Использование модели искусственного интеллекта Vision для распознавания игральных карт

В карточные игры играют повсюду, от случайных домашних матчей до столов казино с высокими ставками. Хотя анализ карт во время игры может показаться простым делом, 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 человеческий контроль чреват ошибками. Эти ошибки могут повлиять на эффективность и общее впечатление игрока. Искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение, отрасль ИИ, позволяющая машинам видеть и интерпретировать визуальную информацию, могут помочь преодолеть эти ограничения, автоматизируя процесс обнаружения и контроля игральных карт. 

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают различные задачи зрения, включая обнаружение объектов и сегментацию экземпляров. Когда речь идет о карточных играх, эти возможности компьютерного зрения могут помочь идентифицировать каждую карту на столе. Это обеспечивает надежный и последовательный контроль, даже если карты перекрываются или быстро перемещаются. 

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

Понимание определения игральных карт

Прежде чем мы рассмотрим проблемы ручного обнаружения карт, давайте подробнее рассмотрим, что означает обнаружение игральных карт с точки зрения компьютерного зрения. 

Проще говоря, обнаружение игральных карт направлено на то, чтобы научить машину распознавать и интерпретировать карты, подобно тому, как это делает человек. Камера фиксирует визуальные детали, а модели компьютерного зрения на основе нейронных сетей, в частности сверточных нейронных сетей (CNN), обрабатывают эти данные, чтобы понять, что находится на столе. 

Этот процесс обычно включает в себя обучение модели компьютерного зрения на наборе данных, содержащем изображения каждой масти и ранга, снятые при различных условиях освещения, под разными углами и на разных фонах. Подобные подходы могут применяться и в других карточных играх, таких как Pokémon или коллекционные карточные игры, где важно точное распознавание уникального дизайна карт. В процессе обучения модели зрения учатся распознавать особенности карт. 

‍

После обучения модель может обнаружить несколько карт на столе и определить их ранг и масть. Это очень похоже на то, как человек сканирует расклад карт, но здесь глаза заменяет камера, а мозг - алгоритм. Вместе эти шаги обеспечивают надежное распознавание карт. 

Проблемы, связанные с обнаружением игральных карт вручную 

Вот некоторые ограничения ручного определения игральных карт:

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

• Ограничения по скорости: Ручной контроль карт требует времени. Наблюдателям приходится следить за каждым ходом и вести счет вручную, что, естественно, замедляет ход игры. Такие задержки могут прервать ход игры и снизить общее впечатление игроков.

• Последовательность: Наблюдательность варьируется от человека к человеку. То, что очевидно для одного человека, может быть пропущено другим. Такая непоследовательность делает ручной мониторинг ненадежным и влияет на точность в разных играх.

• Справедливость и прозрачность: Без беспристрастной системы честную игру обеспечить сложнее. Ошибки или нарушения могут остаться незамеченными, а игроки могут поставить под сомнение результаты. Это снижает доверие и делает конфликты более сложными для разрешения. 

• Масштабируемость: Мониторинг одного стола - сложная задача; одновременная работа с большим количеством столов или игр быстро становится непрактичной.

‍

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

Как YOLO11 можно использовать для распознавания игральных карт

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

Хотя модель YOLO11 поставляется предварительно обученной на наборе данных COCO (Common Objects in Context), охватывающем различные повседневные объекты, но не игральные карты, это предварительное обучение дает ей прочную основу для распознавания форм, текстур и узоров. Чтобы специализироваться на распознавании игральных карт, модель должна быть доработана или обучена на специальном наборе данных игральных карт.

Этот процесс включает в себя сбор изображений карточек в различных условиях - под разными углами, при разном освещении и даже при наложении друг на друга. Затем каждая карта аннотируется: ограничительные 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 условиях.

‍

Распознавание игральных карт с помощью различных задач искусственного интеллекта Vision

Существует несколько способов распознавания игральных карт, а благодаря тому, что YOLO11 поддерживает различные задачи, можно использовать несколько методов. 

Вот как YOLO11 может быть применена различными способами для понимания карт на столе: 

• Только обнаружение объектов: При таком подходе YOLO11 обучается так, что каждая уникальная карта (например, туз пик, двойка червей) рассматривается как отдельный класс. Модель может найти и идентифицировать каждую карту за один шаг. При достаточном количестве обучающих данных она может распознавать даже перекрывающиеся карты. 

