Система на базе ИИ оценивает броски, считает попадания и подсказывает, что улучшить. Технология основана на анализе картинки и звука и для нее не нужно допоборудование. Автор проекта считает, что пора создавать приложение для футболистов и других любителей спорта и при грамотной кампании такой сервис выстрелит.
Разработчик и блогер Фарза Маджид превратил нейросеть в персонального баскетбольного тренера. Он взял модель Gemini 2.5 Pro от Google, загрузил в нее видеозаписи тренировок и на выходе получил систему, которая отслеживает каждое движение и дает рекомендации, как совершать броски точнее. В основе проекта — OpenCV и Python, а также среда Cursor, которая позволяет быстро запускать визуальные эксперименты и обрабатывать изображение кадр за кадром. Модель определяет количество промахов, различает попадания, считывает динамику и выдает обратную связь в визуальной и текстовой форме.
Система работает с видеофайлом покадрово. Сначала выделяются ключевые точки тела с помощью моделей позы вроде BlazePose или Mediapipe Holistic. Далее определяются траектории мяча и момент контакта с кольцом. OpenCV применяет цветовые маски и фильтры Гаусса для отслеживания мяча в кадре. При фиксации характерного звука — например, удара о щит — временные метки синхронизируются с визуальным рядом. Это позволяет системе точно понимать, какой из бросков оказался в яблочко.
Подробнее https://7ooo.ru/group/2025/07/03/138-gemini-prevratili-v-trenera-po-basketbolu-grss-419562769.html
Присоединяйтесь — мы покажем вам много интересного
Присоединяйтесь к ОК, чтобы подписаться на группу и комментировать публикации.
Нет комментариев