AI basketball analysis

人工智能篮球分析

通过机器学习分析篮球投篮和投篮姿势！

这是一款由人工智能驱动的应用程序，专注于物体检测以分析篮球投篮。该应用程序允许用户上传篮球视频进行分析或向 API 提交POST 请求。结果包括基于对象检测数据的详细镜头和姿势分析。该项目利用OpenPose来计算身体关键点和其他指标。

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项目概况

AI 篮球分析利用人工智能通过检测球员动作、投篮准确性和姿势数据来分解篮球投篮。它使用流行的 OpenPose 框架进行人体姿势估计。无论您是开发人员还是体育分析师，该项目都有助于探索人工智能如何自动化和增强篮球分析。

重要提示：该项目仅用于非商业研究用途，因为它使用 OpenPose 的许可证。请查看许可证以了解详细信息。

如果您不熟悉人体姿势估计，请查看这篇总结文章，其中详细介绍了 OpenPose 的关键概念。

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入门

1.克隆存储库

要获取项目的副本，请运行以下命令：

 git 克隆 https://github.com/chonyy/AI-basketball-analysis.git

2.安装依赖项

在运行项目之前，请确保通过运行以下命令安装了所有必需的依赖项：

 pip install -r 要求.txt

注意：该项目需要支持 CUDA 的 GPU才能高效运行 OpenPose，尤其是视频分析。

3.运行应用程序

一切设置完毕后，您可以使用一个简单的命令在本地托管该项目：

蟒蛇应用程序.py

这将在本地启动该应用程序，您可以在其中上传篮球视频或图像进行分析。

托管选项

如果您不想在本地运行该项目，可以尝试以下替代方案：

Google Colab （无需 GPU！）

借助 Hardik0，您可以在Google Colab中试验 AI 篮球分析，而无需使用自己的 GPU：

Heroku 托管

该项目在 Heroku 上也可用，但请注意，由于资源有限，像 TensorFlow 这样的繁重计算可能会在 Heroku 上导致超时错误。为了获得最佳性能，建议在本地运行该应用程序。

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项目结构

以下是该项目关键组成部分的细分：

• app.py ：运行 Web 应用程序的主文件。

• /static ：包含所有静态资源，如图像、CSS 和 JavaScript。

• /models ：包含用于对象检测的预训练模型的目录。

• /scripts ：用于数据处理和模型训练的实用脚本。

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特征

1.镜头和姿势分析

射门计数

分析输入视频中的篮球投篮，确定成功投篮和未投篮。不同颜色的关键点代表：

• 蓝色：检测到篮球处于正常状态

• 紫色：未确定的射击

• 绿色：成功射击

• 红色：射失

姿势分析

该项目使用 OpenPose 分析球员击球时的肘部和膝盖角度，帮助确定出手角度和时间。

2.射击检测

此功能将镜头检测可视化，显示每次检测的置信度和坐标。

3.检测API

该项目包括用于检测的 REST API，允许您通过POST请求提交图像并接收包含检测到的关键点和其他数据的 JSON 响应。

发布/检测_json

• 关键：图像

• 值：输入图像

4.检测模型

该模型基于Faster R-CNN架构，在COCO 数据集上进行训练。有关更多详细信息，请参阅 TensorFlow Model Zoo。

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未来计划

• 将模型转换为 YOLOv4 以获得更好的性能。

• 实施 SORT 跟踪算法以过滤错误检测。

• 改进可视化功能以获得更清晰的结果。

• 优化效率以实现更好的 Web 应用程序集成。

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贡献

我们欢迎社区的贡献！您可以通过以下方式参与：

1. 分叉存储库

2. 创建一个分支： git checkout -b feature/your-feature-name

3. 提交您的更改： git commit -m 'Add some feature'

4. 推送到分支： git push origin feature/your-feature-name

5. 打开拉取请求

有关贡献的更多信息，请访问提出拉取请求。