Rennlinse: Eine maschinenintelligenzbasierte Anwendung zur Analyse von Rennfotos
25 October, 2023
Andrei Boiarov, Dmitry Bleklov, Pavlo Bredikhin, Nikita Koritsky, Sergey Ulasen. Im Workshop der International Sports Analytics Conference and Exhibition (ISACE) 2023.
Diese Arbeit stellt Race lens vor, eine neuartige Anwendung, die hochentwickelte Deep-Learning- und Computer-Vision-Modelle für die umfassende Analyse von Rennfotos nutzt.
Die entwickelten Modelle haben ihre Effizienz in einer Vielzahl von Aufgaben unter Beweis gestellt, darunter das Erkennen von Rennwagen, das Erkennen von Startnummern, das Erkennen und Quantifizieren von Fahrzeugdetails sowie das Bestimmen der Fahrzeugausrichtung. Wir erörtern den Prozess der Zusammenstellung eines robusten Datensatzes, der für das Training unserer Modelle erforderlich ist, und beschreiben einen Ansatz, mit dem wir diesen Datensatz fortlaufend erweitern und verbessern. Unsere Methode nutzt eine Feedback-Schleife zur kontinuierlichen Modellverbesserung und steigert so im Zeitverlauf die Leistung und Genauigkeit von RaceLens.
Ein wesentlicher Teil unserer Studie ist der Veranschaulichung der praktischen Anwendung von Race lens gewidmet, mit Schwerpunkt auf dessen erfolgreichem Einsatz durch NASCAR-Teams über vier Saisons hinweg. Wir liefern eine umfassende Bewertung der Leistungsfähigkeit unseres Systems und seines direkten Einflusses auf die strategischen Entscheidungen der Teams sowie auf deren Leistungskennzahlen.
Die Ergebnisse unterstreichen das transformative Potenzial maschineller Intelligenz im wettbewerbsintensiven und dynamischen Umfeld des Autorennsports und setzen einen Maßstab für künftige Anwendungen.
