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Système d'Analyse de Tennis basé sur l’IA avec YOLO

Problématique:

Dans le domaine sportif, l’analyse de la performance est devenue un élément essentiel pour optimiser l’entraînement, évaluer les stratégies et réduire les erreurs humaines. Cependant, les systèmes traditionnels d’analyse reposent souvent sur des outils coûteux ou des processus manuels chronophages.

Dans des sports comme le tennis, le suivi précis des joueurs, la détection des balles en jeu ou hors-jeu ("in" ou "out") et la mesure en temps réel des performances posent des défis importants. La balle de tennis, en raison de sa petite taille et de sa vitesse élevée, est particulièrement difficile à détecter de manière fiable. Une solution d’intelligence artificielle permettrait de rendre cette analyse plus accessible, fiable et efficace, tout en réduisant les erreurs humaines, au bénéfice des joueurs, des entraîneurs et des arbitres.

Objectif du Projet:

L'objectif du projet est de développer un système d'analyse de matchs de tennis à l'aide de techniques avancées d'intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML). Le système doit être capable de détecter et suivre les joueurs et la balle de tennis, ainsi que d’analyser le mouvement à partir de points clés extraits du terrain. Il fournit des indicateurs essentiels comme :

  1. Vitesse du joueur et distances parcourues.
  2. Fréquence des coups de raquette.
  3. Détection des balles "in" ou "out".
  4. Trajectoire et vitesse de la balle tout au long du match.

Ce projet s’intègre dans les systèmes d’analyse de performance sportive et peut être utilisé pour des recherches avancées, des rapports techniques ou pour les entraîneurs et analystes sportifs.

Cas d’Utilisation:

  • Analyse de performance sportive : aide les entraîneurs à identifier les forces et faiblesses des joueurs.
  • Analyse automatique des matchs : détection des moments clés, mesure des statistiques (vitesse des joueurs et de la balle, distances parcourues).
  • Outils pour arbitres : aide à déterminer si une balle est "in" ou "out".
  • Recherche en vision par ordinateur : un exemple pratique de détection et de suivi d’objets dans un environnement sportif.

Conclusion:

Ce projet fournit un système d’analyse complet pour le tennis, combinant YOLO, PyTorch et techniques de tracking. Il permet une analyse approfondie des matchs grâce à une détection précise des objets, un suivi continu et une extraction pertinente des points clés du court.

Avec quelques ajustements, ce projet peut être utilisé non seulement dans le tennis mais aussi dans d’autres sports ou domaines nécessitant suivi et analyse d’objets en temps réel.