tecnologie VR e AR.
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Indice
- L'importanza dell'analisi e della visualizzazione sportiva
- Panoramica del nostro sistema proposto
- Sfide nei metodi di tracciamento attuali
- Comprendere la stima della posa umana
- Tecniche di modellazione degli avatar e visualizzazione
- L'impatto delle tecnologie di analisi sportiva e visione
- Sviluppi futuri
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
L'analisi degli sport e la visione delle partite sono diventate sempre più importanti nel mondo dello sport di oggi. Offrono spunti preziosi non solo per allenatori e atleti, ma anche per i fan e i media. Con i progressi nella Realtà Virtuale (VR) e nella realtà aumentata (AR), sono emersi nuovi modi per guardare le partite. Questa tecnologia offre al pubblico un'esperienza più immersiva quando si guardano le competizioni sportive. Nonostante la crescita in questo settore, la ricerca relativa a VR/AR nella visione sportiva è ancora limitata.
In questo articolo, presentiamo un sistema completo che consente l'analisi e la Visualizzazione in tempo reale delle competizioni sportive in VR e AR. Il nostro approccio utilizza vari sensori per raccogliere dati di gioco, tracciare i movimenti dei giocatori, stimare le loro posizioni e creare modelli 3D dei giocatori. Questo sistema eleva l'esperienza di visione sportiva, rendendola più coinvolgente per i fan.
L'importanza dell'analisi e della visualizzazione sportiva
L'analisi sportiva comporta la raccolta e l'esame di grandi quantità di dati provenienti dalle partite. Questa pratica aiuta le squadre di allenatori e i fan a capire i momenti critici e le performance degli atleti, portando a migliori strategie di allenamento e competizione. Inoltre, gli allenatori possono usare questa analisi per migliorare i modelli di movimento degli atleti e prevenire infortuni.
Inoltre, l'integrazione delle tecnologie VR e AR nella visione sportiva migliora l'esperienza dello spettatore. I fan possono sentirsi come se fossero nello stadio, guardando la partita da vari angoli e distanze o seguendo la prospettiva di un atleta specifico. Questa esperienza immersiva è particolarmente vantaggiosa per i fan che non possono partecipare alle partite di persona.
Nonostante i vantaggi di VR e AR, i metodi attuali richiedono tipicamente numerose telecamere per la raccolta dei dati, il che può essere costoso. Questi metodi richiedono anche un elevato potere di elaborazione, rendendo la trasmissione in tempo reale una sfida. Quindi, c'è bisogno di framework economici ed efficienti nella visione VR/AR.
Panoramica del nostro sistema proposto
Il nostro sistema mira ad affrontare le sfide della visione sportiva su dispositivi VR e AR, analizzando contemporaneamente i dati di gioco. Iniziamo raccogliendo dati da sensori multimodali, tra cui LiDAR e telecamere. Successivamente, impieghiamo algoritmi per tracciare più giocatori e stimare le loro posizioni. Creiamo anche modelli 3D dei giocatori utilizzando un algoritmo di modellazione degli avatar. Infine, visualizziamo questi modelli 3D dei giocatori in un ambiente virtuale, consentendo al pubblico di guardare la partita attraverso i loro dispositivi VR o AR.
Raccolta dei dati
Il nostro processo di Raccolta Dati prevede l'uso di vari sensori per catturare i dati di gioco. Diverse telecamere e LiDAR sono posizionati attorno al campo per raccogliere una visione completa dell'azione. I dati raccolti includono informazioni sulle posizioni dei giocatori, i movimenti e altre metriche rilevanti necessarie per l'analisi.
Tracciamento multi-giocatore e stima della posa
Per tracciare i giocatori in tempo reale, utilizziamo algoritmi che analizzano i dati raccolti. Questi algoritmi rilevano la posizione e i movimenti di ciascun giocatore, estraendo caratteristiche specifiche dai dati per un tracciamento preciso. La stima della posa è il passo successivo, dove determiniamo la postura e i movimenti dei giocatori utilizzando tecniche avanzate che considerano un numero limitato di dati supervisionati.
