手机实时动态:数据如何保持环法自行车赛的运行

2021-06-11 10:12:11

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在比赛的最初阶段,球迷会在第二天的报纸上找到每个阶段的结果。但随着时代的变迁,这变得越来越不可接受。

20世纪20年代播出的第一场直播电台直播和精彩节目在电影和电影新闻片播出后的第二天播出。1948年,巡回演出在电视上直播,尽管最初只展示了某些阶段。

一个复杂的操作

快进到2019年,公众需求再次发生变化。每个阶段都是现场直播,而智能手机和社交媒体的崛起意味着粉丝们需要更多的报道以及有关比赛各个方面的更多信息。

这次巡回赛是法国的一次全国性的痴迷,具有重要的文化意义。但它的组织者,阿毛里体育组织(ASO),敏锐地意识到需要确保比赛保持其相关性并吸引新的观众 - 其中许多人可能不知道职业自行车的怪癖。

与许多其他体育项目一样,数字现在是ASO的优先考虑事项。但是对于一个包含21个阶段3,408公里的赛事而且有176名车手参赛,这是一项非常复杂的比赛。大数据,人工智能(AI)和云都是环法自行车数字化转型不可或缺的一部分。

增加参与度

2015年,ASO与NTT合作,提高可以从自行车和课程中提取的数据水平,然后可以对其进行分析并转化为通过种族评论和数字平台推动参与的见解。

巡回赛中充斥着诸如穹顶和大部队之类的行话,而竞赛规则和骑行战术则是许多其他运动中独一无二的。这些需要向不经意的观察者解释,而更多经验丰富的粉丝则希望从电视中进行深入分析。与此同时,路边的粉丝们希望获得实时统计数据,以改善他们的体验。

因此,数据是吸引所有群体参与的关键。组织者已经能够记录十年的自行车速度和位置等数据,但缺乏实时收集数据的能力,这使得它对媒体来说相对无趣。

“1999年,ASO增加了跟踪器,因为它知道运动会变成数字化。问题是潜在的网络问题 - 你如何实时获取数据?” Noelani Wilson说,他是环法自行车赛NTT队的一员。

以前,观众可用的唯一数据是骑在摩托车上的黑板,其中包含由秒表计算的大致时间间隙。

“这是最基本的数据收集形式,只迎合了人们在电视上观看,”威尔逊解释道。“粉丝们从路边看到了一些,但没有到达大众,并没有捕捉到巡回赛的经验。”

解决网络挑战

一旦NTT于2015年加入,它就设法找到了提取这些信息的方法。每辆自行车都有一个安装在座椅下方的手机大小的设备,内置GPS芯片,收音机和电池。从每个要在云中分析的骑手每秒读取一次。

自行车和赛车上的无线电发射器创建了一个网状网络,使用白色空间传输读数 - 为电视保留的频谱间隙。由于所使用的RF设备是低功率的,因此它与电视广播之间的任何干扰的风险都很低。

实时读数从自行车发送到用于提供电视图像的直升机,然后转发到位于舞台终点线NTT技术卡车旁边的樱桃采摘器上的天线。

Orange是ASO的另一个合作伙伴,致力于在每个完工地点安装光纤。这意味着NTT可以将数据(每个阶段有1.5亿个数据点)发送到云端,以便在收到它的400毫秒内进行分析。

云的力量

随着数据的进入,它被发送到阿姆斯特丹的数据中心,在那里NTT的算法可以运行。

除了广播公司的实时信息外,还可以为社交媒体和数字平台显示数据。这包括可以更好地显示冲刺结束的热图,平均速度图形和动画。该车队的一个重要时刻是在2015年,当时一个视觉显示参与重大车祸的车手的速度是病态的。所有这些都发布在专门的“Le Tour Data”Twitter帐户上。

“我们根据谁的需要将数据传输到不同的渠道,”Wilson解释道。“电视需要实时数据,因此可视化极少。

“我们在社交媒体上试行新的创新,因为这是一种快速查看是否有效的方法:它可以帮助粉丝了解更多并为比赛增添背景。一旦我们做对了,我们就会把它发送给广播。”

数据也被送到环法自行车赛的官方网站和移动应用程序,这意味着路边的观众也会受益。例如,该应用程序使用智能手机的GPS并将其与比赛速度数据配对,以便用户准确预测比赛何时到达其位置。

