Our client is a startup currently in stealth mode, dedicated to developing an application for squash players and coaches. They sought technical assistance to build their core product, which needed to analyze live or recorded squash games effectively.
Unser Kunde ist ein Startup-Unternehmen, das sich derzeit im Tarnmodus befindet und eine Anwendung für Squashspieler und -trainer entwickelt. Das Unternehmen suchte technische Unterstützung bei der Entwicklung seines Kernprodukts, das Live- oder aufgezeichnete Squash-Spiele effektiv analysieren sollte.
Accurately track player movements and ball trajectories.
Overcome the limitations of existing analytics methods, which lacked precision and efficiency, hindering comprehensive insights into player performance and game dynamics.
Die genaue Verfolgung von Spielerbewegungen und Ballflugbahnen
Die Überwindung der Grenzen bestehender Analysemethoden, denen es an Präzision und Effizienz mangelte und die einen umfassenden Einblick in die Leistung der Spieler und die Dynamik des Spiels verhinderten.
Utilized perspective transformation techniques to adjust grid points based on video input, enhancing accuracy in court analysis.
Implemented three types of projections: Front Wall, Sidewall, and Hit Projection, to map player movements and ball trajectories precisely within the court.
Leveraged the YOLO algorithm for real-time detection and tracking of players, ensuring dynamic analysis of player behavior and positioning.
Employed TrackNet, a CNN architecture tailored for precise object tracking within video sequences, focusing on detecting and tracking sports balls.
Initially developed for badminton shuttlecocks, TrackNet achieved ~78% accuracy in detecting squash balls after being restrained using squash game imagery and data.
By utilizing annotated video data during training, TrackNet effectively learned to recognize and track the ball's trajectory across frames, ensuring accurate detection even in challenging scenarios like occlusions or varying lighting conditions.
TrackNet offers extensive documentation to facilitate seamless retraining or fine-tuning of its base model.
Anwendung von Techniken zur perspektivischen Transformation, um Rasterpunkte auf der Grundlage von Video-Input anzupassen und die Genauigkeit der Spielfeldanalyse zu verbessern.
Es wurden drei Arten von Projektionen implementiert: Vorderseite, Längsseite und Trefferseite, um die Bewegungen der Spieler und die Flugbahn des Balls innerhalb des Spielfelds genau abzubilden.
Nutzung des YOLO-Algorithmus zur Echtzeit-Erkennung und -Verfolgung von Spielern, um eine dynamische Analyse des Spielerverhaltens und der Positionierung zu gewährleisten.
Einsatz von TrackNet, einer CNN-Architektur, die auf die präzise Objektverfolgung in Videosequenzen zugeschnitten ist, mit Schwerpunkt auf der Erkennung und Verfolgung von Sportbällen.
Ursprünglich für Badminton-Federbälle entwickelt, erreichte TrackNet eine Genauigkeit von ~78% bei der Erkennung von Squashbällen, nachdem sie unter Verwendung von Squash-Spielbildern und -daten zurückgehalten wurden.
Durch die Verwendung von kommentierten Videodaten während des Trainings lernte TrackNet effektiv, die Flugbahn des Balls über mehrere Bilder hinweg zu erkennen und zu verfolgen, was eine genaue Erkennung auch in schwierigen Szenarien wie Verdeckungen oder wechselnden Lichtverhältnissen gewährleistet.
TrackNet bietet eine umfangreiche Dokumentation, die ein nahtloses Umlernen oder eine Feinabstimmung des Basismodells ermöglicht.
Achieved improved accuracy in grid mapping, facilitating precise analysis of player positions and movements during gameplay.
Successfully mapped player movements and ball trajectories using three distinct projection techniques, providing detailed insights into game dynamics.
Enabled real-time detection and tracking of players on the squash court, allowing for instant analysis and feedback on player performance.
Attained high accuracy in detecting squash balls across frames, even in challenging scenarios such as occlusions or varying lighting conditions.
Verbesserte Genauigkeit beim Grid Mapping, die eine präzise Analyse der Spielerpositionen und -bewegungen während des Spiels ermöglicht.
Mit drei verschiedenen Projektionstechniken wurden die Bewegungen der Spieler und die Flugbahn des Balls erfolgreich abgebildet, was detaillierte Einblicke in die Spieldynamik ermöglicht.
Ermöglicht die Echtzeit-Erkennung und -Verfolgung von Spielern auf dem Squash-Court, was eine sofortige Analyse und Rückmeldung über die Leistung der Spieler ermöglicht.
Hohe Genauigkeit bei der Erkennung von Squashbällen über mehrere Bildbereiche hinweg, selbst in schwierigen Situationen wie Verdeckungen oder unterschiedlichen Lichtverhältnissen
Our deep understanding of different models and techniques in computer vision, empowered our client to achieve superior performance analysis and efficient gameplay evaluation. By delivering a robust solution we strengthened the position of our client as a pioneer in AI assisted squash analysis.
Unser tiefes Verständnis der verschiedenen Modelle und Techniken der Computer Vision ermöglichte unserem Kunden eine hervorragende Leistungsanalyse und eine effiziente Spielbewertung. Durch die Bereitstellung einer robusten Lösung konnten wir die Position unseres Kunden als Pionier in der KI-gestützten Squash-Analyse stärken.