在快节奏的运动世界中，小细节也成决胜负关键。 为了获得竞争优势，教练和运动员一直在寻求能提供精确运动追踪和表现分析的尖端技术。以下段落介绍使用高速工业相机 (DFK 37AUX287) 和 AI 算法进行基于视觉的运动分析的多相机系统。该系统生成大量视觉数据，可实现高效3D无标记姿势估算，为运动员、教练和裁判员带来显著优势。

多相机系统为基于图像的模型提供数据
多相机系统中心配备高性能Sony IMX287全局传感器（可达539fps帧速率）相机。 相机的高速图像捕捉及极低动态模糊能提供3D建模、动态分析以及好球带建置所需的大量数据集。 透过同时运行多台相机，此系统能从各角度全面捕捉到球员动作。

3D无标记姿态估算用于精确分析
运用获取到的数据集，软件可以精准运算人体的17个节点并建立运动模型 （球员的骨骼模型，如上图），也称为3D无标记姿势估算。传统的标记系统繁琐且需配戴追踪仪器，限制了运动员的自然动态。 然而，有了无标记姿态运算，运动员可以不受阻碍地表现，而系统可以在 3D 空间中准确捕捉和重建他们的动作。 精确的信息使教练和分析师能够识别最细微的姿势变化，同时全面了解运动员的表现，看见以前看不见得缺点，并为以后的精准分析和标的训练铺路。

优化的接口为运动员带来优势
尽管功能复杂，但多相机系统的优化接口使运动员能够顺畅的进行训练和改进表现。 运动员可以实时观看其运动轨迹、投球和击球角度以及瞬间球速，以便立即进行调整和改进。 这种立即性的反馈有助于更深入地了解他们的表现，让他们可以持续改进和获得更好的结果。 轻松简单的安装过程让运动员能从Windows的平板上轻松地调整参数及触发点。

电子好球带精准判决球的轨迹
好球带是一个三维空间，而不是二维的，为了判定球的确切着陆点并呈现给观众，集成商利用两台高速相机，通过立体图像分析识别 X 和 Y 在 3D 空间中的交点，以极高的精度预测球的轨迹。 这项技术成为主审的辅助，让他们可以做出更明智的决定，提高比赛结果的公平性和准确性。