Lokalizacija igralcev v rokometu z globokimi prednaučenimi modeliMlakar, Jernej (Avtor) Perš, Janez (Mentor) Ivanovska, Marija (Komentor) Računalniški vidalgoritemlokalizacijarokometUmetna inteligenca ter računalniški vid sta v športu zelo koristna in kakovostna pripomočka, saj nam skrajšata čas iskanja, zbiranja ter analiziranja podatkov. Ker pa umetna inteligenca še ni dovolj napredna za nekoliko kompleksnejše programe ter ideje, je človeško znanje trenutno še v veliki prednosti. Če si predstavljamo program, ki bi potreboval samo posnetek rokometne tekme in v hipu vrnil segmentirane podatke vseh posameznikov ter njihovih strelov, se mogoče zasnova za tak program ne zdi tako kompleksna. Ob podrobni poglobitvi v zasnovo se zavemo, da je za nastanek takšne aplikacije potrebno mnogo različnih pristopov ter vloženega dela. Ena izmed največjih osnov za takšno aplikacijo bi bila lokalizacija igralcev z globoko naučenimi algoritmi. Takšna lokalizacija je precej odvisna od človeške pomoči, saj je potrebno algoritme zaganjati fizično. Vendar je nekje potrebno začeti, saj lahko samo tako pridemo do želenih ciljev. S pomočjo različnih vnaprej pripravljenih algoritmov ter lastnega znanja lahko iz amaterskih posnetkov rokometne tekme pridobimo lokacijo igralcev na tlorisu rokometnega igrišča oziroma iz tridimenzionalnega v dvodimenzionalni prostor. Rezultati, ki jih vrne lokalizacija, so zadovoljivi za pogoje, v katerih so bili podatki zajeti. Zaradi amaterskih posnetkov, uporabe ene samcate kamere ter slabe postavitve pri preslikavah igralcev prihaja do odstopanj. V popolnih delovnih pogojih, kjer bi bilo več kamer, ki bi bile postavljene na boljših položajih, bi bili rezultati nekoliko točnejši, vendar nikoli dovolj precizni, zaradi nepopolne transformacije iz tridimenzionalnega v dvodimenzionalni prostor.20242024-06-19 11:35:00Diplomsko delo/naloga158685sl