La Coupe du Monde de la FIFA 2022 est peut-être terminée, mais le DE BOUBA de la performance de l'attaquant belge Romelu Lukaku contre la Croatie restera dans les mémoires comme l'un des récits les plus déchirants du tournoi. Malgré ses frais de transfert élevés marqués à son nom, l'incapacité de Lukaku à convertir des chances faciles a conduit à la sortie anticipée de la Belgique. Mais que se passerait-il s'il existait un moyen de découvrir les raisons de ces opportunités manquées ? Avec le puissance de l'IA dans la génération des faits saillants sportifs, les entraîneurs, le personnel et même Lukaku lui-même peuvent découvrir chaque mouvement et chaque décision prise sur le terrain, fournissant des informations précieuses et une chance de rachat lors du prochain tournoi.

De plus, pour accélérer le processus de génération de contenu sportif, les fournisseurs de médias recherchent des moyens de faire analyser par l'IA les séquences de jeu et de sélectionner automatiquement les moments les plus marquants. Répondant à la demande émergente, les entreprises technologiques adoptent des algorithmes d'IA et de ML pour identifier les meilleurs moments du sport.

Source : DLabs

Objectif d'apprentissage

• Comprendre le rôle de l'intelligence artificielle dans la génération du sport et comment elle peut aider les entraîneurs et les joueurs à analyser et à améliorer leurs performances.
• Explorez l'impact de l'IA sur la façon dont nous regardons et revivons l'action sportive sur le terrain et comment elle a révolutionné.
• Familiarisez-vous avec les technologies de pointe que les entreprises telles que WSC Sports utilisent pour créer des temps forts et comment elles utilisent l'IA pour rassembler les temps forts des jeux en temps réel.
• Comprenez comment l'IA est utilisée pour analyser et catégoriser l'excitation d'un jeu diffusé en différents niveaux (joueur, spectateur et commentateur) et comment elle peut aider à créer des clips appropriés.

Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.

Table des matières

1.  Introduction
2. Vidéo Highlights : Le tissu IA pour le sport
   2.1 Faits saillants de l'IA dans le sport : comprendre l'impact
   2.2 Tirer parti de l'intelligence artificielle dans les faits saillants des vidéos de sport : exemples et innovations
3. Décodage des techniques : l'IA pour la génération de temps forts vidéo dans le sport
   3.1 Reconnaissance optique de caractères (OCR)
   3.2 Réseaux de neurones
   3.3 Traitement numérique des images
   3.4 Traitement du langage naturel (NLP)
   3.5 Apprentissage automatique
4. Faits saillants de l'IA dans le sport : opportunités futures et voie à suivre
5. Conclusion

Vidéo Highlights : Le tissu IA pour le sport

La Coupe du Monde de la FIFA 2022 est passée, mais la façon dont nous regardons et revivons l'action sur le terrain a changé à jamais, grâce à la puissance de l'IA. Par exemple, JioCinema, une plateforme de streaming qui n'est pas le premier choix de nombreux téléspectateurs en Inde, s'est rapidement fait un nom grâce à son approche innovante de la couverture. Malgré quelques problèmes de streaming initiaux, JioCinema a éliminé les retards et introduit de nouvelles fonctionnalités telles que Mode Hype et vue multi-caméras. Mais ce qui est vraiment révolutionnaire, c'est la façon dont ils utilisent l'IA pour rassembler les points forts des jeux.

Source : GreatLearning

Fini le temps d'attendre un jour ou deux pour voir les meilleurs moments vidéo de votre sport préféré. Avec AI, les analystes peuvent courir contre la montre pour organiser un récapitulatif de 6 à 7 minutes de l'ensemble du jeu, ne laissant aucune place à l'erreur. L'IA peut rapidement rechercher et trouver les moments importants du jeu et les compiler en temps réel. C'est l'avenir de la couverture sportive, et c'est une période excitante pour être fan.

Faits saillants de l'IA dans le sport : comprendre l'impact

La technologie utilisée par WSC Sports, appelée Vidéoverse, utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour analyser la vidéo, l'audio et les données de la couverture sportive en direct afin d'identifier et de mettre en évidence les moments cruciaux. Ces moments sont ensuite fragmentés en plusieurs niveaux, catégorisés et étiquetés. L'algorithme utilise reconnaissance optique de caractères, les réseaux de neurones, et des techniques de traitement d'images numériques pour détecter les événements dans le jeu et le "quasi-contenu" et les stocker indépendamment. Cela permet au système de reconnaître les moments dramatiques et tendus dans l'action du jeu et d'utiliser ces informations pour créer des clips et des faits saillants appropriés qui peuvent être facilement partagés avec les spectateurs.

