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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2021-11-05 19:17:49
看板 Baseball
作者 FlameWind (FlameWind)
標題 Re: [分享] 電子好球帶小夢 與其他
時間 Fri Nov  5 14:17:50 2021


我們家的技術頭 Takuro
寫了關於這一年電子好球帶開發上的心路歷程
引起了一些關注

簡單來說 littleshin 在台體大親手培育出了這套國產的電子好球帶系統
然後今年逢甲人工智慧研究中心 (FCUAI) 的團隊接手
由 Takuro 領軍,完成了從專案產品化的過程
現在的電子好球帶經過大規模重構與再設計
在效能與可靠度上都有所改善
架構設計上也已經可以比較容易地在不同球場佈署
同時具有良好的擴充性

簡單來說,電子好球帶現在已經成為一套智慧棒球場的系統平台
季末我們也有些新東西會上線,大家可以稍微期待一下

不過我今天不是來講電子好球帶的
我們團隊在棒球數據分析上面的努力不是只有電子好球帶而已
我們在棒球賽事影片自動剪輯上面已經耕耘了好幾年
簡單來說,我們在教 AI 看棒球,然後幫忙球探剪片

希望可以將過去佔情蒐、或者球隊數據分析員七成時間的剪片工作自動化


我們的系統現在輸入比賽影片,可以自動將逐球片段與該打席結果片段剪出
然後可以將打席結果以文字形式輸出成為文字記錄
感謝康文瑋先生與王振唯先生的努力
現在我們可以跟大家分享一些影片與辨識結果

下面的影片全部都是自動剪輯出來的,沒有經過人工
True 是中職網站上的文字標籤,Pred 是模型輸出的自動記錄

https://youtu.be/nu48Da16VgI
True:左外野 滾地球 一壘安打
Pred:左外野 滾地球 一壘安打

https://youtu.be/65FsfKa6eDU
True:左外野 高飛球 左外野手 接殺 一出局
Pred:左外野 高飛球 左外野手 接殺 一出局

https://youtu.be/KsQYzOcV5dY
True:內野 滾地球 游擊手 一壘手 刺殺 二出局
Pred:內野 滾地球 游擊手 一壘手 刺殺 二出局

https://youtu.be/FupT0JzuLho
True:內野 界外飛球 三壘手 接殺 三出局
Pred:內野 界外飛球 三壘手 接殺 三出局

https://youtu.be/z9zDL1jNLNk
True:中外野 高飛球 中外野手 接殺 三出局
Pred:中外野 高飛球 中外野手 接殺 三出局

上面這些算是 Easy Case 基本上左右外野、不同的內野手,接殺、安打
都能正確地抓出來

https://youtu.be/npkBgf1OqBY
True:內野 滾地球 二壘手 一壘手 刺殺 二出局
Pred:內野 滾地球 游擊手 一壘手 刺殺 二出局

不過二游還是有機會搞錯


https://youtu.be/_9N7kqOwsk4
True:內野 滾地球 游擊手 自踩壘包 一壘手 雙殺 三出局
Pred:內野 滾地球 游擊手 一壘手 刺殺 三出局

自踩壘包跟雙殺對 AI 有點難

https://youtu.be/uY3poTvIs4g
True:觸擊 短打 一壘手 二壘手 刺殺 一出局 一壘跑者 上二壘 二壘跑者 上三壘
Pred:觸擊 短打 一壘手 投手 刺殺 一出局 一壘跑者 上二壘 二壘跑者 上三壘

觸擊原本是比較難對付的 case,但是現在我們某種程度上克服了
這個除了處理的野手搞錯人,大致上還行

https://youtu.be/pl6-nAI6EXg
True:內野 滾地球 三壘跑者 三壘手 捕手 三壘手 觸殺 一出局 二壘跑者 上三壘
Pred:內野 滾地球 三壘手 一壘手 觸殺 一出局

這個有複雜的傳球過程,AI 還沒辦法弄得很清楚


放這篇主要是為了招募,我們的團隊在棒球領域的電腦視覺技術這塊走得蠻遠了

我們要招募對棒球 (其實還有足球......lol) 有認識、有興趣
然後有影像處理、機器學習、深度學習相關經驗的專兼任工程師
我們的 pay 雖然沒辦法跟高科技比,但是也不是什麼比照科技部
基本上不會比業界平均差


如果對我們的工作有興趣歡迎跟我們聯絡 contact@fcuai.tw

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.234.122.247 (臺灣)
※ 文章代碼(AID): #1XXCoH0Y (Baseball)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Baseball/M.1636093073.A.022.html
※ 編輯: FlameWind (36.234.122.247 臺灣), 11/05/2021 14:21:25
xhakiboo: 這個好耶1F 11/05 14:35
max2604: 推2F 11/05 14:39
j33669: 有沒有亂成一鍋粥的狀況,AI判定結果阿,感覺就很好笑3F 11/05 14:40
chenteddy: 好厲害喔....!4F 11/05 14:43
iori9060920: 好酷5F 11/05 14:46
chenteddy: 突然想到可以用機器學習的方式,6F 11/05 14:59
chenteddy: 追蹤守備員的跑位,又可以分析更多資料了
jyhsu: 覺得厲害8F 11/05 14:59
estceque: 給推9F 11/05 14:59
northlight: 推11F 11/05 15:03
FlameWind: 基本上複雜的狀況,AI 因為看不懂所以都會給很簡單的12F 11/05 15:04
FlameWind: 結果
FlameWind: 可以抓守備佈陣,但是要用專用攝影機,轉播辦不到
joe871002: 推15F 11/05 15:06
Xalan: 推16F 11/05 15:16
SaibuKani: 推原po大神17F 11/05 15:26
WongTakashi: 幫教授高調18F 11/05 16:01
sioprr: https://youtu.be/Saj0bXmgl3o19F 11/05 16:18
sioprr: 如果是這球的話不知道會是右外野手接球還是三壘手接球?
Royalblend: 想看AI吃粥21F 11/05 16:35
ru8zj3: 推好文22F 11/05 16:51
a25005640: 幫推一個23F 11/05 16:58
orznge: 好酷24F 11/05 17:09
kevin840505: 大神25F 11/05 17:13
frank901212: 推26F 11/05 17:56
jimluvssally: 推27F 11/05 17:57
tt7642: 但是如果遇到特殊佈陣應該很難讓AI判定,用背號可行嗎?28F 11/05 18:58

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