• Обнаружение и классификация: Другой метод заключается в разделении задачи на два этапа. Сначала YOLO11 обнаруживает карты, рисуя ограничительные рамки, а затем другая модель YOLO11 определяет их масть и ранг с помощью классификации изображений. Такой подход облегчает добавление новых типов карт или пользовательских дизайнов без переобучения базовой модели обнаружения объектов. Однако если новые карты будут слишком сильно отличаться по внешнему виду, например, по размеру, форме или расположению, модель обнаружения также может потребовать переобучения для поддержания точности.

• Отслеживание по нескольким кадрам: При анализе видеозаписи поддержка отслеживания объектов в YOLO11 может использоваться для отслеживания карт на протяжении нескольких кадров. Это предотвращает двойной подсчет движущихся карт и помогает сохранить точность в быстротечных играх.

Эти различные подходы позволяют YOLO11 поддерживать приложения, работающие в режиме реального времени, такие как подсчет очков в блэкджеке, мониторинг игрового процесса и генерирование аналитики. Выбор оптимального метода зависит от конкретных потребностей игры.

Реальные приложения для обнаружения игральных карт

Теперь, когда мы лучше понимаем, как работает модель искусственного интеллекта Vision AI для распознавания игральных карт, давайте посмотрим, как она влияет на реальный мир.

Казино и наблюдение

Казино - это среда с высокими ставками, где обеспечение честной игры имеет решающее значение. Однако такие риски, как маркировка карт, скрытые переключатели или неравномерное ведение игры, всегда присутствуют. Традиционное видеонаблюдение зависит от ручного контроля, который может пропустить тонкие ходы во время быстрой игры.

Именно здесь на помощь может прийти компьютерное зрение. Интегрированное в системы наблюдения, оно может автоматически отслеживать каждую карту и действия игрока на столе. Это позволяет выявлять мошенничество в режиме реального времени, снижает зависимость от человеческого надзора и создает надежную запись игрового процесса, которую можно просмотреть в случае возникновения конфликтов.

‍

Таблицы для смарт-карт

Во время живой игры даже небольшие ошибки могут повлиять на ход игры и создать напряжение среди игроков. В большинстве традиционных столов эти задачи возлагаются на дилеров или самих игроков, что оставляет возможность для ошибок. Столы с умными картами, оснащенные камерами или веб-камерами и системами компьютерного зрения, могут решить эту проблему. 

ИИ зрения или модель YOLO могут использоваться для распознавания карт в момент их сдачи и автоматического обновления состояния игры. Это позволяет обновлять результаты в режиме реального времени, мгновенно отмечать нарушения и автоматизировать транзакции, когда это необходимо. В результате игра становится более плавной и приятной для всех за столом. 

Карточные игры AR и VR

Физические карточные игры - это здорово, но они не всегда соответствуют той 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, показывает учебные пособия, реальные результаты или подсказки прямо на реальном столе. 

VR, с другой стороны, создает полностью погруженную цифровую среду, где вся игра разворачивается виртуально. В сочетании с компьютерным зрением системы AR или VR улучшают игровой процесс благодаря отображению счета в реальном времени, подсказкам ходов или иммерсивным гибридным режимам. Компьютерное зрение позволяет добиться этого благодаря точному распознаванию каждой карты и привязке ее к интерактивным функциям. 

‍

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 контроль.

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

• Аналитика: Решения, основанные на компьютерном зрении, можно использовать для получения подробных данных об игровом процессе, что позволяет изучать поведение игроков и тенденции производительности.

Хотя компьютерное зрение делает обнаружение игральных карт очень эффективным, важно помнить о его ограничениях. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать:

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

• Трудности с перекрывающимися картами: Если карты сложены в стопку, частично скрыты или расположены под углом, системе искусственного интеллекта Vision может быть сложнее определить их правильно.

• Сложные условия освещения: Непостоянное освещение, например отражения или низкая яркость, может помешать точному распознаванию игральных карт. 

Основные выводы 

Обнаружение игральных карт - простой, но интригующий пример того, как компьютерное зрение может решать реальные задачи. Имея хорошо структурированные наборы данных, разработчики могут обучать модели обнаружению, классификации и отслеживанию карт в режиме реального времени. Заглядывая в будущее, можно с уверенностью сказать, что подобные передовые технологии будут и дальше развиваться, создавая более умные казино, захватывающие AR и VR и новые приложения за пределами игр.

Хотите узнать об искусственном интеллекте? Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше. Присоединяйтесь к нашему активному сообществу и узнайте об инновациях в таких областях, как ИИ в логистике и ИИ в автомобильной промышленности. Чтобы начать работать с компьютерным зрением уже сегодня, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.