Использование модели Vision AI для распознавания игральных карт

В карточные игры играют повсеместно, от случайных домашних матчей до казино с высокими ставками. Хотя анализ карт во время игры может показаться простым, правильная идентификация каждой карты во время игры может иметь решающее значение. Даже небольшие ошибки, такие как неправильное прочтение карты или неправильный подсчет очков, могут повлиять на честность игры. 

Традиционно игроки и дилеры управляют этим процессом вручную, но мониторинг человеком подвержен ошибкам. Эти ошибки могут повлиять на эффективность и общее впечатление игрока. Искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение — раздел ИИ, который позволяет машинам видеть и интерпретировать визуальную информацию, — могут помочь преодолеть эти ограничения за счет автоматизации обнаружения и мониторинга игральных карт. 

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают различные задачи компьютерного зрения, включая обнаружение объектов и сегментацию экземпляров. Когда дело доходит до карточных игр, эти возможности компьютерного зрения могут помочь идентифицировать каждую карту на столе. Это обеспечивает надежный и последовательный мониторинг, даже когда карты перекрываются или быстро двигаются. 

В этой статье мы подробно рассмотрим проблемы ручного обнаружения карт и то, как компьютерное зрение может обеспечить точное обнаружение. Начнем!

Понимание обнаружения игральных карт

Прежде чем мы рассмотрим проблемы ручного обнаружения карт, давайте внимательнее посмотрим, что означает обнаружение игральных карт в контексте компьютерного зрения. 

Проще говоря, обнаружение игральных карт сосредоточено на обучении машины распознавать и интерпретировать карты, подобно тому, как это делают люди. Камера фиксирует визуальные детали, а модели компьютерного зрения, основанные на нейронных сетях, в частности на сверточных нейронных сетях (CNN), обрабатывают эти данные, чтобы понять, что находится на столе. 

Этот процесс обычно включает в себя обучение модели компьютерного зрения на наборе данных, который содержит изображения каждой масти и ранга, снятые в различных условиях освещения, под разными углами и на разных фонах. Аналогичные подходы можно применять и к другим карточным играм, таким как Pokémon или коллекционные карточные игры, где важна точная идентификация уникального дизайна карт. В процессе обучения модели модели зрения учатся распознавать особенности карт. 

‍

После обучения модель может обнаруживать несколько карт на столе и определять их ранг и масть. Это очень похоже на то, как человек сканирует разложенные карты, но здесь глаза заменены камерой, а мозг — алгоритмом. Вместе эти шаги обеспечивают надежное распознавание карт. 

Проблемы, связанные с ручным распознаванием игральных карт 

Вот некоторые из ограничений ручного определения игральных карт:

• Человеческая ошибка: Люди совершают ошибки, особенно при выполнении повторяющихся задач. В карточных играх это может означать неправильное толкование масти, путаницу в значениях или потерю счета. Длительные игровые сессии повышают вероятность ошибок, увеличивая риск ошибок, влияющих на игровой процесс. 

• Ограничения по скорости: Ручной мониторинг карт занимает время. Наблюдателям необходимо следить за каждым движением и вести счет вручную, что, естественно, замедляет игру. Эти задержки могут нарушить ход игры и ухудшить общее впечатление игроков.

• Согласованность: Наблюдения варьируются от человека к человеку. То, что очевидно для одного человека, может быть упущено другим. Эта непоследовательность делает ручной мониторинг ненадежным и влияет на точность в играх.

• Справедливость и прозрачность: Честная игра в играх сложнее обеспечить без беспристрастной системы. Ошибки или нарушения могут остаться незамеченными, и игроки могут усомниться в результатах. Это снижает доверие и затрудняет разрешение конфликтов. 

• Масштабируемость: Мониторинг одного стола — сложная задача; одновременная обработка множества столов или игр быстро становится непрактичной.

‍

Компьютерное зрение помогает преодолеть эти трудности, обеспечивая точное и последовательное распознавание карт. Далее давайте обсудим, как YOLO11 можно использовать для распознавания игральных карт.

Как YOLO11 можно использовать для распознавания игральных карт

Обучение модели глубокого обучения, такой как YOLO11, начинается с создания больших наборов данных аннотированных изображений карт. Разработанная для быстрого и точного визуального анализа, YOLO11 поддерживает ключевые задачи компьютерного зрения: обнаружение объектов, которое определяет местоположение объектов на изображении с помощью ограничивающих рамок, и классификацию изображений, которая присваивает метки на основе признаков.

Хотя YOLO11 поставляется с предварительно обученной моделью на наборе данных COCO (Common Objects in Context), охватывающем различные повседневные объекты, но не игральные карты, эта предварительная подготовка дает ей прочную основу в распознавании форм, текстур и узоров. Чтобы специализироваться на обнаружении игральных карт, модель должна быть дообучена или специально обучена на специализированном наборе данных игральных карт.

Этот процесс включает в себя сбор изображений карт в различных условиях — под разными углами, при разном освещении и даже в перекрывающихся расположениях. Затем каждая карта аннотируется: ограничивающие рамки и метки для обнаружения объектов или подробные маски для сегментации экземпляров на уровне пикселей. После обучения и проверки на тестовых изображениях YOLO11 может надежно обнаруживать и распознавать игральные карты в реальных сценариях.

‍

Распознавание игральных карт с использованием различных задач Vision AI

Существует несколько способов распознавания игральных карт, и, поскольку YOLO11 поддерживает различные задачи, можно использовать несколько методов. 