Source : Prime Focus Technologies

L'IA analyse et catégorise l'excitation d'un jeu diffusé en trois niveaux : joueur, spectateur et commentateur. L'IA peut capturer le moment où un joueur marque un but, détecter le niveau d'excitation de la foule et analyser le ton du commentateur pendant le match. Il est également utilisé pour collecter et analyser des données sur le court de tennis, s'inspirer d'un as atteignant 100 miles par heure, détecter les réactions des téléspectateurs et utiliser la reconnaissance visuelle des mouvements pour déterminer quels moments doivent être enregistrés pour un moment fort.

L'utilisation de la création vidéo basée sur l'IA et de la diffusion automatisée offre des expériences incroyables aux utilisateurs et des résultats tangibles aux personnes qui distribuent le contenu. Par exemple, lors de la Coupe du monde du Qatar en 2022, WSC Sports a automatisé les faits saillants dans les histoires Web sur Google Search, permettant aux fans de découvrir les dernières actions dès qu'ils ont rejoint le jeu.

Tirer parti de l'intelligence artificielle dans les faits saillants des vidéos de sport : exemples et innovations

L'IA est exploitée de diverses manières pour créer des extraits de vidéos sportives. Voici quelques exemples:

• Bobines de surbrillance automatisées : L'IA est utilisée pour créer automatiquement des bobines de surbrillance de jeux, en utilisant la reconnaissance visuelle des mouvements pour déterminer quels moments sont les plus excitants et doivent être enregistrés pour une bobine de surbrillance. Par exemple, IBM développe un système qui pourrait produire des extraits vidéo automatisés artificiellement intelligents en utilisant ses capacités d'informatique cognitive.
• Faits saillants en temps réel : Des systèmes alimentés par l'IA sont utilisés pour créer des temps forts en temps réel pendant un match en direct, permettant aux fans d'accéder aux temps forts dès qu'ils se produisent. Par exemple, WSC Sports utilise l'IA pour créer des temps forts en temps réel pour la Coupe du monde et d'autres événements sportifs, avec des mises à jour immédiates et continues qui permettent aux fans de découvrir les dernières actions dès qu'elles se produisent.
• Faits saillants contextuels : L'IA analyse le contexte d'une pièce et crée des faits saillants pertinents pour la pièce. Par exemple, un système alimenté par l'IA pourrait être utilisé pour créer une bobine de surbrillance de tous les jeux qui ont conduit à un touché gagnant.

• Faits saillants personnalisés : AI crée des bobines de surbrillance personnalisées pour les fans en fonction de leurs équipes, joueurs et jeux préférés. Par exemple, un système alimenté par l'IA pourrait être utilisé pour créer une bobine de surbrillance de tous les circuits frappés par un joueur de baseball préféré.

Avec les progrès de la technologie de l'IA, le montage vidéo devient de plus en plus efficace. Les algorithmes d'IA peuvent capter les nuances des événements sportifs, telles que les réactions de la foule, les interactions des joueurs et même des moments subtils dans des sports comme le golf, ce qui permet aux éditeurs de créer plus facilement des expériences de visionnement immersives. Des entreprises comme CognitiveMill utilisent l'informatique cognitive pour imiter la perception vidéo humaine, améliorant encore les capacités de l'IA dans le montage vidéo. Cette technologie permet aux diffuseurs et aux éditeurs de suivre les demandes rapides de création de contenu pour les plates-formes de bureau et mobiles. C'est une période passionnante pour l'industrie, car l'IA révolutionne la façon dont nous créons et consommons du contenu vidéo.

Décodage des techniques : l'IA pour la génération de temps forts vidéo dans le sport

Reconnaissance optique de caractères (OCR)

L'OCR est une technique qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser des images et des vidéos et reconnaître le texte qu'elles contiennent. L'algorithme traite l'image ou la vidéo, identifie le texte et le convertit en texte lisible par machine. Ce processus peut être effectué en temps réel, offrant un moyen rapide et efficace d'extraire des informations pertinentes d'une vidéo, telles qu'un score, des noms de joueurs et d'autres informations pertinentes. Ces informations peuvent ensuite générer automatiquement des légendes et des métadonnées pour les extraits vidéo.

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour analyser la vidéo et identifier des modèles dans le métrage. Ces algorithmes imitent le fonctionnement du cerveau humain, leur permettant de reconnaître et d'identifier des modèles dans de grandes quantités de données. Dans l'analyse de vidéos sportives, les réseaux de neurones peuvent être formés pour identifier des événements spécifiques, tels qu'un but marqué ou une faute commise, en analysant les images. Ils peuvent également être utilisés pour analyser les réactions de la foule, les mouvements des joueurs et d'autres indices visuels afin de déterminer l'excitation et le niveau dramatique du jeu.

