重庆机场：最具创意的LED广告

重庆机场一直以来都是中国西南地区最重要的航空枢纽，其多年来引进的创意LED广告，成为了全国乃至世界范围内的盛名。它不仅仅是营销手段，更是一种创造性的表达艺术，给人带来了前所未有的视觉冲击。本文将从四个方面，对重庆机场的创意LED广告做详细的阐述。

方面一：LED广告的历史背景和发展趋势

随着市场需求和科技的发展，创意LED广告的应用也逐渐被人们所接受。LED广告的历史可以追溯到上个世纪80年代，当时的应用主要专注于室内显示屏和广告标识等领域。随着中国对城市建设和市场营销的高度重视，本土LED屏幕供应商逐渐崛起，市场规模也在全球范围内快速扩张。LED屏幕以其色彩丰富、高清晰度、可操作性强等特点，成为了广告营销和公司品牌推广的利器。同时，针对LED广告的发展趋势，主要包括：强化互动性、重视创造性和文化包容性、提高设备适应性和延长生命周期等方面。

在这样的趋势下，重庆机场通过打造独特的LED广告形象，突显出航空产业和城市文化特色，并以高端大气、震撼人心的方式，引领着LED广告的创新和发展。

方面二：LED广告的应用特点和艺术表现形式

LED广告与传统广告形式之间也有许多的不同之处。首先，LED广告屏幕具有智能化、信息化、互动化等特点，可以实时更新动态信息和数据，并可以和观众进行互动交流。其次，LED广告的艺术表现形式也格外多样化，可以以静止画面、动画效果、视频剪辑等形式表达内容，同时，其展现形式还具有高度的艺术性和空间感，使得LED广告不再是单纯的产品推销，而是一种具有观赏性和文化性的艺术作品。

重庆机场的LED广告不仅展现了城市文化和地域特色，还在画面设计、色彩运用、灯光效果等方面做了大量的创新。比如，在2019年春节前夕，重庆机场利用LED屏幕呈现出璀璨的城市夜景和祥云万象，令人叹为观止。这些创新元素的加入，让重庆机场的LED广告更加具有辨识度和观赏性，也更好地展示了城市和企业的形象和特点。

方面三：重庆机场的创意LED广告营销策略和社会效应

创意LED广告不仅是内容表达的方式，也是品牌营销的重要手段。而重庆机场作为中国西南地区的航空运输枢纽和地标性建筑，其创意LED广告也成为了航空公司和企业展现品牌形象和文化内涵的有力载体。

同时，重庆机场的创意LED广告也给城市和社会带来了很多积极的效应。首先，其引起了媒体和公众的广泛关注，增强了城市的品牌形象和号召力。其次，重庆机场的创意LED广告也将美学和艺术融入了广告营销中，对促进城市文化和社会进步产生了积极的影响。

方面四：未来创意LED广告的发展前景和挑战

随着LED技术的不断升级和视觉表现方式的不断创新，创意LED广告未来的发展前景也会更为广阔。一方面，随着技术成本的降低，LED广告屏幕的应用范围也会不断扩大，其营销、宣传和展示效果也会更加突出。另一方面，随着社会对创意和文化内涵需求的增加，创意LED广告也要不断进行技术创新和内容创新，以适应市场的需求和发展趋势。

当然，创意LED广告也面临一些挑战，比如监管政策的限制、技术安全和数据隐私保护等方面，都需要企业和广告从业者不断进行探索和创新，以保障广告行业的合法性和可持续性发展。

结论

在重庆机场的LED广告应用中，我们可以感受到广告领域的创新和发展趋势。它既具有独特的视觉效果和艺术表现形式，又为企业和城市展示了独特的形象和文化特点，同时也带来了社会和文化价值的提升。未来，在创意LED广告的发展中，我们可以期待更多的技术和应用创新，更多的文化和社会内涵的融入，让创意LED广告成为广告营销的新风尚和文化艺术的新视界。

问答话题

问题一：重庆机场的LED广告有哪些经典案例？

重庆机场的LED广告中，最具代表性的当属2019年春节前夕的万事大吉系列广告，它呈现出了璀璨的夜景、祥云万象、百鸟朝凤等主题。此外，重庆机场的LED广告还包括了很多城市文化、景点特色、企业文化等元素，具有丰富的创意和文化内涵。

问题二：重庆机场的LED广告应用有什么特点？

重庆机场的LED广告应用有很多特点，比如：多样化的艺术表现形式、强化互动性和信息化特点、突出城市文化和特色等。其广告风格独具匠心，能够突显企业和城市形象，同时也带来了广泛的社会和文化效益。

重庆机场：最具创意的LED广告随机日志

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas

【新智元導(dao)讀(du)】这位(wei)外(wai)國(guo)小(xiao)哥(ge)，使(shi)用(yong)了(le)YOLOv5和ByteTRACK的(de)組(zu)合(he)來(lai)跟(gen)蹤(zong)球場(chang)上(shang)的球員(yuan)。網(wang)友(you)大(da)呼(hu)：妥(tuo)妥的賭(du)球王(wang)者(zhe)了。

