借SAS智能分析，助球队智胜
时间：2022-03-30 00:00:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-30 00:00:01 来源：行业动态
SciSports利用机器学习算法为足球场上的动作构建模型。随着应用经验的越加丰富，这些算法逐渐提高了执行任务的能力。现有的数学模型是基于人们对足球已有的了解和洞见而构建的，而AI将帮助人们进行新的探索和发现。 SciSports首席技术官Wouter Roosenburg表示。
以实时3D分析为例，赛场上追此逐彼，若要让BallJames进行精准数据采集，就必须对球员、裁判和足球进行动态识别，这也是SciSports当时所面临的一大难题。在这个问题上，我们非常感谢SAS平台的智能技术支持，SAS
事件流处理（SAS
Event Stream Processing）方案支持使用深度学习模型进行实时图像识别。 通过将我们的深度学习模型与SAS
Viya
TM相结合，我们可以在云中、摄像机或任何我们部署资源的地方，训练我们的模型。最终通过统一的平台来管理整个3D生产链，这一点实属难能可贵。Roosenburg对SAS给予高度的认可如果没有SAS
Viya
TM的帮助，这一项目是不可能成功的。
SciSports之前完全依赖开源代码构建模型。现在，凭借SAS平台的帮助，分析团队可以选择自己擅长的语言，在组织内部共享一个托管的分析资产库。据Brouwer介绍：这使得他们能够吸引具有不同开源代码技能的员工，还能使用同一个平台对生产链进行管理。另外，相比Python需要100行代码才能完成的工作，我们在SAS平台上仅需要5行，大大缩短了研发周期，这对于运动分析来说也是至关重要的。
自创立以来，SciSports迅速成为全球发展最快的运动分析公司之一。Brouwer认为SAS平台的多功能性是他们成功的一个主要因素。通过SAS，我们可以根据需要增强或降低处理能力，对模型进行实时投产，在一个平台上开发所有产品，并与开源代码相结合。
我们的目标是为全球数十亿球迷带来实时数据分析，帮助球队取得最佳成绩。通过与SAS合作，我们相信可以实现这一目标。
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