Вот как YOLO11 можно применять различными способами для распознавания карт на столе: 

• Только обнаружение объектов: В этом подходе YOLO11 обучается таким образом, что каждая уникальная карта (например, туз пик, двойка червей) рассматривается как отдельный класс. Затем модель может обнаружить и идентифицировать каждую карту за один шаг. При достаточном количестве обучающих данных она может даже распознавать перекрывающиеся карты. 

• Обнаружение и классификация: Другой метод заключается в разделении задачи на два этапа. YOLO11 сначала обнаруживает карты, рисуя ограничивающие рамки, а затем другая модель YOLO11 определяет их масть и ранг, используя классификацию изображений. Этот подход упрощает добавление новых типов карт или пользовательских дизайнов без переобучения базовой модели обнаружения объектов. Однако, если новые карты слишком сильно отличаются по внешнему виду, например, по размеру, форме или макету, может потребоваться также переобучение модели обнаружения для поддержания точности.

• Отслеживание по кадрам: При анализе видеопотока поддержка YOLO11 для отслеживания объектов может использоваться для отслеживания карт по нескольким кадрам. Это предотвращает повторный подсчет перемещаемых карт и помогает поддерживать точность в динамичных играх.

Эти различные подходы позволяют YOLO11 поддерживать приложения реального времени, такие как подсчет очков в блэкджеке, мониторинг игрового процесса и создание аналитики. Лучший метод зависит от конкретных потребностей игры.

Реальные приложения обнаружения игральных карт

Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, как работает модель Vision AI для распознавания игральных карт, давайте посмотрим, какое влияние она оказывает в реальном мире.

Казино и видеонаблюдение

Казино - это среда с высокими ставками, где обеспечение честной игры имеет решающее значение. Однако всегда присутствуют риски, такие как маркировка карт, скрытые переключатели или нерегулярная раздача. Традиционное наблюдение зависит от ручного мониторинга, который может пропустить незначительные движения во время динамичных игр.

Именно здесь может помочь компьютерное зрение. Интегрированное в системы видеонаблюдения, оно может автоматически отслеживать каждую карту и действие игрока за столом. Это обеспечивает обнаружение мошенничества в режиме реального времени, снижает зависимость от контроля со стороны человека и создает надежную запись игрового процесса, которую можно просмотреть в случае конфликтов.

‍

Таблицы смарт-карт

Во время игр вживую даже небольшие ошибки могут повлиять на ход игры и создать напряжение между игроками. В большинстве традиционных установок эти задачи возлагаются на дилеров или самих игроков, что оставляет место для ошибок. Столы для смарт-карт, оснащенные камерами или веб-камерами и системами компьютерного зрения, могут решить эту проблему. 

Vision AI или модель YOLO можно использовать для распознавания карт в момент их раздачи и автоматического обновления состояния игры. Это позволяет обновлять очки в режиме реального времени, мгновенно отмечать нарушения и автоматизировать транзакции при необходимости. Результатом является более плавный игровой процесс и стабильный опыт для всех за столом. 

Карточные игры с использованием AR и VR

Настольные карточные игры — это здорово, но они не всегда соответствуют интерактивности, которую игроки ожидают от цифровых форматов. Дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR) помогают решить эту проблему, добавляя новые уровни вовлеченности. AR накладывает цифровые элементы на физический мир, например, отображая учебные пособия, текущие результаты или подсказки прямо на реальном столе. 

VR, с другой стороны, создает полностью иммерсивную цифровую среду, в которой вся игра разворачивается виртуально. В сочетании с компьютерным зрением системы AR или VR улучшают игровой процесс благодаря отображению результатов в реальном времени, предложениям по ходам или иммерсивным гибридным режимам. Компьютерное зрение обеспечивает это, точно определяя каждую карту и связывая ее с интерактивными функциями. 

‍

Преимущества и ограничения обнаружения игральных карт 

Вот некоторые преимущества использования компьютерного зрения для обнаружения игральных карт:

• Быстрое и точное обнаружение: Модели компьютерного зрения могут распознавать и классифицировать игральные карты в режиме реального времени, обеспечивая надежный мониторинг.

• Прозрачность: Автоматическое обнаружение создает беспристрастную запись игрового процесса, которую можно просмотреть для справедливого разрешения споров.

• Аналитика: Инсайты, полученные с помощью решений компьютерного зрения, можно использовать для создания подробных данных об игровом процессе, что позволяет изучать поведение игроков и тенденции производительности.

Компьютерное зрение делает обнаружение игральных карт очень эффективным, но важно помнить об его ограничениях. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:

• Зависимость от высококачественных наборов данных: Производительность этих моделей в значительной степени зависит от качества используемых данных для обучения.

• Сложность с перекрывающимися картами: Когда карты сложены, частично скрыты или расположены под углом, системе Vision AI может быть сложнее правильно их идентифицировать.

• Сложные условия освещения: Непостоянное освещение, такое как отражения или низкая яркость, может помешать точному обнаружению игральных карт. 

Основные выводы 

Обнаружение игральных карт - это простой, но интересный пример того, как компьютерное зрение может решать реальные задачи. С помощью хорошо структурированных наборов данных разработчики могут обучать модели для обнаружения, классификации и отслеживания карт в режиме реального времени. Заглядывая в будущее, вполне вероятно, что такая передовая технология продолжит развиваться, формируя более умные казино, захватывающие AR- и VR-впечатления и новые приложения за пределами игр.

Хотите узнать больше об ИИ? Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше. Присоединяйтесь к нашему активному сообществу и узнавайте о инновациях в таких секторах, как ИИ в логистике и Vision AI в автомобильной промышленности. Чтобы начать работу с компьютерным зрением сегодня, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.