网球中的鹰眼

鹰眼系统是一种用于追踪球类运动轨迹的技术,最初由英国Roke Manor公司的Paul Hawkins和David Sherry研发。该系统自2005年起被引入网球比赛,允许运动员挑战裁判的界内外判定。通过使用10个高速相机捕捉球的位置信息,结合三角测量法计算出球的三维位置,从而确定球是否出界。
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鹰眼(Hawk-Eye)是一种用于追踪一些球类比赛(像网球,板球,足球,斯诺克等)球运行轨迹(和游戏模拟)的技术(或计算机系统)。


鹰眼技术最先于2001年由英国的 Roke Manor公司的Paul Hawkins和 David Sherry所研发,后来他们独立出来和电视制作公司Sunset + Vine一起成了Hawk-Eye Innovations 公司。

2005年秋季,国际网球联合会在纽约测试了鹰眼系统后,国际网球联合会开始在网球比赛中使用鹰眼系统。2006年3月的Nasdaq-100 Open官方的使用了鹰眼系统;之后当年的美国网球公开赛也官方的宣布在比赛中使用鹰眼系统,之后次年的大满贯赛事澳网,温网也官方的使用也鹰眼系统让比赛选手能用鹰眼系统挑战裁判的"Line Calls",以便判断球是打在界内(in),还是界外(out).至今还有女王杯,戴维斯杯,大师赛和中网等使用了鹰眼系统,大满贯中只有法网还没有官方地使用鹰眼技术(法网是红土赛场-clay)。

鹰眼系统使用了10个高速相机去拍摄球的位置信息,然后这些数据实时地传递给后台的计算机分析处理软件,然后决定球每一帧的具体位置。首先单个相接采集下球的二维的位置(x,y),然后将所有的相机的二维信息结合起来,利用三角测量法计算出求的三维位置(x,y,z),通过将每一秒(或更精确)的帧结合起来就得出了球的四维信息(x,y,z,t):运动轨迹(trajectory);最后处理软件利用得出的数据,决定球准确接触场地的位置信息,以便得出球是在界内还是界外,高速相机的捕捉数据显示球有44毫米接触到了地面,但球实际在地面有印记的实际宽度是35毫米,因为球的外围部分并没有足够地踩到地面。利用这些数据,鹰眼系统得出球实际接触地面的准确信息。

当网球运动员在发球或击球的过程中,对于裁判(umpire)的出界判定或运动员可能认为球出界了但裁判没作出出界判定的calls,他们就可以利用鹰眼系统回放(replay)最后的发球或击球过程以挑战裁判的判断,这一过程被称作"Official Preview",然后作出最终的裁决。


在鹰眼系统的使用前期,就得了John McEnroe,Jim Courier,Andre Agassi等网球前辈的肯定和支持。

continued......

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

### 羽毛球场鹰眼系统的实现原理 羽毛球场鹰眼系统是一种基于计算机视觉和数据分析的技术解决方案,其核心目标是对羽毛球比赛中的球路轨迹进行精确跟踪和分析。以下是其实现的关键技术和组成部分: #### 1. **硬件设备** 鹰眼系统通常依赖于多个高速摄像机来捕捉球的运动轨迹。对于羽毛球场而言,一般需要安装至少4个摄像头[^1],这些摄像头被固定在场馆的不同位置,以覆盖整个场地范围。通过多角度拍摄,能够更全面地获取球的位置数据。 #### 2. **软件算法** - **图像处理** 摄像头捕获的画面会被传输至中央处理器,利用先进的图像识别技术提取球体的具体坐标信息。这一过程中会涉及背景分离、边缘检测以及噪声过滤等操作[^2]。 - **三维重建** 结合来自不同视角的数据,构建出球的空间三维模型。这一步骤需要用到几何校正方法,确保即使存在镜头畸变也能获得精准的结果[^1]。 - **路径预测** 基于已有的物理规律(如空气阻力影响下的抛物线方程),计算未来一段时间内球可能到达的位置。这种预判有助于快速判断击球是否有效[^2]。 #### 3. **实时反馈机制** 为了满足竞技体育的要求,所有的运算都必须在极短时间内完成并向裁判提供清晰直观的答案。因此,高效的编程框架成为不可或缺的部分之一。例如,可以采用C++编写底层逻辑部分,而前端界面则借助HTML/CSS/JavaScript组合呈现给观众或工作人员查看。 ```python import numpy as np def predict_ball_path(initial_velocity, angle_degrees, time_interval=0.01): g = 9.81 # gravitational acceleration (m/s²) theta_radians = np.radians(angle_degrees) t_values = np.arange(0, max_time, time_interval) x_positions = initial_velocity * np.cos(theta_radians) * t_values y_positions = initial_velocity * np.sin(theta_radians) * t_values - 0.5*g*(t_values**2) return list(zip(x_positions, y_positions)) ``` 此代码片段展示了如何简单模拟一个物体沿斜向上发射后的水平位移垂直高度变化情况,实际应用中还需考虑更多因素如风速效应等复杂条件。 --- ### 应用方案探讨 目前虽然主流国际赛事尚未普遍引入羽毛球项目的鹰眼辅助裁决工具,但从其他类似项目的经验来看,实施起来并非不可行。下面列举几个潜在应用场景及其优势: - **争议判定支持** 当运动员对某次边界触碰存疑时,可通过回放录像配合即时生成的动态曲线图帮助仲裁人员作出更加公正合理的裁定决定[^2]。 - **训练指导优化** 教练团队可利用此类高科技手段深入剖析选手每一次挥拍动作细节特征,进而制定针对性更强的教学计划提高整体技术水平。 - **观赏体验升级** 转播平台运用增强现实AR效果叠加展示每回合精彩瞬间重演画面,使得远程观赛者同样能感受到现场热烈氛围的同时获得更多专业知识普及机会。 ---
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