Modellazione dell'avatar
Una volta ottenuti i dati 3D dei giocatori, creiamo avatar digitali che imitano i loro movimenti durante il gioco. Questo processo di modellazione degli avatar mira a rendere la rappresentazione virtuale dei giocatori il più realistica possibile, incorporando dettagli come abbigliamento ed espressioni.
Visualizzazione in tempo reale
Utilizzando i dati 3D dei giocatori, creiamo un ambiente virtuale in cui gli spettatori possono vivere la partita. Questo ambiente consente al pubblico di guardare partite live attraverso dispositivi VR e AR, fornendo un modo unico e immersivo per interagire con gli sport.
Sfide nei metodi di tracciamento attuali
Molti sistemi di tracciamento sportivo esistenti si basano su telecamere RGB tradizionali per monitorare i movimenti dei giocatori. Tuttavia, questi sistemi spesso affrontano difficoltà a causa di una scarsa illuminazione e alla sfida di identificare giocatori con somiglianze fisiche. Inoltre, le limitazioni nella stima della profondità possono ostacolare le prestazioni di questi metodi.
Recentemente, i sistemi LiDAR sono migliorati in termini di economicità e precisione. Permettono una migliore rilevazione e tracciamento 3D, ma potrebbero affrontare sfide in scenari in cui i giocatori sono molto vicini, il che è comune negli sport.
Per migliorare questi metodi esistenti, proponiamo un approccio ibrido che combina i punti di forza dei sistemi di telecamere e LiDAR. Fondendo i dati provenienti da più fonti, miriamo a migliorare l'accuratezza e l'affidabilità complessive del tracciamento dei giocatori.
Comprendere la stima della posa umana
La stima della posa umana è un aspetto critico del nostro sistema. Ci consente di determinare la posizione esatta di varie parti del corpo durante le partite. Questo processo è essenziale per creare avatar precisi.
Il nostro metodo utilizza l'imaging multiview, che cattura dati da più prospettive, facilitando una stima più precisa delle pose. Quando combinato con i dati LiDAR, possiamo ottenere risultati ancora migliori nella comprensione dei movimenti dei giocatori.
Pipeline per la stima della posa
Introduciamo una pipeline specificamente progettata per la stima della posa umana 3D. Utilizza una rappresentazione volumetrica, consentendoci di elaborare e integrare i dati provenienti da varie fonti in modo efficace. Questo metodo si distingue per la sua capacità di adattarsi ai dati in tempo reale, fornendo spunti sui movimenti dei giocatori durante la partita.
Tecniche di modellazione degli avatar e visualizzazione
Nel campo della VR e AR, creare avatar realistici è fondamentale per un'esperienza di visione avvincente. Il processo di modellazione degli avatar consiste in più fasi, tra cui progettazione, modellazione 3D e animazione.
Creazione di avatar realistici
Ci concentriamo sull'utilizzo di modelli 3D realistici che rappresentano accuratamente i giocatori. Questo comporta l'uso di dati dettagliati raccolti durante le partite per garantire che gli avatar riflettano accuratamente l'aspetto e i movimenti dei giocatori.
Applicando tecniche e software standard del settore, otteniamo avatar di alta qualità in grado di simulare azioni complesse in tempo reale. Questo realismo migliora l'esperienza degli spettatori, facendoli sentire più connessi all'azione.
Visualizzazione in realtà virtuale e aumentata
Una volta creati gli avatar, possiamo portarli in un ambiente virtuale. Utilizzando Unity, una popolare piattaforma di sviluppo di giochi, costruiamo una simulazione interattiva e visivamente accattivante del luogo sportivo.
In questo ambiente, possiamo manipolare i movimenti degli avatar in base ai dati catturati, consentendo una rappresentazione accurata della partita. Il pubblico può guardare la partita attraverso dispositivi VR o AR, accedendo a prospettive e esperienze varie.
