soccer-video-analytics

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AI视频分析自动测量足球比赛球权占有率

soccer-video-analytics项目利用AI和视频分析技术,自动测量足球比赛中的球权占有率和传球次数。该开源工具包含球权计算器和传球统计器两个主要应用。用户通过命令行操作,输入视频和预训练球检测模型,即可生成带分析结果的输出视频。这一创新解决方案旨在提升足球比赛数据分析的效率和准确性。

视频分析足球AI球权统计代码仓库Github开源项目

足球视频分析

本代码库包含了Tryolabs博客文章《利用AI和视频分析自动测量足球球权》的配套代码。

<a href="https://www.youtube.com/watch?v=CWnlGBVaRpQ" target="_blank"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/ef799521-8a73-4059-94c5-fed0107f57ad.png" width="60%" height="50%"> </a>

有关实现的更多信息,请查看该文章。

如何安装

我们使用Poetry来安装必要的依赖项。安装Poetry后,请按照以下说明操作:

  1. 克隆此代码库:

    git clone git@github.com:tryolabs/soccer-video-analytics.git
  2. 安装依赖项:

    poetry install
  3. 可选:从GitHub发布页面下载ball.pt文件。请注意,这只是一个过拟合于少数视频的玩具模型,而非一个稳健的足球检测模型。

如何运行

首先,确保使用poetry shell初始化环境。

要运行其中一个应用程序(球权计算和传球计数器),你需要在控制台中使用标志。

这些标志在下表中定义:

参数描述默认值
application设置为possession以运行球权计数器,或设置为passes以运行传球计数器无,但必填
path-to-the-model足球模型权重文件路径(pt格式)/models/ball.pt
path-to-the-video输入视频路径/videos/soccer_possession.mp4

以下命令展示了如何运行此项目。

python run.py --<application> --model <path-to-the-model> --video <path-to-the-video>

警告:你必须在项目文件夹的根目录下运行此命令。

以下是运行命令的示例:

python run.py --possession --model models/ball.pt --video videos/soccer_possession.mp4

执行后将生成一个mp4视频。输出视频的名称与输入视频相同,但添加了_out后缀。

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