Tennis Analysis

网球分析（Tennis Analysis）项目简介

引言

网球分析项目通过分析视频中的网球选手来测量他们的速度、球拍击球速度以及击球次数。该项目使用YOLO技术检测选手和网球，并利用卷积神经网络（CNN）提取球场关键点。这个实践项目非常适合提升你的机器学习和计算机视觉技能。

输出视频

以下是其中一个输出视频的截图:

使用的模型

• YOLO v8：用于选手检测

• 精调的YOLO：用于网球检测

• 球场关键点提取

• 已训练的YOLOV5模型：下载链接

• 已训练的网球场关键点模型：下载链接

训练

• 使用YOLO训练网球检测器：training/tennis_ball_detector_training.ipynb
• 使用Pytorch训练网球场关键点：training/tennis_court_keypoints_training.ipynb

环境需求

• python3.8
• ultralytics
• pytorch
• pandas
• numpy
• opencv

使用场景

1. 教练和运动员训练：通过分析比赛视频，可以评估选手的表现、击球速度和跑动速度，帮助教练制定更有效的训练计划。
2. 比赛分析：比赛后回顾视频，通过数据分析找出问题和改进方向，提高选手在未来比赛中的表现。
3. 运动科学研究：通过分析大量比赛视频，科研人员可以研究不同技术动作的效果，为运动科学提供数据支持。
4. 观众体验：在直播或转播过程中实时提供专业的数据分析，提升观众的观赛体验。

网球分析项目通过对网球比赛视频的深入分析，能够为训练和比赛提供宝贵的数据支持，是运动科技领域的重要工具。