Анализ теннисных матчей: обнаружение мячей и игроков

Обзор модели

Данные модели были обучены для моего проекта Продвинутый анализ тенниса. В этом проекте использовались передовые навыки компьютерного зрения, включая, но не ограничиваясь, обнаружение объектов на основе регионов, отслеживание объектов, оценку скорости объектов и множественные преобразования перспективы, с целью проведения детального анализа теннисного матча.

Я точно оценил скорости мяча, классифицировал игроков и создал радиолокационное представление корта с использованием преобразований перспективы!

Применение

Эти модели предназначены для детального анализа теннисных матчей, позволяя автоматически извлекать ключевые данные, такие как:

• Обнаружение теннисных мячей
• Обнаружение игроков
• Оценка скорости мяча
• Классификация игроков
• Построение радиолокационного вида корта с использованием преобразований перспективы

Эти возможности делают модель идеальным инструментом для спортивных аналитиков, тренеров и разработчиков приложений для анализа спортивных состязаний.

Как обучена

Доступ к обеим моделям и их обучение осуществлялись с использованием API Ultralytics YOLO, который предоставляется в пакете Python «ultralytics». В этом проекте использовались две модели:

• yolov8x: для обнаружения теннисных мячей.
• yolov10x: для обнаружения игроков.

Обе модели являются самыми крупными вариантами в своем роде, что обеспечивает высокую точность и производительность.

Ссылки