AI科技革新足球：讓全球賽事更公平、更智慧

科技正在改變足球運動，從提升裁判判決的準確性到最佳化場上戰術，人工智慧（AI）的應用正逐步深入。瑞士蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）與國際足總（FIFA）正攜手探索如何讓AI技術更廣泛地應用於全球各級足球賽事中。

目前，AI已開始在足球領域發揮作用，例如分析球員動作、協助裁判判斷越位與否。半自動越位技術（SAOT）被視訊助理裁判（VAR）使用，以確保判決更加公正。這套系統透過即時數位追蹤球員的移動與位置來運作。然而，這些技術目前僅限於大型賽事使用，因為系統複雜且成本高昂：每個球場需要10至12臺靜態攝影機從不同角度記錄比賽。

蘇黎世聯邦理工學院高階互動技術實驗室（AIT Lab）的博士生蔣天健（Tianjian Jiang）表示：「所有攝影機必須完美同步，才能生成精確的數位影像。」他與團隊正協助FIFA開發更簡化的技術方案，目標是讓AI技術更普及。

研究團隊的核心想法是將系統簡化到只需一臺攝影機即可運作。畢竟，每場職業比賽都有一臺用於轉播的攝影機，這臺攝影機位於邊線，負責記錄近四分之三的比賽畫面。雖然目前僅靠單一攝影機進行視訊分析仍需要幾年時間才能成熟，但AIT Lab已在此方向上邁出關鍵一步。研究人員已將2022年卡達世界盃多場比賽的近50分鐘影片完全數位化，建立了一個名為WorldPose的資料集。

WorldPose資料集包含超過250萬個三維球員姿勢，能夠同時追蹤場上所有球員的位置與動作，無論他們是否持球。這在機器學習中被稱為「姿勢估計」。與人類不同，電腦無法直接「看見」，因此依賴資料來識別人物或物體的位置與移動方式。

透過不斷訓練，電腦學會處理和解讀影像與視訊資料。電腦視覺需要大量資料，電腦反覆分析這些資料，直到識別出差異並最終發現模式。演演算法讓機器能夠自主學習，而非依賴人類程式設計。現有演演算法已能直接從二維影象生成三維物體與人體。在「單目姿勢估計」（MPE）中，電腦使用單一攝影機的影象來檢測人物或物體的位置、移動方向與軌跡。

現有的MPE方法在預測單一球員姿勢方面表現出色，但在同時追蹤多名球員時仍有困難，尤其是在足球比賽中球員移動範圍廣闊的情況下。蔣天健表示：「我們希望找到一種即使在大範圍內也能精確運作的演演算法。」

2021年，FIFA向蘇黎世聯邦理工學院尋求資料集，以訓練電腦進行姿勢估計，並評估現有MPE方法的實際效能。FIFA提供了2022年卡達世界盃的多段視訊序列，包括不同攝影機（固定與移動）拍攝的畫面，以及各球場的詳細場地尺寸資料。

這項任務耗費了ETH研究人員三年時間。蔣天健回憶道：「起初我們以為能快速獲得精確的資料集。我們已經有一套能精確數位化姿勢與軌跡的系統，並認為這能輕鬆應用於世界盃影片。」然而，他們很快發現，將系統應用於更大資料集與單純數位化個別序列之間存在巨大差異。

技術挑戰包括球員遮擋、動態模糊與攝影機校準問題。不同攝影機的變形或轉播攝影機的變焦也增加了難度。為了確保數位球員能精確疊加在真實球員上，研究人員首先必須校準並比較球場內多臺靜態攝影機的視訊畫面。校準的目的是精確確定每臺攝影機的特定屬性，例如焦距或感光元件尺寸，並調整攝影機以盡可能準確地記錄現實。

數位參考線隨後被疊加在攝影機畫面上，作為視覺輔助。這層疊加顯示校準的效果或是否仍有變形。蔣天健解釋：「如果校準正確，數位場線會從所有角度完美重疊於真實場線上。」電腦隨後能使用靜態攝影機的精確引數來估計球員的姿勢與軌跡。透過廣泛應用於電腦視覺的SMPL模型，數位人體被呈現得盡可能接近真實人體。

這些資料隨後被用於「餵養」移動轉播攝影機，後者也被校準——例如透過全方位移動與變焦。如果真實與數位資料正確重疊，現在就能僅用一臺攝影機以三維方式呈現球員在場上的精確位置、軌跡與姿勢。

利用WorldPose資料集，ETH研究人員詳細比較了現有MPE技術是否能用單一攝影機足夠準確地檢測越位球員。在米蘭舉行的歐洲電腦視覺會議上，研究人員發現現有方法在處理新資料集時仍存在困難，這為未來研究指明瞭方向。

僅用一臺攝影機進行姿勢估計，可以在小範圍內以高精確度確定姿勢與動作，即使焦距較長或人與攝影機之間距離較遠。MPE模型在處理個別動作序列時表現相對良好，但在確定同一空間內多名球員的相對位置時仍有困難。攝影機的變焦尤其具有挑戰性。蔣天健表示：「這讓我們確認，要實現一個穩定運作的系統，還需要大量研究。」

透過WorldPose資料集，目標是讓其他科學家訓練他們的系統並開發演演算法，使未來僅用一臺移動攝影機就能進行精確的AI分析。為此，FIFA發起了一項創新挑戰賽。除了ETH的資料集，FIFA還為這場國際研究競賽提供了足球比賽的視訊序列，但這次僅來自轉播攝影機。

蔣天健表示：「我們將資料與他人分享，這可能會加速這一領域的研究。如果未來單一攝影機的模型能達到與我們資料集相同的精確度，這項技術將適合廣泛應用。」截至目前，全球已有超過150名研究人員響應了這項競賽。蘇黎世聯邦理工學院也將繼續訓練其系統。蔣天健說：「我們將繼續完善資料集，並開發更多模型。」