Ich werde ein MMA-, Boxen- und AI-Pose-Tracking- und Punch-Detection-System in OpenCV YOLO Python entwickeln
Über diesen Service
Hallo,
Wir entwickeln ein Echtzeit-Python-System, das Kämpfer erkennt, Posen verfolgt und Schlagereignisse (Jab, Cross, Hook, Uppercut) identifiziert, indem es YOLO für die Erkennung, Pose Estimation für Keypoints und OpenCV für Verarbeitung und Visualisierung nutzt.
Du bekommst
- Echtzeit-Erkennung von Kämpfern mit YOLO-Modellen
- Pose Estimation zur Verfolgung des menschlichen Körpers (MediaPipe oder OpenPose), um Keypoints zu extrahieren
- Multi-Object-Tracking mit konsistenten IDs (DeepSORT / ByteTrack)
- Schlag-Erkennung (Jab/Cross/Hook/Uppercut) anhand von Keypoint-Dynamik + ML oder regelbasierten Klassifikatoren
- Schlagzählung und Genauigkeitsanalyse
- Metriken: Schlaganzahl, Geschwindigkeits-/Verschätzungswerte, Impact-Timestamps, Combos-Erkennung
- Annotiertes Ausgabevideo mit Overlays (Skelette, Labels, Trajektorien)
- Zeitstempel, Kämpfer-ID, Schlagtyp, Vertrauenswürdigkeit
- Bewegungsverfolgung von Armen, Beinen und Rumpf
- Kampfbewegungsanalyse und Leistungsmetriken
- Multi-Personen-Tracking bei Sparring oder Wettkämpfen
- Videoanalyse für aufgezeichnete Kämpfe oder Live-Streams
- Frame-by-Frame-Aktionserkennung
- Individuelle Warnmeldungen für Schläge oder bedeutende Bewegungen
Kontaktiere mich jetzt, um loszulegen!
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Leistungen
Funktionierende Python-Codebasis (Erkennung, Pose, Tracking, Schlagklassifikation) Annotierte Demo-Videos und Beispielausgaben (CSV/JSON) PC/Web/Mobile Apps
Anwendungsfälle:
Boxen- und MMA-Training-Analyse Leistungsüberwachung von Athleten Sportwissenschaftliche und biomechanische Forschung Coaching- und Technikverbesserungstools Kampf-Analyseplattformen Intelligente Fitness- und Trainingsanwendungen KI-basierte Schiedsrichter-Hilfesysteme
Warum diesen Gig wählen?
Maßgeschneiderte KI für Kampfsport-Analysen Echtzeit-Erkennung und Tracking Genaue Pose Estimation und Bewegungsanalyse Skalierbar für Training und Live-Video-Systeme Sauberer, gut dokumentierter, produktionsbereiter Code Kontinuierliche Unterstützung und Optimierungsoptionen
Verwendete Technologien:
Python OpenCV YOLO (v5/v8) für Objekterkennung MediaPipe / OpenPose (Pose Estimation) Deep Learning Modelle für Aktions-Erkennung NumPy / SciPy für Bewegungsanalyse TensorFlow / PyTorch (optionale benutzerdefinierte Schulung)

