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Costruirò analisi tennis AI con tracking della palla e rilevamento dei giocatori
SHAH FAISAL
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Trasforma i tuoi video di tennis in analisi utili su giocatori, palla e campo.
Svilupperò un sistema personalizzato di analisi video di tennis usando Python, PyTorch, OpenCV e deep learning.
A seconda del pacchetto, le funzionalità includono:
Rilevamento e tracking della palla da tennis
Rilevamento e tracking dei giocatori
Visualizzazione della traiettoria della palla
Rilevamento del campo e omografia
Posizioni dei giocatori su una minimappa tattica
Rilevamento dei rimbalzi e classificazione stimata IN/OUT
Stima della velocità del colpo dove il footage supporta la misurazione
Esportazione di video annotati e analisi in CSV
Tutti i pacchetti includono codice sorgente e istruzioni di setup per una configurazione di telecamera concordata usando footage di singoli registrati.
I risultati dipendono dalla risoluzione, frequenza dei fotogrammi, angolo della telecamera, motion blur e occlusioni. Le stime di velocità richiedono calibrazione adeguata e assunzioni sul movimento. Le previsioni IN/OUT sono stime analitiche, non decisioni ufficiali certificate.
Training personalizzato, supporto per doppio, integrazione in tempo reale e configurazioni di telecamere aggiuntive sono quotati separatamente.
Per favore, invia un video di esempio prima di ordinare così possiamo confermare le funzionalità fattibili, l'ambito e i tempi di consegna.
Scopri di più su SHAH FAISAL
SHAH FAISAL
Computer vision enginner and Deep learnng expert
- DaPakistan
- Membro daset 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
I am a Computer Vision Engineer at NeuViTechnology and a Computer Science graduate from Iqra University (2022). I specialize in deep learning, object detection, segmentation, tracking, pose estimation, behavior analysis, and Vision-Language Models. My work spans research, dataset development, model training, optimization, and real-time deployment across surveillance, retail, traffic, and medical imaging. I bridge AI research and production engineering to build accurate, efficient, and scalable systems that solve real-world problems.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quale tipo di footage di tennis funziona meglio?
Una vista stabile e elevata con l'intero campo visibile funziona meglio. Risoluzione e frequenza dei fotogrammi più alte aiutano a tracciare la palla piccola e veloce. Per favore, invia un esempio prima di ordinare così posso valutare l'idoneità
Il sistema può stimare la velocità del colpo?
Sì, dove footage e calibrazione lo supportano. Una singola telecamera non può misurare direttamente il movimento completo 3D della palla, quindi le stime di velocità dipendono da assunzioni e saranno validate dove sono disponibili misurazioni di riferimento
Le chiamate IN/OUT sono adatte per partite ufficiali?
Il sistema fornisce chiamate stimate per analisi e revisione. Non è un sistema di line calling certificato. Rimbalzi vicini, occlusioni e motion blur possono influenzare il risultato.
Il sistema funziona in tempo reale o supporta il doppio?
I pacchetti elencati coprono footage di singoli registrati. L'elaborazione in tempo reale e il supporto per il doppio possono essere valutati e quotati separatamente in base a footage di esempio, hardware e requisiti.
