軟硬體操作設計由零開始
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
本地企業eyes3 Sports Technology Limited開發的人工智能（AI）鷹眼系統，早於在2019年面世，香港網球總會隨即引入，成為本地第一個用家。公司技術總裁（CTO）陳建宇提到，其實他和拍檔陳玉峰2017年已構思eyes3。事緣二人為相識十多年的波友，所謂「落場無父子」，大家不時爭拗擊球有否出界，「想過找鷹眼系統作判斷，但價錢太貴，根本沒可能。」
軟件工程師出身的陳建宇，索性自行開發一套「平民版」鷹眼系統。他憶述，一開始手機拍片技術尚未成熟，他們主要以專業級數碼相機拍攝。隨着手機拍攝功能愈趨進步，他們改用更簡便的智能電話，「不過手機鏡頭又是否做到相機的拍攝效果，當時需要反覆測試。」
陳建宇解說，eyes3屬第一套應用於網球賽的手機鷹眼系統，操作流程、使用者體驗（UX）等，通通由零開始設計，沒任何前人項目可供參考；用以固定智能電話的「波頭」，亦是團隊搜羅合用的零件組裝而成，「遮光罩都是我自學Adobe Illustrator設計出來，再找人生產。」各項細節務求令機身，即使長時間在烈日下拍攝，都不會因曝曬而出現過熱問題。
盼延伸至其他球類運動
陳玉峰又稱，比賽期間雖然有8部智能電話同時拍攝，但每部機拍下的影像都是2D，要準確判斷網球軌跡及落點，便要運用電腦視覺技術，把多組2D影像結構重建，還原成真實的3D場景，「開發工序有很多，利用相片和影片訓練AI模型，令系統懂得辨識網球場的線，只是其中一小部分而已。」
理論上eyes3的鷹眼技術，也可應用於其他球類活動，例如足球、羽毛球、排球等。陳建宇強調，技術會否延伸至其他球賽，要視乎市場需要而定，現階段公司未有定案；又坦言網球速度高，要準確捕捉其飛行軌跡和落點，比其他球類運動更艱難，「當然，換轉是足球賽，由於現場有很多球員，同時在追逐皮球，那又是另一種挑戰。」
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