نظام ذكاء اصطناعي لاكتشاف وتتبع اللاعبين في الفيديوهات الرياضية باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية

نظام ذكاء اصطناعي لاكتشاف وتتبع اللاعبين في الفيديوهات الرياضية باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق.

يعتمد الحل على نموذج YOLO المدرب مسبقًا لاكتشاف الأجسام في الزمن الحقيقي، حيث يتم استخدامه لاستخراج مواقع اللاعبين بدقة عالية داخل كل إطار من الفيديو، مع إمكانية تتبع حركتهم عبر الزمن.

يقوم النظام بـ:

اكتشاف اللاعبين داخل الفيديوهات أو الصور

رسم Bounding Boxes حول كل لاعب

تتبع حركة اللاعبين عبر الإطارات (Tracking)

التعامل مع مشاهد متعددة اللاعبين في نفس الوقت

يساعد هذا النظام في:

تحليل المباريات الرياضية (Football / Sports Analytics)

تحسين أداء الفرق من خلال تتبع تحركات اللاعبين

بناء أنظمة تحليل تكتيكي متقدمة

دعم تطبيقات البث الرياضي الذكي

تم تنفيذ المشروع باستخدام:

Python

OpenCV

Deep Learning Models (YOLO)

مع تطبيق خطوات معالجة مسبقة تشمل:

تقسيم الفيديو إلى إطارات (Frame Extraction)

تحسين جودة الصور

إعادة تحجيم الإطارات لتناسب النموذج

تنظيم البيانات لرفع كفاءة الأداء

يتميز النظام بقدرته على العمل في الزمن الحقيقي (Real-Time Detection) مع أداء سريع ودقة عالية، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات العملية.

يمكن تطوير المشروع مستقبلًا ليشمل:

تمييز كل لاعب بهوية خاصة (Player Identification)

تتبع الكرة بالإضافة إلى اللاعبين

تحليل الإحصائيات (سرعة، مسافة، Heatmaps)

دمج النظام في تطبيق ويب أو API للاستخدام التجاري أو الرياضي