同时,科技卡车位于终点线的广播区,这意味着与主播广播的对话很容易。

由于云计算,设备也比其他设备少得多。以前需要安装多个系统和无数电缆,所有需要操作的技术干线都是屏幕,计算机和光纤网络的链接。

机器学习

云还赋予NTT实验机器学习的能力。例如,“Man v Machine”算法会对车手和舞台数据进行处理,以预测特定阶段的十个最有可能的获胜者。

它有70%的成功率,但永远不会是完美的,因为它不可能预测崩溃或短跑运动员在接近结束时被盒装的事件。

这在2019年的第19阶段是有证据的,当时NTT预测法国人Thibaut Pinot会赢得比赛,只是因为受伤他当天退出比赛。事实上,根本没有赢家,因为组织者因为冰雹导致洪水和泥石流而在一段时间内放弃了舞台 - 这种奇怪的事件永远无法合理地解释。

NTT还为广播公司提供高级视频分析。这是可能的叠加定位数据到实时视频源,帮助评论员识别车手在大部队或显示在攻击车手的速度。

为了使这个功能有用,有必要引入三维跟踪,以便在蜿蜒的道路上下行的车手可以放在同一组中 - 这是NTT面临的最大挑战之一。

“这是关于理解模式的,”NTT Group首席技术官Etienne Reinecke说。“机器学习可以做得比我们做得多得多。在环法自行车赛期间,该软件做出了100万亿次决策。你不能对人们这样做。通过数据获得实时准确性是巨大的。”

机器学习现在被用于预测关键事件的概率。“Le Buzz”分析视频片段以预测攻击,速度变化甚至崩溃。例如,在鹅卵石铺就的道路上或靠近喂食站的地方可能发生事故。

组织优势

这提出了一个关于道德的问题。如果NTT可以预测坠机的可能性,那么它不应该警告车手吗?

“我们不会干涉比赛,”Reinecke回答道。“我们向ASO发送数据,但赛车总是很危险。”

远离粉丝参与,数据有助于ASO管理比赛。如上所述,巡回赛不断变化,组织者必须在不完全了解比赛中发生的事情的情况下做出即时决定。

NTT通过应用内仪表板向官方赛车提供数据,以便他们做出更明智的决策。NTT不是向阿姆斯特丹发送数据,而是利用边缘计算来进一步提高可靠性和降低延迟。

“因为我们不想依赖整体加工路线,所以我们在具有边缘处理器的汽车上放置了较小版本的仪表板,”Reinecke解释道。

前几年的一个例子是当组织者看到绿色球衣的持有者马克·卡文迪什(获得最佳短跑运动员)时,在艰难的山地阶段之后有可能错过切割。

当球衣持有者被迫离开比赛时,ASO无法出现这种情况,所以它调整了截止点以允许更多的车手完成比赛。

展望未来

这种伙伴关系对双方来说都是成功的。对于NTT来说,环法自行车赛是一个有用的新创新测试平台,也是一个可以为其他企业做些什么的演示,而ASO则大大扩展了其数字覆盖范围。

自2015年以来,环法自行车赛的社交媒体粉丝数量已从270万增加到800万,而视频新闻观众则增加了1,000%。电视收视率稳定,但人们认识到ASO未来需要超越传统的广播收入模式。数字平台 - 以及数据的货币化 - 是该目标的核心。

但是,ASO能够收集的数据量很可能取决于政治和道德规范。最大的问题是谁拥有这些数据。它是ASO,因为它组织比赛,或者因为他们参加比赛而参加比赛?也许它属于个人车手?在不久的将来,这个问题可能会在其他行业 - 以及其他行业 - 提出。

双方已将合作伙伴关系延长至至少2024年,而NTT已经在进行其他创新。它已经举办了法典内部的黑客马拉松,以确定推动参与的新方法,以及构建原型增强现实(AR)应用程序,该应用程序将实时定位数据叠加在舞台地形的3D模型上。

作为未来计划的一部分,NTT和ASO希望为普通道路上的活动设计一个“智能体育场”概念。

“分析,数据和人工智能正在引领从模拟时代到数字时代的循环,”Reinecke说。

对于最初作为宣传噱头出售更多L'Auto汽车的竞赛而言,环法自行车赛仍然渴望在数字时代进行报道也就不足为奇了。

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