Ich werde ein Basketball-Wurf-Erkennungs- und Spieler-Tracking-System entwickeln

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KI-Sportvideoanalyse für Spieler- und Ballverfolgung

Hi, ich bin Chance und helfe Unternehmen, Startups und Sportorganisationen dabei, KI-gestützte Computer Vision-Lösungen mit Python, OpenCV, YOLO und Deep Learning zu entwickeln. Ich spezialisiere mich...
Über diesen Service

Suchst du nach Basketball-Wurf-Erkennung, Spieler-Tracking oder KI-basierten Basketball-Videoanalysen? Ich entwickle ein Computer-Vision-System, das Basketballvideos analysiert und sie in nützliche Leistungsdaten für Trainer, Spieler, Trainer, Sport-Apps und Startups umwandelt.


Mit Python, OpenCV, YOLO, Deep Learning und KI-Videoanalysen kann ich dabei helfen, Spieler zu erkennen, Bewegungen zu verfolgen, Wurfversuche zu erkennen, Scoring-Versuche zu identifizieren, den Ball zu verfolgen und nützliche Basketball-Leistungsanalysen zu erstellen.


Dieses Gig kann die Analyse des Basketballtrainings, Wurf-Erkennung KI, Bewegungsverfolgung der Spieler, Sportleistungsanalysen, automatische Videoanalyse, Court-Aktivitäts-Erkennung und individuelle Basketball-Analytics-Dashboards unterstützen.


Was ich liefern kann:

  1. Basketball-Spieler- und Korb-Erkennung
  2. Spieler-Tracking-System
  3. Wurf-Erkennungs-KI
  4. Ball- oder Korb-Erkennung
  5. Trainingsvideo-Analyse
  6. Bewegungsverfolgung
  7. Basketball-Statistik-Dashboard


Das ist ideal, wenn du Zeit beim Durchsehen von Basketballaufnahmen sparen und klarere Daten aus deinen Videos erhalten möchtest.


APIs:

Microsoft Computer Vision AI

Amazon Rekognition

Expertise:

Bildverarbeitung

Feature-Lernen

Klassifizierung

Churn

Programmiersprache:

Python

Tools:

Jupyter-Notizbuch

opencv

OpenNN

tensorflow

MLflow

Frameworks:

SimpleCV

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