大家好，我是小F～

今天给大家介绍一个AI体育实战的项目，排球比赛视频数据分析。

AI在体育分析中的应用，尤其是视频分析在排球中的应用，已经成为提升球队表现的关键工具。

它在多个方面展现出独特价值：

• 技术与战术分析

• 球员表现评估

• 伤病预防与健康管理

• 实时决策支持

• 训练效率提升

• 球员发展与人才选拔

• 多维度数据整合

使用了2个深度学习模型，视频分类模型和目标检测模型。

其中视频分类模型可以检测比赛状态，主要有以下三种状态：

• service：比赛发球阶段

• play：比赛进行阶段

• no-play：比赛暂停阶段

这就是VideoMAE架构。

目标检测模型使用的是Yolov8模型，可以检测排球以及球员动作，下面是yolov8的架构图。

主要有以下几类目标框：

• 红色框：排球

• 棕色框：发球动作

• 绿色框：接球动作

• 蓝色框：二传动作

• 紫色框：拦网动作

• 橙色框：扣球动作

视频分类模型的结果可以在视频的左上角看到，目标检测结果则是各种颜色的检测框了~

通过使用不同的检测和分割模型，分割球场以及识别球员。

实现实时分析排球比赛数据情况。

整个项目是用Python3.11开发的，相关依赖可以在requirements.txt中找到。

首先使用conda，创建一个虚拟环境，Python版本3.11。

# 创建虚拟环境
conda create --name volleyball python=3.11
# 激活虚拟环境
conda activate volleyball

然后安装下面这些Python库依赖。

opencv-python~=4.9.0.80
tqdm~=4.66.1
ultralytics~=8.0.220
numpy~=1.24.3
pyyaml~=6.0.1
pandas~=2.1.3
torch~=2.1.1
pytorchvideo~=0.1.5
torchvision~=0.16.1
imageio~=2.33.0
matplotlib~=3.8.2
seaborn~=0.13.0
scikit-learn~=1.3.2
norfair~=2.2.0
ipywidgets
widgetsnbextension
pandas-profiling
transformers~=4.36.2
natsort~=8.4.0
albumentations~=1.3.1
sqlalchemy~=2.0.24
pydantic~=2.5.2
fastapi~=0.109.2
ruff~=0.2.2
pendulum~=3.0.0
requests~=2.31.0
pika~=1.3.2
uvicorn~=0.26.0
pytube~=15.0.0
mathutils~=3.3.0
httpx~=0.27.0
loguru~=0.7.2
pydantic-settings~=2.2.1

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

然后就可以运行代码了，主要是court_annotation.py和demo.py文件。

其中court_annotation.py文件用来标注排球场地的，设置检测区域。

可以在命令行中这样执行。

# 绘制检测区域
python -m src.gui.court_annotation

使用机器学习模型检测场地的四个角点，在Tkinter界面中手动调整角点位置，保存标注结果到JSON文件中(按s键保存)。

其中绿色区域为排球场地边界位置，黄色区域为排球场地中的攻击线位置，红色区域为排球网的位置。

绘制好检测区域以后，就可以运行demo.py，得到实时结果。

# 运行程序
python -m src.demo

会将排球球场数据进行分析显示。

好‍了，今天的分享到这里结束了，感兴趣的同学可以自己去实践下~

项目源码，公众号后台回复：「排球」，即可获得。

万水千山总是情，点个 👍 行不行。

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