Разработка системы визуального выделения волейбольного мяча с помощью искусственного интеллекта

Abstract

В данной научной статье рассматривается разработка системы компьютерного зрения с использованием искусственного интеллекта для визуального выделения волейбольного мяча на видеозаписях. Предложенный подход основан на использовании современных методов обработки изображений и глубокого обучения, что позволяет автоматически и точно определять положение мяча в реальном времени. Разработанная система имеет широкий потенциал применения в спортивной аналитике, тренировочном процессе и трансляциях волейбольных соревнований. Эффективное выделение волейбольного мяча на видео позволяет проводить более точный анализ игровых ситуаций, отслеживать движения игроков и оценивать их тактику, что способствует улучшению профессиональной подготовки и повышению качества спортивных трансляций. Предложенная система представляет собой значимый вклад в развитие технологий компьютерного зрения и спортивной аналитики. Во время разработки системы визуального выделения волейбольного мяча использовалась популярная архитектура сверточной нейронной сети типа YOLO (You Only Look Once). Этот тип нейронных сетей известен своей способностью обнаруживать и классифицировать объекты в реальном времени, что делает его идеальным выбором для анализа видеоматериалов в контексте волейбольных игр. Применение YOLO в данном проекте открывает новые возможности для создания эффективной системы визуального выделения волейбольного мяча с использованием искусственного интеллекта.