前(qian)天(tian)，C羅(luo)的球迷(mi)們(men)傷(shang)心(xin)慘(can)了。

12月(yue)11日(ri)的卡(ka)塔(ta)爾(er)世(shi)界(jie)杯(bei)上，葡(pu)萄(tao)牙(ya)不(bu)敵(di)摩(mo)洛(luo)哥止(zhi)步(bu)八(ba)強(qiang)，C罗的世界杯之(zhi)旅(lv)，就(jiu)这樣(yang)畫(hua)上了遺(yi)憾(han)的句(ju)號(hao)。

#C罗說(shuo)夢(meng)想(xiang)結(jie)束(shu)了#的这个熱(re)搜(sou)下(xia)，集(ji)结了不知(zhi)多(duo)少(shao)心碎(sui)的球迷。

葡萄牙對(dui)摩洛哥的这场比(bi)賽(sai)，出(chu)現(xian)了0:1的爆(bao)冷(leng)结果(guo)。C罗哭(ku)了，內(nei)馬(ma)尔哭了，下壹(yi)个會(hui)是(shi)誰(shui)呢(ne)？

不過(guo)，還(hai)沒(mei)来得(de)及(ji)從(cong)为C罗伤心中(zhong)走(zou)出来，今晚又(you)要(yao)迎(ying)来梅西和莫德里奇的对決(jue)了！

怕(pa)心臟(zang)受(shou)不了？

现在(zai)，有(you)了这麽(me)一个模型，没準(zhun)能(neng)让你在比赛開(kai)始(shi)的5分(fen)鐘(zhong)内，就提(ti)前知道这场球会不会爆冷。

當(dang)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)用於(yu)足(zu)球

国外的这位机器(qi)學(xue)習(xi)工(gong)程(cheng)師(shi)，一直(zhi)希(xi)望(wang)把(ba)计算机视觉(CV)和自(zi)己(ji)热愛(ai)的足球相(xiang)结合。

在三(san)年(nian)前，他(ta)就曾(zeng)嘗(chang)試(shi)用YOLOv3来把籃(lan)球场上的運(yun)動(dong)员進(jin)行(xing)檢(jian)測(ce)和分類(lei)。

而(er)眼(yan)下的FIFA世界杯，让他重(zhong)新撿(jian)起(qi)了这个想法(fa)。

这次(ci)，他使用的是YOLOv5和ByteTRACK的组合，来跟踪球场上的足球运动员。

第(di)1步：構(gou)建(jian)預(yu)訓(xun)練(lian)检测器

最(zui)初(chu)，Skalski希望能跳(tiao)过自定(ding)義(yi)模型训练。

他希望从开始到(dao)结束只(zhi)花(hua)幾(ji)个小時(shi)，速(su)戰(zhan)速决。

因(yin)为用于训练YOLOv5和YOLOv7模型的流(liu)行COCO數(shu)據(ju)集包(bao)含(han)他最感(gan)興(xing)趣(qu)的兩(liang)个类 —?person和sports ball，这就让他非(fei)常(chang)樂(le)觀(guan)，認(ren)为可(ke)以(yi)从COCO检查(zha)點(dian)进行训练。

他从Kaggle的德甲(jia)数据大战中快(kuai)速下載(zai)了几十(shi)个簡(jian)短(duan)的足球比赛视頻(pin)，並(bing)將(jiang)预训练模型用于测试。

在尝试了iou_threshold，confidence_threshold，input_resolution等(deng)各(ge)種(zhong)配(pei)置(zhi)後(hou)，他得到的结果令(ling)人(ren)失(shi)望。

在这个模型上，僅(jin)仅在几个视频幀(zhen)上能检测到球，因为数量(liang)太(tai)少，模型無(wu)法可靠(kao)地(di)跟踪如(ru)此(ci)小且(qie)快速移(yi)动的物(wu)體(ti)。

另(ling)一方(fang)面(mian)，这个模型会检测到场外的許(xu)多冗(rong)余(yu)对象(xiang)——教(jiao)练、球迷、維(wei)修(xiu)人员、攝(she)像(xiang)人员等。为了这些(xie)冗余对象，需(xu)要编寫(xie)額(e)外的检测过濾(lv)邏(luo)辑，太过麻(ma)煩(fan)。

可見(jian)，即(ji)使数据集包含所(suo)需要的类，但(dan)用于推(tui)理(li)的视频肯(ken)定與(yu)用于训练的圖(tu)像有很(hen)大不同(tong)。

在这种情(qing)況(kuang)下，Skalski只能創(chuang)建自己的数据集，并训练自定义模型。

第2步：构建自定义检测器

而训练自定义模型，就需要付(fu)出很多努(nu)力(li)。

最主(zhu)要的原(yuan)因是，为了註(zhu)釋(shi)图像，必須(xu)完(wan)成(cheng)大量的手(shou)动工作(zuo)。

由(you)于时間(jian)匆(cong)忙(mang)，需要盡(jin)可能的简化(hua)流程。

Skalski从前面提到的Kaggle数据集中選(xuan)擇(ze)了几十个视频，并使用FFmpeg从每(mei)个视频中提取(qu)10帧——每3秒(miao)一个。

