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IN啦!鷹眼到底是什麼科技?也有「無法判斷」的尷尬時刻

Photo Credit:截自愛爾達體育家族
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相信不少觀眾都對強大 「鷹眼」科技輔助系統相當好奇,「鷹眼」是何方神聖,又如何能在大型體育賽事上發揮作用呢?

2020 年東京奧運羽球男子雙打金牌戰台灣選手李洋與王齊麟奪金後,社群上瘋傳的新一代「台灣國旗」,就是源自於關鍵的最後一球,雖然對手針對決勝點(match point)提出挑戰,然而得利於強大的「鷹眼」科技輔助系統,判定該顆羽球壓在線上就是「IN」,「麟洋配」順利奪金,全台灣觀眾歡聲雷動,網友、小編們發揮創意,各種梗圖以及周邊商品。

相信不少觀眾都對強大 「鷹眼」科技輔助系統相當好奇,「鷹眼」是何方神聖,又如何能在大型體育賽事上發揮作用呢?

從鷹眼新創公司到鷹眼技術

鷹眼系統(Hawk-Eye)是 AI、光學攝影、電腦視覺技術的結合,由英國漢普郡羅姆西的馬諾爾研究公司(Roke Manor)的工程師在 2001 年開發,當時是西門子在英國羅姆西的子公司,工程師 Paul Hawkins 和 David Sherry 向英國提交了一項專利,最終被撤回了。後來,所有的技術和智財權都被拆分到一家獨立的公司,就是鷹眼創新有限公司(Hawk-Eye Innovations Ltd),不過在 2011 年 Sony 收購了鷹眼創新有限公司(Hawk-Eye Innovations Ltd)。

雖然這次在國人心中留下深刻印象的是羽球賽事所用,但鷹眼系統是在板球、網球和其他運動中都被廣泛使用的一套電腦系統,透過追蹤紀錄球的路徑,並顯示實際路徑的圖形圖像,也可以預測球未來的路徑。在某些運動中,像是網球,鷹眼系統已成為裁判過程的一部分,選手亦可提出挑戰來嘗試逆轉裁判結果。

鷹眼系統建立於三角測量原理,使用電腦視覺圖像和計時數據,這些數據由位於比賽區域不同位置和角度的多個高速攝影機提供。以網球來說就有十台攝影機,系統可快速處理來自攝影機和球類追蹤器的影像輸入。系統所儲存數據包含比賽場域的預定義模型,也包含有關遊戲規則的數據。

從每個攝影機發送的每一幀畫面中,系統辨識出與球圖像對應的像素組合,並在同一時刻於至少兩個物理上分開的攝影機上比較球的位置,為每一幀計算球的位置,鷹眼系統拍攝速度最快可達每秒鐘 340 張影像 (340 fps)。

透過一連串的畫面建立球的行進路徑,以「預測」出球的路徑,並建立出 3D 模型,最後由大幕螢幕呈現出球體的飛行路線及落點。根據鷹眼的數據,球的落點誤差值為 3.6 mm ,近年已經減少至平均 2.6 mm,不完美但已經是可接受範圍,並達到即時向裁判、電視觀眾或教練提供公平、可靠資訊。

2002年,BBC 首次在轉播網球賽時使用鷹眼技術,後來比賽中正式導入鷹眼系統,讓選手根據裁判的判決提出挑戰,當球員提出挑戰,鷹眼系統就會在大螢幕上播放判決的影像,顯示 IN 與 OUT 的結果,不過也出現過 NO DECISION 的情況

鷹眼也有凸槌的時刻 羽球特性則加入輔助系統判定

雖然這項技術已經被世界廣泛接受,但也受到某些批評。在 2007 年溫布爾登錦標賽上,Rafael Nadal 對上 Roger Federer 時有一球由於球非常接近壓線,只超出界線 1 mm,剛好小於鷹眼的誤差值,被批評該系統的 3.6 mm 誤差幅度太大。

也有人指出,雖然 3.6 mm 看似非常準確,但這個誤差幅度僅針對目擊的球軌跡,且鷹眼也在某些賽事上有凸槌的時刻,2017 年時 Rafael Nadal 在對上 Borna Coric 的比賽中,被判出界並提出挑戰,鷹眼卻沒有出現網球和飛行軌道及落點,只是拉近鏡頭讓場面陷入一陣尷尬。

國際奧委會承認的國際性羽球運動的管理組織-世界羽球聯盟(BWF)便是在 2014 年決定利用科技輔助系統判斷,以強化羽球賽事的公平性,當時 4 月印度公開賽 BWF 與鷹眼創新科技公司 (Hawk-Eye Innovation) 簽約,然而,大家光是想像就可以知道,羽球並非圓球體,重量又輕容易受風(冷氣空調影響)利用鷹眼系統恐怕難以取得公信力,因此透過「即時重播判定系統」(Instant Review System)輔助判決。

《本文作者Anny,原文刊登於合作媒體INSIDE,聯合新聞網獲授權轉載。》

裁判 英國 東京奧運 體育 羽球

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