Voetbalanalyse met Machine Vision
Professionele voetbalanalyse voor amateurclubs met AI-gestuurde videotracking
problem
De klant, een Amerikaans bedrijf gespecialiseerd in applicaties voor niet-professionele atleten om hun voortgang en prestaties bij te houden, stond voor de uitdaging om professionele voetbalanalyses toegankelijk te maken voor amateurclubs. Hun doel was om coaching, spelersontwikkeling en scoutingprocessen te stroomlijnen door een gebruiksvriendelijke oplossing te introduceren, uitgerust met twee camera's en cloudgebaseerde analyses.
problem
De klant, een Amerikaans bedrijf gespecialiseerd in applicaties voor niet-professionele atleten om hun voortgang en prestaties bij te houden, stond voor de uitdaging om professionele voetbalanalyses toegankelijk te maken voor amateurclubs. Hun doel was om coaching, spelersontwikkeling en scoutingprocessen te stroomlijnen door een gebruiksvriendelijke oplossing te introduceren, uitgerust met twee camera's en cloudgebaseerde analyses.
solution
Ons team is deze uitdaging aangegaan door een op maat gemaakt videoanalyseplatform te implementeren, waarbij de focus lag op het detecteren en volgen van personen op het voetbalveld terwijl uitgebreide statistieken werden verzameld. De oplossing integreert naadloos video, GPS-sensoren en kunstmatige intelligentie in een intuïtieve applicatie, bestaande uit drie hoofdcomponenten: het personentrackingsysteem, het baltrackingsysteem en het patroonherkenningssysteem. Het platform verwerkt twee 2.7K videostromen met 20 frames per seconde (FPS) met meer dan 80% nauwkeurigheid op een NVidia GTX 1080 Ti, en wordt verder versterkt door persoonlijke GPS-trackers voor een nauwkeurigheid van bijna 100%.
solution
Ons team is deze uitdaging aangegaan door een op maat gemaakt videoanalyseplatform te implementeren, waarbij de focus lag op het detecteren en volgen van personen op het voetbalveld terwijl uitgebreide statistieken werden verzameld. De oplossing integreert naadloos video, GPS-sensoren en kunstmatige intelligentie in een intuïtieve applicatie, bestaande uit drie hoofdcomponenten: het personentrackingsysteem, het baltrackingsysteem en het patroonherkenningssysteem. Het platform verwerkt twee 2.7K videostromen met 20 frames per seconde (FPS) met meer dan 80% nauwkeurigheid op een NVidia GTX 1080 Ti, en wordt verder versterkt door persoonlijke GPS-trackers voor een nauwkeurigheid van bijna 100%.
results
De kern van onze oplossing ligt in het videoanalyseplatform, met drie sleutelcomponenten die zijn afgestemd op de unieke eisen van voetbalomgevingen. De personentracking werd geoptimaliseerd voor nauwkeurigheid en prestaties, waarbij technieken werden gebruikt zoals het opdelen van panoramische beelden in hoge kwaliteit voor verbeterde positiegegevens van spelers. Baltracking vormde een grote uitdaging vanwege de hoge snelheid en het kleine formaat van de bal, maar ons R&D-team ontwikkelde een innovatief model gebaseerd op detectietechnologie voor snelbewegende objecten. Tot slot werd patroonherkenning bereikt door modellen te trainen die voetbalwedstrijdevenementen wiskundig interpreteren op basis van gedrag, relatieve posities en interacties tussen objecten, waardoor het systeem patronen herkent op een manier die vergelijkbaar is met menselijke waarnemers.
results
De kern van onze oplossing ligt in het videoanalyseplatform, met drie sleutelcomponenten die zijn afgestemd op de unieke eisen van voetbalomgevingen. De personentracking werd geoptimaliseerd voor nauwkeurigheid en prestaties, waarbij technieken werden gebruikt zoals het opdelen van panoramische beelden in hoge kwaliteit voor verbeterde positiegegevens van spelers. Baltracking vormde een grote uitdaging vanwege de hoge snelheid en het kleine formaat van de bal, maar ons R&D-team ontwikkelde een innovatief model gebaseerd op detectietechnologie voor snelbewegende objecten. Tot slot werd patroonherkenning bereikt door modellen te trainen die voetbalwedstrijdevenementen wiskundig interpreteren op basis van gedrag, relatieve posities en interacties tussen objecten, waardoor het systeem patronen herkent op een manier die vergelijkbaar is met menselijke waarnemers.
tech stack
tech stack