接(jie)下来，就是对图像執(zhi)行自动初步注释，并将检测到的对象保(bao)存(cun)到txt文(wen)件(jian)，来利(li)用预训练的YOLOv5 模型。

接下来，第2階(jie)段(duan)就是要完善(shan)数据了。

雖(sui)然(ran)计算机已(yi)經(jing)完成了90%的工作，但人工更(geng)正(zheng)仍(reng)然花了Skalski将近(jin)5个小时的时间。

同时，他还引(yin)入(ru)了两个额外的对象类——裁(cai)判(pan)和守(shou)門(men)员。他的工作成果，在Roboflow Universe上可见。該(gai)数据集是开源(yuan)的，任(ren)何(he)人都(dou)可以免(mian)費(fei)使用。

预训练vs自定义足球运动员检测器

自定义训练的结果让Skalski对于解(jie)决上述(shu)两个問(wen)題(ti)充(chong)滿(man)自信(xin)。

但不幸(xing)的是，可能是由于分类不平(ping)衡(heng)，该模型在检测goalkeeper类时仍然存在问题。

于是，在接下来，Skalski将每个守门员都视为一名(ming)普(pu)通(tong)的足球运动员。

Skalski的模型和他的数据集一样，在Roboflow Universe上都是可用的。只需拖(tuo)放(fang)测试图像即可。

第3步：跟踪对象

Skalski使用的是ByteTRACK（SOTA多对象跟踪器之一）来跟踪视频中的对象。

ByteTRACK在内部(bu)并不使用任何神(shen)经网絡(luo)。这个模型的强大功(gong)能完全(quan)来自于简單(dan)的数学计算：比較(jiao)各个帧上的邊(bian)界框(kuang)位置。

最重要的是，ByteTRACK不負(fu)責(ze)检测，只负责跟踪。因此，它(ta)不需要像其(qi)他一些跟踪器那(na)样进行单獨(du)训练。

因而，ByteTRACK允(yun)许我(wo)们輕(qing)松(song)地更換(huan)检测器，而无需重新設(she)计整(zheng)个代(dai)碼(ma)的架(jia)构。

下面是一段简化的代码片(pian)段，在自己的項(xiang)目(mu)中，您(nin)需要利用ByteTRACK的起始代码。

在ByteTRACK项目中，框架上的每个对象都有一个唯(wei)一的ID。

这是模型的结果：

ByteTRACK单帧结果

可以看(kan)到，每个玩(wan)家(jia)都被(bei)分配了一个唯一的编号，并在帧之间进行跟踪。

当然，检测和跟踪仅仅是个开始。

有了这些，我们就可以更上一層(ceng)樓(lou)了！

比如，现在可以快速分析(xi)动作的过程，了解球是如何在球员之间移动的，计算球员移动的距(ju)離(li)，或(huo)者定位他们最常出现的场地區(qu)域(yu)。

网友：不去(qu)赌球可惜(xi)了

有网友表(biao)示(shi)：既(ji)然你掌(zhang)握(wo)了这么多信息(xi)，不去赌球真(zhen)的虧(kui)了。

对此，有激(ji)动的网友表示：「这也(ye)太梦幻(huan)了！我一直就想做(zuo)出这样一个東(dong)西賣(mai)給(gei)赌球的人。」

「你可以呈(cheng)现出每个进攻(gong)球员的每一秒的傳(chuan)球狀(zhuang)態(tai)和准備(bei)状态。甚(shen)至(zhi)可以对从未(wei)被传球的球员进行360 度(du)的表现評(ping)估(gu)，这比估计的賠(pei)率(lv)准確(que)多了！」

也有网友表示：dream一个足球比赛的實(shi)时小地图。

有嚴(yan)謹(jin)的网友詢(xun)问道：「这个腳(jiao)本(ben)是否(fou)只適(shi)用于一个固(gu)定的摄像机角(jiao)度，比如从覆(fu)蓋(gai)整个地面的一側(ce)？可不可以用在其他摄像角度上，例(li)如对3-4位球员进行对焦(jiao)拍(pai)摄。」

对此帖(tie)主回(hui)復(fu)：「我认为我们可以添(tian)加(jia)来自其他角度的用例的数据，重新训练模型，它應(ying)该表现得一样好(hao)。」

而该网友表示：「我感觉换个角度的训练数据是行不通的。我的想法是，繼(ji)續(xu)在全摄像机角度拍摄时运行脚本，但要記(ji)下球的位置和球周(zhou)圍(wei)的球员，并在任何其他提要上標(biao)记数据。」

參(can)考(kao)資(zi)料(liao)：

https://blog.roboflow.com/track-football-players/

https://youtu.be/QCG8QMhga9k返(fan)回搜狐(hu)，查看更多

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