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Ich entwickle eine Computer Vision KI Mobile App für Sportspielererkennung mit ByteTrack DeepSort YOLO
Full Stack AI ML NLP Ingenieur Datenwissenschaftler Computer Vision
Full-Stack Entwickler & AI Ingenieur mit über 11 Jahren Erfahrung. Python, React, Django, Java, C++, C#, Spring Boot, AWS/Azure/GCP...
Über diesen Service
Möchtest du eine mobile App, die Spieler in Sportaufnahmen mit Produktionsqualität erkennt und verfolgt? Ich entwickle Computer Vision Mobile Apps, die YOLO-Erkennung mit ByteTrack / DeepSORT-Multi-Objekt-Tracking kombinieren, um stabile Spieler-IDs, Trajektorienanalysen und exportierbare Analysen zu liefern. Die App unterstützt Live-Kamera oder Videoeingabe, overlayt Bounding-Boxes und Spieler-IDs, berechnet Geschwindigkeits- und Trajektorienmetriken und gibt strukturierte Daten (CSV/JSON oder Live-API) aus. Ideal für Trainer, Analysten, Sender und Sporttechnologie-Teams, die an Fußball, Basketball, Tennis, Leichtathletik, Klettern oder Kampfsportarten arbeiten.
Unsere Serviceleistungen (kurze Übersicht)
- Integration des YOLO-Modells für Spieler- und Objekterkennung
- ByteTrack oder DeepSORT für konsistentes Multi-Spieler-ID-Tracking
- Pose-Estimation-Integration (MediaPipe/OpenPose)
- Mobile-Optimierung (TFLite / Core ML Konvertierung & Quantisierung)
- Live-Kamera-Overlay: Bounding-Boxes, IDs, Confidence, Metriken
- Trajektorien-, Geschwindigkeits- und Heatmap-Generierung
- Export: CSV / JSON Logs, annotiertes Video, Echtzeit-API/WebSocket
- Multi-Kamera- oder gestreamte Eingabe (optional)
- Backend-Streaming-Endpunkt (FastAPI) und Dashboard-Hooks
- Datensatz-Labeling & Feinabstimmung des benutzerdefinierten Modells
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FAQ
Automatische Übersetzung
App UI und Frontend
Flutter / React Native / Swift / Kotlin
Brauche ich mein Filmmaterial zum Start?
Ja, Beispielvideos (verschiedene Winkel, Beleuchtung) verbessern die Genauigkeit erheblich und helfen mir, die Modelle zu optimieren.
Läuft das in Echtzeit auf dem Handy?
Ja, mit optimierten Modellen (TFLite/Core ML) und entsprechender Hardware. Server-Inferenz ist eine Option für schwerere Modelle.
Kannst du Spieler zuverlässig unterscheiden?
ByteTrack/DeepSORT bieten konsistentes ID-Tracking; die Genauigkeit steigt mit besseren Kameraansichten und Dataset-Feinabstimmung.
Kannst du Events erkennen (Pässe, Schüsse, Tackles)?
Ja, Event-Erkennung ist als Add-on verfügbar, basierend auf Pose/Motion-Features und ML-Klassifikatoren, die auf gelabelten Events trainiert wurden.
Bietest du Dataset-Labeling an?
Ja, Dataset-Annotation und benutzerdefiniertes Training sind möglich (separat angeboten).
Kannst du mit meinem Dashboard oder Analytics-Pipeline integrieren?
Ja, ich biete CSV/JSON-Exporte, REST API/WebSocket-Streaming und Dashboard-Integrationsanleitungen an.
