NFL （The National Football League，美国全国足球联赛）携手 AWS 共同开发了“数字运动员（Digital Athlete）”，"数字运动员 "是一个合成的 NFL 球员的虚拟表明，能够用来模拟比赛场景，试图更好地预测和预防球员受伤。而做为 "数字运动员 "平台的一部分，NFL 正在积极解决计算机视觉系统检测场上头盔撞击的需求。
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所以在 Kaggle 竞赛网上征集优秀算法，为 NFL 的研究项目提供建议（经过算法的计算，便于以后规则的制订，头盔的设计），提升运动赛场上的安全性。git
在本次比赛中，参赛者须要开发一个计算机视觉模型，能够自动检测赛场上出现的头盔撞击状况。所用到的数据集是一个有一千次以上明确头部撞击的数据集，是来自 NFL’s Next Gen Stats 系通通计的数千张比赛图像以及两侧场外区域、球门区以及球员跟踪数据的标签视频。NGS 系统记录了 NFL 比赛期间场上每一个球员的位置、速度、加速度和方向。
算法
数据集获取方式：安全
https://www.kaggle.com/c/nfl-impact-detection/data微信
也可在『我爱计算机视觉』公众号后台回复【helmet】，便可收到国内百度云下载连接。app
备注：竞赛机器学习
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