Svilupperò sistema di rilevamento oggetti e tracciamento della palla dei giocatori per l'analisi del calcio

K
kimlonah5
K
kimlonah5
Kim L
Alcune informazioni sono state tradotte automaticamente.
develop object detection, player ball tracking system for football analytics
Schermo intero
develop object detection, player ball tracking system for football analytics
Schermo intero
Schermo intero
develop object detection, player ball tracking system for football analyticsdevelop object detection, player ball tracking system for football analyticsdevelop object detection, player ball tracking system for football analytics

Informazioni su questo servizio

Traduzione automatica.

Vuoi analizzare automaticamente le partite di calcio con l'IA?


svilupperò un sistema di tracking basato su computer vision che rileva e segue tutti i giocatori, arbitri e il pallone durante una partita, trasformando il tuo video in dati strutturati e metriche di performance chiare.


Utilizzando YOLOv8, DeepSORT, OpenCV e PyTorch, questo sistema mantiene ID coerenti, calcola le distanze tra i giocatori e fornisce analisi della partita in formato CSV o dashboard pronto per revisione tattica o miglioramento delle performance.


Cosa otterrai :


  • Rilevamento di giocatori, pallone e arbitri
  • Assegnazione automatica di ID ai giocatori tra i frame
  • Metriche di distanza, velocità, possesso e copertura
  • Heatmap opzionali e overlay visivi
  • Output strutturati: CSV / JSON / XLSX
  • Codice pronto per integrazione futura


Stack tecnologico: YOLOv8, DeepSORT, OpenCV, PyTorch, TensorRT

Formati di output: CSV, JSON, XLSX o overlay video (MP4)


Perché scegliere me:

  • Esperienza in sistemi CV per calcio e multisport
  • Tracking preciso anche in presenza di occlusioni o movimento della telecamera
  • Script Python puliti, ottimizzati e con documentazione
  • Pronto per MVP in poche settimane


Costruiamo insieme le basi del tuo sistema di analisi del calcio alimentato dall'IA oggi stesso.

  • Expertise

    • Algoritmi e strutture dati
    • Debug
    • Localizzazione
    • Performance
    • Sicurezza

  • Framework front end

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

  • Framework back end

    • Django
    • Laravel
    • Spring
    • CakePHP
    • Koa

Scopri di più su Kim L

Kim L

sports computer vision and AI analytics developer

  • DaRegno Unito
  • Membro danov 2025

  • Lingue

    Spagnolo, Inglese
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.

Traduzione automatica.

Tag correlati