tennis match analyzer
تفاصيل العمل
هذا المشروع عبارة عن نظام شامل مدعوم بالذكاء الاصطناعي يهدف إلى أتمتة تحليل مباريات التنس. يقوم بتحويل لقطات الفيديو الخام إلى بيانات منظمة ورؤى قابلة للتنفيذ، من خلال سلسلة من تقنيات الرؤية الحاسوبية المتقدمة، لينتهي بتوفير واجهة برمجية تفاعلية (API) للتغذية الراجعة في الوقت الفعلي.
---
### المكونات التقنية الأساسية
النظام مبني على خط أنابيب متعدد المراحل:
#### 1. تتبع اللاعبين والكرة (كشف وتتبع الأجسام)
* **التقنية**: استخدام YOLO (You Only Look Once) أو نموذج تعلم عميق مشابه للكشف السريع والدقيق عن الأجسام في الوقت الحقيقي.
* **الوظيفة**: التعرف على وتتبع اللاعبين والكرة باستمرار طوال المباراة، لتوفير إحداثيات (x, y) كأساس لبقية التحليلات.
* **الناتج**: مواقع اللاعبين، مسار الكرة، وسرعة الحركة.
---
#### 2. التعرف على الحركات (التحليل الزمني)
* **التقنية**: استخدام نموذج للتعرف على الحركات مثل CNN + LSTM أو 3D-CNN لتحليل تسلسل الإطارات وفهم السياق الزمني.
* **الوظيفة**: تصنيف الأحداث الرئيسية في المباراة التي لا يمكن التعرف عليها من إطار واحد، مثل:
* تحديد نوع الضربة: ضربة أمامية، خلفية، فولي، إرسال، سماتش.
* اكتشاف أحداث اللعب: لمسة الشبكة، إرسال ناجح، الكرات الخارجة.
* نتيجة النقطة: فائز، خطأ غير قسري، تبادل طويل.
---
#### 3. دمج البيانات ومحرك التحليلات
* دمج بيانات التتبع والتعرف على الحركات لحساب مؤشرات متقدمة مثل:
* **حركة اللاعب**: المسافة المقطوعة، السرعة المتوسطة، خرائط التغطية.
* **تحليل الضربات**: القوة (حسب سرعة الكرة)، الدوران، خرائط توزيع الضربات.
* **رؤى تكتيكية**: أنماط الضرب المفضلة، الكفاءة على الضربات الأمامية/الخلفية، نسبة نجاح الإرسال.
---
#### 4. واجهة FastAPI ونظام التوصيات
* **التقنية**: استخدام FastAPI لتوفير واجهة REST API حديثة، نظيفة، وفعالة.
* **الوظيفة**:
* نقاط النهاية: مثل `GET /match/{match_id}/stats` أو `POST /analyze/video`.
* المعالجة الفورية: إمكانية تحليل أجزاء من الفيديو أو المباراة بالكامل وإرجاع بيانات بصيغة JSON.
* **نظام التوصيات الذكي**: يولد توصيات شخصية بناءً على التحليل، مثل:
* "يفوز اللاعب A بنسبة 80% من النقاط عند استهداف ضربة خلفية اللاعب B — التوصية: زيادة الضربات باتجاه الخلفية."
* "تنخفض نسبة إرسال اللاعب B في المجموعة الثالثة — التوصية: التركيز على الثبات بدلاً من القوة في الإرسال الأول."
* "تُظهر خريطة الحرارة ضعفاً في زاوية الضربة الأمامية للاعب A عند السحب الجانبي — التوصية: استهداف الكرات العميقة لتلك الزاوية."
---
### الميزات الرئيسية والقيمة المضافة
* **الأتمتة**: استبدال التحليل اليدوي الممل للمباريات.
* **رؤى قائمة على البيانات**: توفير مؤشرات موضوعية تتجاوز النتائج.
* **توصيات تكتيكية**: نصائح عملية للاعبين والمدربين لتحسين الأداء.
* **قابلية التكامل**: واجهة FastAPI تجعل من السهل دمج المحلل في تطبيقات أخرى مثل منصات التدريب أو التطبيقات المحمولة.
التقنيات المستخدمة
الرؤية الحاسوبية: OpenCV، YOLO، TensorFlow أو PyTorch
الخلفية البرمجية: FastAPI، Python
التحليلات: Pandas، NumPy
تتبع الأجسام: خوارزميات مثل SORT أو DeepSORT
هذا المشروع يُظهر فهماً عميقاً وكاملاً لمجال الرؤية الحاسوبية، بدءًا من تتبع الأجسام منخفض المستوى إلى استخلاص معلومات ذكية عالية المستوى، وتقديمها من خلال واجهة برمجية حديثة وفعالة.