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作者 FlameWind 在 PTT [ Baseball ] 看板的留言(推文), 共83則
限定看板:Baseball
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17F推: 上下有誤差是因為目前上下是固定高度07/17 01:10
18F→: 而好球帶高低跟球員 pose 有關,這塊很難做07/17 01:10
19F→: 今年有做一個根據球員身高,做幾個階段的高低設定調整07/17 01:11
20F→: 但是還辦不到自動化07/17 01:11
21F→: 然後 k-zone 是準的,左右是準的,高低也是準的07/17 01:12
23F→: 但是高低目前沒有辦法依照打者的身材與 pose 調整07/17 01:12
24F→: 所以僅供參考07/17 01:12
27F推: 我們轉軸快做出來了,季末前有機會可以自動給球種07/17 01:14
31F推: 我是逢甲人工智慧研究中心主任07/17 01:17
32F→: 2021 之後 K-Zone 就是我們跟台體在繼續開發跟維護的07/17 01:18
36F推: 有機會啊,因為我們轉軸快弄出來了,正在解一些詭異的07/17 01:21
37F→: 問題,例如 cutter 軌跡像 slider,但是轉軸到底07/17 01:21
38F→: 比較像速球還是像滑球?用肉眼看有不同答案07/17 01:22
48F推: 講到 K-Zone 準度,我得出來辯護一下,是準的07/17 01:25
50F→: 不是歸給教授,就像工程師在公司工作寫 code07/17 01:25
51F→: 智財是歸給公司的,但是著作人格權並不會被抹煞07/17 01:26
56F→: 也就是說作者可以說那是他做的,但是他並不擁有智財07/17 01:26
2F→: 另,台南這台本後機,略略有點斜,不是很肯定角度參數07/07 13:16
8F→: 新莊、天母跟台南是我們的系統,驗證過是準的......07/07 13:22
16F→: 要是有被打歪當然要校正07/07 13:30
17F→: 另,現場人員疑似有問題的時候,後續也會去校正07/07 13:30
18F→: 校正目前是用雷射測距儀來做07/07 13:30
21F→: 所以目前還做不到每場校正,我們有在思考怎樣簡化07/07 13:31
22F→: 希望弄出簡易工具讓現場人員也能自己校正07/07 13:31
25F→: 突然不準就是攝影機掉幀07/07 13:35
26F→: 但是這事情我們去年優化系統之後,今年幾乎沒有了07/07 13:35
27F→: 然後我講的是攝影機歪掉,例如被界外球打到07/07 13:35
28F→: 假如發生這種事情我們通常就會讓系統下線了07/07 13:36
29F→: 那其他例如地震,有沒有可能震歪,造成參數改變07/07 13:36
30F→: 當然會有,這樣就是現場人員發現異狀,我們再去校正07/07 13:36
31F→: 我引用的是黃致豪老師的文章,講一講 2D 3D 視角差07/07 13:37
32F→: 黃老師是我的合作夥伴,但是沒人說我們意見會一樣,哈07/07 13:37
30F→: 在不同球場都能用,因為基礎模型並不是用天母的資料04/29 11:09
31F→: 訓練的,棒球在不同球場還是棒球,所以泛用性是有的04/29 11:10
32F→: 其他球場要用就是要裝攝影機04/29 11:11
50F→: 跟 Trackman 比較或許不能直接比04/29 11:45
51F→: 但還是可以分析其相關性,Trackman 目前仍然是唯一的04/29 11:46
52F→: ground truth04/29 11:46
53F→: 壘包碰觸複雜度比較高,之後會嘗試多角度攝影機04/29 11:46
54F→: 以及壘包中埋 sensor 來蒐集資料輔助判決04/29 11:47
55F→: 但是要做的事情太多了04/29 11:47
75F→: 不同球種的誤差不同04/29 13:37
76F→: 這是因為抓縫線的模型,看過不同樣本的球路數量不同04/29 13:38
77F→: 不過我們也在弄另一個非監督式的方法,或許能幹掉這個04/29 13:38
78F→: 問題04/29 13:38
88F→: 就是怕誤導所以出來說有誤差啊04/29 22:43
89F→: 這東西給觀眾看,就是讓大家一樂04/29 22:44
90F→: 也讓大家知道國內有這技術04/29 22:44
91F→: 而且大部分球的轉速相對關係都是對的,這個是有驗證的04/29 22:45
92F→: 此外,至少我們知道有誤差,用 trackman 量的04/29 22:45
93F→: 有沒有誤差、誤差多少都沒把握y04/29 22:45
94F→: 而且我們有轉速已知的模擬可以作為最終比對手段04/29 22:46
95F→: 現在的誤差大多來自縫線還抓不好,這只是資料的問題04/29 22:46
10F→: https://youtu.be/KFwjOnWQjk411/05 15:03
12F→: 基本上複雜的狀況,AI 因為看不懂所以都會給很簡單的11/05 15:04
13F→: 結果11/05 15:04
14F→: 可以抓守備佈陣,但是要用專用攝影機,轉播辦不到11/05 15:05
29F→: sioprr: https://youtu.be/Saj0bXmgl3o11/05 20:28
30F→: 這顆 AI 的判定結果11/05 20:28
31F→: Pred: 右外野 全壘打 2分打點 二壘跑者 回壘 得分11/05 20:29
32F→: 除了右外野,看起來像全壘打以外,後面都瞎掰的,哈哈y11/05 20:29
292F推: 上面有人在問如何加入團隊的11/03 08:07
293F→: 我們確實在徵人,對影像處理、OpenCV、NN 等相關技術11/03 08:08
294F→: 有熟悉度,同時對棒球運動有所熱愛與認識的11/03 08:09
295F→: 歡迎來投履歷 contact@fcuai.tw11/03 08:10
306F推: 增加 sensors 跟 cameras 跟提升速度是矛盾的11/03 09:06
307F→: 就提升準確度來說,也未必有用11/03 09:06
308F→: 因為攝影機的 2D 平面與空間 3D 的估計,有很大部分11/03 09:06
309F→: 是估計的,測距是單點的,但是攝影機拍的是一個面11/03 09:07
310F→: 然後攝影機越多,要算的東西就越多,會越慢11/03 09:07
311F→: 兩機已經可以獲得足夠多的資訊11/03 09:08
312F→: 而且已經有很多衝突要解,更多機會更複雜11/03 09:08
313F推: 光感應 sensor 不可行,會有兩個問題11/03 09:13
314F→: 光是走直線,在這條直線上會經過的東西不是只有球11/03 09:14
315F→: 光是走直線,球場上沒有可以架設裝置的地方11/03 09:14
1F推: 上面有人在問如何加入團隊的
2F→: 我們確實在徵人,對影像處理、OpenCV、NN 等相
3F→: 有熟悉度,同時對棒球運動有所熱愛與認識的
4F→: 歡迎來投履歷 contact@fcuai.tw
346F推: tfe 講的那篇論文我是作者之一11/03 18:44
347F→: 不過那篇是用 trackman 做的,有 k-zone 之後11/03 18:44
348F→: 下一步會有其他更進一步的東西可以做11/03 18:44
1140F推: 郭俊麟還要上欸......11/15 15:22
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