Ich entwickle Objekterkennung und Spieler-Ball-Tracking-System für Fußballanalysen

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kimlonah5
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Kim L
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develop object detection, player ball tracking system for football analytics
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Möchtest du Fußballspiele automatisch mit KI analysieren?


Ich entwickle ein computer visionbasiertes Verfolgungssystem, das alle Spieler, Schiedsrichter und den Ball während eines Spiels erkennt und verfolgt, dein Video in strukturierte Daten und klare Leistungskennzahlen umwandelt.


Mit YOLOv8, DeepSORT, OpenCV und PyTorch hält dieses System konsistente IDs, berechnet Spielerentfernungen und liefert Match-Analysen im CSV- oder Dashboard-Format, bereit für taktische Überprüfung oder Leistungssteigerung.


Was du bekommst:


  • Spieler-, Ball- und Schiedsrichtererkennung
  • Automatische Spieler-ID-Zuweisung über Frames
  • Entfernung, Geschwindigkeit, Ballbesitz und Abdeckungsmetriken
  • Optionale Heatmaps und visuelle Überlagerungen
  • Strukturierte Ausgaben: CSV / JSON / XLSX
  • Integrierbare Codebasis für zukünftige Erweiterungen


Technologie-Stack: YOLOv8, DeepSORT, OpenCV, PyTorch, TensorRT

Ausgabeformate: CSV, JSON, XLSX oder Video-Overlay (MP4)


Warum ich:

  • Experte für Fußball- und Multisport-CV-Systeme
  • Präzises Tracking auch bei Verdeckung oder Kamerabewegung
  • Saubere, optimierte Python-Skripte mit Dokumentation
  • Innerhalb weniger Wochen einsatzbereit


Lass uns heute die Grundlage für dein KI-gestütztes Fußballanalyse-System schaffen.

  • Expertise

    • Algorithmen & Datenstrukturen
    • Debuggen
    • Lokalisierung
    • Performance
    • Sicherheit

  • Frontend-Framework

    • React.js
    • AngularJS
    • Vue.js
    • jQuery
    • Backbone.js

  • Backend-Framework

    • Django
    • Laravel
    • Spring
    • CakePHP
    • Koa

Lerne Kim L kennen

Kim L

sports computer vision and AI analytics developer

  • AusGroßbritannien
  • Mitglied seitNov. 2025

  • Sprachen

    Spanisch, Englisch
I’m a sports computer vision and AI analytics developer who transforms raw match videos into intelligent data and performance insights. Using advanced machine learning models (YOLOv8, DeepSORT, OpenCV, PyTorch), I build automated systems that detect and track players, balls, referees, and game events across any sport — football, basketball, volleyball, or more.

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