AI basketball analysis

人工智慧籃球分析

透過機器學習分析籃球投籃和投籃姿勢！

這是一款由人工智慧驅動的應用程序，專注於物體檢測以分析籃球投籃。該應用程式允許用戶上傳籃球影片進行分析或向 API 提交POST 請求。結果包括基於物件檢測數據的詳細鏡頭和姿勢分析。該項目利用OpenPose來計算身體關鍵點和其他指標。

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項目概況

AI 籃球分析利用人工智慧透過偵測球員動作、投籃準確性和姿勢數據來分解籃球投籃。它使用流行的 OpenPose 框架進行人體姿勢估計。無論您是開發人員還是體育分析師，該專案都有助於探索人工智慧如何自動化和增強籃球分析。

重要提示：該專案僅用於非商業研究用途，因為它使用 OpenPose 的授權。請查看許可證以了解詳細資訊。

如果您不熟悉人體姿勢估計，請查看這篇總結文章，其中詳細介紹了 OpenPose 的關鍵概念。

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入門

1.克隆儲存庫

若要取得專案的副本，請執行以下命令：

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

2.安裝依賴項

在運行專案之前，請確保透過執行以下命令安裝了所有必要的依賴項：

 pip install -r 要求.txt

注意：此專案需要支援 CUDA 的 GPU才能有效運作 OpenPose，尤其是視訊分析。

3.運行應用程式

一切設定完畢後，您可以使用一個簡單的命令在本地端託管該專案：

蟒蛇應用程式.py

這將在本地啟動該應用程序，您可以在其中上傳籃球影片或圖像進行分析。

託管選項

如果您不想在本地運行該項目，可以嘗試以下替代方案：

Google Colab （無需 GPU！）

透過 Hardik0，您可以在Google Colab中試驗 AI 籃球分析，而無需使用自己的 GPU：

Heroku 託管

該專案在 Heroku 上也可用，但請注意，由於資源有限，像 TensorFlow 這樣的繁重運算可能會在 Heroku 上導致逾時錯誤。為了獲得最佳效能，建議在本地運行該應用程式。

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專案結構

以下是此專案關鍵組成部分的細分：

• app.py ：運行 Web 應用程式的主檔案。

• /static ：包含所有靜態資源，如映像、CSS 和 JavaScript。

• /models ：包含用於物件偵測的預訓練模型的目錄。

• /scripts ：用於資料處理和模型訓練的實用腳本。

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特徵

1.鏡頭與姿勢分析

射門計數

分析輸入影片中的籃球投籃，確定成功投籃和未投籃。不同顏色的關鍵點代表：

• 藍色：偵測到籃球處於正常狀態

• 紫色：未確定的射擊

• 綠色：成功射擊

• 紅色：射失

姿勢分析

該計畫使用 OpenPose 分析球員擊球時的肘部和膝蓋角度，幫助確定出手角度和時間。

2.射擊檢測

此功能將鏡頭偵測視覺化，顯示每次偵測的置信度和座標。

3.檢測API

此專案包括用於偵測的 REST API，可讓您透過POST請求提交映像並接收包含偵測到的關鍵點和其他資料的 JSON 回應。

發布/檢測_json

• 關鍵：影像

• 值：輸入影像

4.檢測模型

模型基於Faster R-CNN架構，在COCO 資料集上進行訓練。有關更多詳細信息，請參閱 TensorFlow Model Zoo。

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未來計劃

• 將模型轉換為 YOLOv4 以獲得更好的性能。

• 實作 SORT 追蹤演算法以過濾錯誤偵測。

• 改進可視化功能以獲得更清晰的結果。

• 優化效率以實現更好的 Web 應用程式整合。

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貢獻

我們歡迎社區的貢獻！您可以透過以下方式參與：

1. 分叉儲存庫

2. 建立一個分支： git checkout -b feature/your-feature-name

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

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

5. 打開拉取請求

有關貢獻的更多信息，請訪問提出拉取請求。