Logo icon

Исследование возможности автоматического детектирования приема «подкат» в футболе

Разработано для: Intel Inc., Нижний Новгород, Россия

Назначение: исследование возможности детектирования сложных технических приемов в спортивных играх на примере «подката» в футболе

Главная цель проекта - исследовать возможность автоматического детектирования приема «подкат» в футболе

В ходе исследования мы провели сравнительной анализ существующих решений по автоматическому сбору исходных данных для спортивной аналитики и их обработке, оценили необходимое количество, расположение и тип камер; рассмотрели на предмет применимости к предметной области и сформулировали направления совершенствования существующих алгоритмов компьютерного зрения для улучшения их характеристик.

В результате исследований мы реализовали демо-приложение для анализа разного рода движений,  работу которого можно разделить на 3 этапа:

  • построение визуальной оболочки человека по изображениям с нескольких камер;
  • сопоставление полученной оболочки со скелетом человека;
  • детектирование действий по серии скелетов.

Спецификация

Заказчик: Intel, Нижний Новгород, Россия
Сфера применения: спортивная аналитика
Тип (платформа): Исследовательский проект, C++-library
Технологии и алгоритмы: C++, OpenCV, PCL, 3D reconstruction, Markerless Motion Capture, Human Action Recognition with Skeleton information

библиотека функций для сравнения изображений

распознавание текста на фотографиях таблиц доставки, формирование JSON-файла со структурированными данными из таблиц