L'impatto delle tecnologie di analisi sportiva e visione
L'integrazione delle tecnologie di analisi e visualizzazione sportiva cambia radicalmente il modo in cui i fan interagiscono con i loro sport preferiti. Fornendo dati e spunti migliorati, i fan possono formare connessioni più profonde con le partite e i giocatori che amano.
Analisi statistica per allenatori e atleti
Con il nostro sistema, le squadre possono raccogliere metriche importanti sulle prestazioni dei giocatori, tra cui tempo di gioco, distanza percorsa e velocità. Queste statistiche sono essenziali per sviluppare programmi di allenamento efficaci e strategie per migliorare le prestazioni.
Esperienze coinvolgenti per i fan
La natura immersiva di VR e AR trasforma il modo in cui il pubblico interagisce con gli sport. I fan possono partecipare attivamente al gioco scegliendo le loro prospettive e angolazioni, avvicinandoli effettivamente all'azione. Questo livello di coinvolgimento favorisce un senso di comunità tra i fan, indipendentemente dalla loro posizione fisica.
Sviluppi futuri
Nonostante i progressi fatti nell'analisi sportiva e nella visione VR/AR, ci sono ancora aree da migliorare. Un aspetto significativo che dobbiamo ancora affrontare è l'inclusione di oggetti specifici del gioco, come palloni o racchette. Questi elementi svolgono un ruolo vitale nell'esperienza di visione complessiva.
Man mano che avanziamo, ci concentreremo anche sulla modellazione e sul tracciamento di questi oggetti essenziali del gioco. Facendo così, miriamo a creare un ambiente virtuale più completo e coinvolgente per i fan.
Conclusione
In sintesi, il nostro lavoro presenta un nuovo approccio all'analisi e alla visualizzazione sportiva in VR e AR. Attraverso tecniche innovative che utilizzano dati multimodali, abbiamo sviluppato un sistema capace di fornire intuizioni in tempo reale e esperienze immersive.
I test e le sperimentazioni approfondite evidenziano il potenziale del nostro approccio per trasformare il modo in cui i fan vivono gli sport e migliorare le capacità di analisi delle squadre e degli allenatori. Con l'avanzare della tecnologia, siamo ansiosi di esplorare nuove possibilità e migliorare ulteriormente l'esperienza dei telespettatori nel campo degli sport.
Titolo: Sports Analysis and VR Viewing System Based on Player Tracking and Pose Estimation with Multimodal and Multiview Sensors
Estratto: Sports analysis and viewing play a pivotal role in the current sports domain, offering significant value not only to coaches and athletes but also to fans and the media. In recent years, the rapid development of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies have introduced a new platform for watching games. Visualization of sports competitions in VR/AR represents a revolutionary technology, providing audiences with a novel immersive viewing experience. However, there is still a lack of related research in this area. In this work, we present for the first time a comprehensive system for sports competition analysis and real-time visualization on VR/AR platforms. First, we utilize multiview LiDARs and cameras to collect multimodal game data. Subsequently, we propose a framework for multi-player tracking and pose estimation based on a limited amount of supervised data, which extracts precise player positions and movements from point clouds and images. Moreover, we perform avatar modeling of players to obtain their 3D models. Ultimately, using these 3D player data, we conduct competition analysis and real-time visualization on VR/AR. Extensive quantitative experiments demonstrate the accuracy and robustness of our multi-player tracking and pose estimation framework. The visualization results showcase the immense potential of our sports visualization system on the domain of watching games on VR/AR devices. The multimodal competition dataset we collected and all related code will be released soon.
Autori: Wenxuan Guo, Zhiyu Pan, Ziheng Xi, Alapati Tuerxun, Jianjiang Feng, Jie Zhou
Ultimo aggiornamento: 2024-05-02 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2405.01112
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.01112
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.