Roboflow Sports
R
Roboflow Sports
紹介 :
roboflow/sportsは、スポーツ分野への応用を専門とするオープンソースのコンピュータビジョンツールキットです。目標検出、画像セグメンテーション、キーポイント検出などの高度な画像処理技術を活用して、スポーツ分析における課題解決を目指しています。Roboflowによって開発され、コンピュータビジョン技術のスポーツ分野への応用を促進し、コミュニティからの貢献によって継続的に最適化されています。
ターゲットユーザー :
ターゲットオーディエンスは、スポーツアナリスト、データサイエンティスト、およびコンピュータビジョン研究者です。彼らは、このツールキットを使用してスポーツ試合分析の正確性と効率を向上させ、重要なデータを抽出し、コーチやアスリートに貴重な洞察を提供することができます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 46.1K
使用シナリオ
球体追跡機能を使用して、サッカーのパスとシュートを分析します。
ユニフォーム番号認識技術を使用して、バスケットボールの選手の得点を迅速に集計します。
選手追跡技術を使用して、アメリカンフットボールの選手のフィールド上でのパフォーマンスと移動経路を評価します。
製品特徴
球体追跡:高解像度ビデオ内で、小さく高速で移動する球体を追跡します。
ユニフォーム番号認識:ビデオがぼやけている場合、選手が回転している場合、または番号が隠れている場合でも、ユニフォーム番号を正確に読み取ります。
選手追跡:他の選手やフィールド上の物体が遮蔽物となっている場合でも、試合全体を通して一貫した選手識別を維持します。
選手再識別:カメラの移動や選手の外観が類似している場合でも、画面から出て再び画面に入った選手を識別します。
カメラキャリブレーション:カメラの視点を正確に較正し、選手の速度や移動距離などの高度な統計データを抽出します。
使用チュートリアル
1. Roboflow Universeにアクセスして、スポーツ関連のデータセットを探します。
2. Python環境をインストールします(バージョン3.8以上)。
3. ソースコードからroboflow/sportsツールキットをインストールします。
4. 具体的なニーズに応じて、目標検出、画像セグメンテーションなどのツールを選択して適用します。
5. ツールキットのサンプルコードを使用するか、カスタムスクリプトを作成して特定のタスクを処理します。
6. 結果を分析し、重要なデータと洞察を抽出します。
7. 分析結果に基づいてスポーツ戦略を最適化するか、さらなる研究を行います。
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase