AI basketball analysis

AIバスケットボール分析

バスケットボールのシュートやシュートポーズを機械学習で解析！

これは、バスケットボールのシュートを分析するための物体検出に焦点を当てた AI を活用したアプリケーションです。このアプリを使用すると、ユーザーは分析のためにバスケットボールのビデオをアップロードしたり、API にPOST リクエストを送信したりできます。結果には、物体検出データに基づく詳細なショットとポーズの分析が含まれます。このプロジェクトでは、 OpenPose を利用してボディのキーポイントやその他のメトリクスを計算します。

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プロジェクト概要

AI バスケットボール分析は、人工知能を活用して、プレーヤーの動き、シュートの精度、姿勢データを検出することでバスケットボールのシュートを分析します。人間の姿勢推定に人気の OpenPose フレームワークを使用します。あなたが開発者であろうとスポーツ アナリストであろうと、このプロジェクトは、AI がバスケットボール分析を自動化および強化する方法を探るのに役立ちます。

重要:このプロジェクトは OpenPose のライセンスを使用しているため、非営利の研究目的でのみ使用されます。詳細についてはライセンスを確認してください。

人間の姿勢推定を初めて使用する場合は、OpenPose の主要な概念を説明したこの概要記事を参照してください。

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はじめる

1.リポジトリのクローンを作成する

プロジェクトのコピーを取得するには、次のコマンドを実行します。

 git clone https://github.com/chonyy/AI-バスケットボール-分析.git

2.依存関係をインストールする

プロジェクトを実行する前に、以下を実行して、必要な依存関係がすべてインストールされていることを確認してください。

 pip install -r 要件.txt

注:このプロジェクトでは、特にビデオ分析のために OpenPose を効率的に実行するために、 CUDA をサポートする GPU が必要です。

3.アプリケーションを実行する

すべてのセットアップが完了したら、簡単なコマンドを使用してプロジェクトをローカルでホストできます。

 Python app.py

これによりアプリケーションがローカルで起動し、分析用にバスケットボールのビデオや画像をアップロードできるようになります。

ホスティングオプション

プロジェクトをローカルで実行したくない場合は、次の代替手段を試すことができます。

Google Colab (GPU は必要ありません!)

hardik0 のおかげで、独自の GPU を必要とせずに、 Google Colabで AI バスケットボール分析を試すことができます。

Heroku ホスティング

このプロジェクトは Heroku でも利用できますが、TensorFlow のような負荷の高い計算は、リソースが限られているために Heroku でタイムアウト エラーを引き起こす可能性があることに注意してください。最高のパフォーマンスを得るには、アプリをローカルで実行することをお勧めします。

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プロジェクトの構造

プロジェクトの主要コンポーネントの内訳は次のとおりです。

• app.py : Web アプリケーションを実行するためのメイン ファイル。

• /static :画像、CSS、JavaScript などのすべての静的アセットが含まれます。

• /models :オブジェクト検出用の事前トレーニングされたモデルを含むディレクトリ。

• /scripts :データ処理とモデル トレーニング用のユーティリティ スクリプト。

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特徴

1.ショットとポーズの分析

ショットカウント

入力ビデオからバスケットボールのショットを分析し、成功したショットと失敗したショットを判断します。異なる色のキーポイントは以下を表します。

• 青：正常な状態でバスケットボールを検出

• 紫：未確定ショット

• 緑：撮影成功

• 赤：ミスショット

ポーズ分析

このプロジェクトは OpenPose を使用して、ショット中のプレーヤーの肘と膝の角度を分析し、リリース角度と時間を決定するのに役立ちます。

2.ショット検出

この機能はショット検出を視覚化し、各検出の信頼レベルと座標を表示します。

3.検出API

このプロジェクトには検出用の REST API が含まれており、 POSTリクエスト経由で画像を送信し、検出されたキーポイントやその他のデータを含む JSON レスポンスを受け取ることができます。

 POST /検出_json

• KEY :画像

• VALUE :入力画像

4.検出モデル

このモデルは、 COCO データセットでトレーニングされたFaster R-CNNアーキテクチャに基づいています。詳細については、「TensorFlow Model Zoo」を参照してください。

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今後の予定

• パフォーマンスを向上させるために、モデルを YOLOv4 に移行します。

• SORT 追跡アルゴリズムを実装して誤検出をフィルタリングします。

• より明確な結果を得るために視覚化機能を改善します。

• 効率を最適化して、Web アプリの統合を改善します。

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貢献する

コミュニティからの貢献を歓迎します!参加方法は次のとおりです。

1. リポジトリをフォークする

2. ブランチを作成します: git checkout -b feature/your-feature-name

3. 変更をコミットします: git commit -m 'Add some feature'

4. ブランチにプッシュ: git push origin feature/your-feature-name

5. プルリクエストを開く

貢献の詳細については、「プル リクエストを作成する」を参照してください。