Traitement d'image numérique

Le traitement numérique des images est une technique qui utilise des algorithmes mathématiques pour analyser les images et en extraire les informations pertinentes. La technique peut être utilisée pour analyser les séquences vidéo et extraire des informations telles que les mouvements des joueurs, les réactions de la foule et d'autres indices visuels. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour générer automatiquement des faits saillants et des clips, offrant un moyen rapide et efficace de créer un résumé de jeu.

Traitement du langage naturel (PNL)

La PNL est une technique qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et comprendre le langage humain. Les algorithmes NLP peuvent être utilisés pour analyser le commentaire et détecter le ton et le sentiment du commentateur pendant le match. Par exemple, l'algorithme peut détecter quand le commentateur est excité, triste ou neutre. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour générer des faits saillants et des clips supplémentaires basés sur la perspective du commentateur, permettant une expérience de visionnement plus immersive.

Machine Learning

L'apprentissage automatique est une technique qui utilise des algorithmes pour analyser des données et identifier des modèles et des tendances. Dans le contexte des temps forts des vidéos sportives, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser une variété de données, telles que les statistiques des joueurs, les réactions de la foule et les commentaires, pour faire des prédictions sur les événements futurs et pour identifier les moments les plus excitants et les plus dramatiques du jeu. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour améliorer la précision des autres techniques mentionnées ci-dessus, telles que l'OCR, les réseaux de neurones, le traitement d'images numériques et le NLP.

Faits saillants de l'IA dans le sport : opportunités futures et voie à suivre

Alors que la technologie continue d'évoluer, l'IA a le potentiel de révolutionner la façon dont nous créons et consommons les meilleurs moments des vidéos de sport. Nous ne faisons qu'effleurer la surface de ce qui est possible avec ces techniques. À l'avenir, nous pouvons nous attendre à voir des algorithmes d'IA encore plus avancés capables de fournir une analyse plus détaillée et précise des séquences sportives. En outre, les progrès de la vision par ordinateur et de l'apprentissage en profondeur joueront également un rôle important pour rendre les faits saillants générés par l'IA plus réalistes et naturels.

Source : IndeRSE

La voie à suivre pour l'IA dans la génération de temps forts sportifs est de continuer à améliorer et à affiner ces techniques et d'explorer de nouvelles façons d'utiliser l'IA pour créer des expériences de visionnage plus engageantes et immersives. Cela peut inclure l'utilisation de l'IA pour créer des expériences de réalité virtuelle et de réalité augmentée, l'intégration de données et de statistiques en temps réel dans les faits saillants, et même l'utilisation de l'IA pour créer des faits saillants personnalisés pour les téléspectateurs individuels. Au fur et à mesure que la technologie progresse, le po.

Conclusion

En conclusion, l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans la génération de temps forts sportifs révolutionne la façon dont nous regardons et revivons l'action sportive sur le terrain. Des entreprises comme WSC Sports et JioCinema utilisent l'IA et d'autres techniques avancées d'apprentissage automatique pour analyser la vidéo, l'audio et les données de la couverture sportive en direct afin d'identifier et de mettre en évidence les moments cruciaux en temps réel. Cela permet une manière plus efficace et précise de créer et de distribuer des temps forts sportifs. Grâce à l'IA, les entraîneurs, le personnel et les joueurs comme Lukaku peuvent découvrir chaque mouvement et chaque décision prise sur le terrain, offrant des informations précieuses et une chance de rachat lors du prochain tournoi. L'utilisation de la création vidéo basée sur l'IA et de la diffusion automatisée offre des expériences incroyables aux utilisateurs et des résultats tangibles aux personnes qui distribuent le contenu.

Principales sorties:

• L'intelligence artificielle révolutionne la façon dont les temps forts sportifs sont créés et distribués.
• Des entreprises comme WSC Sports et JioCinema utilisent l'IA pour analyser la vidéo, l'audio et les données de la couverture sportive en direct afin d'identifier et de mettre en évidence les moments cruciaux en temps réel.
• L'IA permet une manière plus efficace et précise de créer et de diffuser des temps forts sportifs. Les entraîneurs, le personnel et les joueurs peuvent l'utiliser pour découvrir chaque mouvement et chaque décision prise sur le terrain et améliorer leurs performances.
• L'utilisation de la création vidéo basée sur l'IA et de la diffusion automatisée offre des expériences incroyables aux utilisateurs et des résultats tangibles aux personnes qui distribuent le contenu.

Les médias présentés dans cet article n'appartiennent pas à Analytics Vidhya et sont utilisés à la discrétion de l'auteur.

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