打篮球的朋友应该知道，走步是比赛中最常见的违规行为之一。
为了更好地监控球员在篮球比赛中是否行走，一个名叫@Ayush Pai（我们暂且称他为AP）的人创建了一个人工智能裁判。
正如你所看到的，计算机一直在“观察”打篮球的人，并且可以立即判断出这个人是否在走路。
这位人工智能篮球裁判很快就吸引了一批网友前来围观。
有人开玩笑说，如果NBA用了这个AI裁判，他们就完了。 （因为NBA裁判有时不会判保送）
也有人表示，这个AI对于规范孩子们的篮球比赛似乎很有帮助。
还有一位智者建议AP设计另一个获得奥斯卡奖的错误检测AI。 （总督）
那么话说回来，这个AI裁判怎么有这么“凶眼”呢？
主要跟踪球的运动轨迹和步数
你可能已经猜到了，这个人工智能裁判主要是基于计算机视觉（CV）创建的。
AI主要跟踪两件事：球的轨迹和人迈出的步数。
为了实现这一点，首先要检测运球时间。
首先，AP 编写了一套 CV 算法来检测球的弹跳并流式传输摄像机的视图，即按顺序提取视频帧。
然后，美联社创建了一个 Aegis v 图片颜色掩模来识别并过滤掉篮球的颜色。
在计算机后台程序中，篮球显示为白色，而其他与篮球颜色不同的物体则显示为黑色；因为只有球被识别并放置在掩模中。
然而，干扰色导致篮球周围出现了一些不规则的像素块。为了优化这个问题，AP删除了一些后处理代码，并在球周围做了一圈，让它看起来更规则。
为了更好地追踪篮球的弹跳，AP测量了篮球的半径，根据球的半径和中心点推导出顶点，然后用抛物线函数来表示球的轨迹。当峰值达到最小值时，篮球接触地面。
解决了篮球识别问题后，我们需要统计一个人运球时走了多少步。
AP哥一开始以为用Apple Watch上现成的计步器就够了，但事实证明他太天真了——
Apple Watch 上的计步器不会实时更新。
于是AP哥干脆自己动手设计了一款实时计数的计步器。
他创建了一个 Android 应用程序，可以根据 x、y 和 z 轴上的加速度来检测和计算步数，并将数据反馈给 Python 程序。
最后，通过结合监测球轨迹和步数的两个数据集，就可以判断一个人是否在行走。
然而，目前的AI裁判还不够“完美”。有网友指出，这个AI似乎无法识别目前NBA流行的聚拢步（哈登应该对此很熟悉）。
对此，AP哥表示，以后会添加这个功能。
你看好这位AI篮球裁判吗？对了，AP哥已经在GitHub上开源了他的算法。有兴趣的朋友可以去看看哦~
传送门：参考链接：[1][2]
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