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体育中的对象检测与影像分析

Roboflow sports 物体检测图像分割关键点检测 Github 开源项目

该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术，解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别，以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码，并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。

Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目

Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉

Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。

PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法

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PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目，在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度，支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术，适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现，易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术，实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档，可应用于计算机视觉、动作分析等领域。

Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统

AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割

Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

speed-camera - 基于计算机视觉的开源运动目标速度测量系统

GithubOpenCVPythonSpeed Camera开源项目树莓派物体运动追踪

speed-camera是一个基于Python和OpenCV的开源运动目标速度测量系统。它支持树莓派、Windows和Unix平台,兼容多种摄像头,可自动检测和跟踪画面中最大移动物体并计算速度。系统提供灵活配置、数据记录和Web界面,适用于交通监控等场景。此外还集成了数据分析、图表生成等管理工具,方便用户进行后续处理。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱

3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取

PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能，包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab，可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外，它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。

darkflow - 实时物体检测与分类工具，支持多种YOLO模型

GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型

Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目，兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件，适合跨平台应用。

Veo - 智能体育录像与分析平台

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Veo平台集成AI智能摄像机和分析软件，为体育比赛提供自动录制、实时直播和深度分析。系统能自动跟踪场上动作，生成广播级画面，并提供即时回放和关键时刻标记。AI分析工具自动解析比赛数据，全面展示团队表现。平台还支持个性化学习内容，促进运动员发展。Veo旨在通过创新技术简化体育分析流程，提高效率。

yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用

GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉

该项目基于YOLOv8和Streamlit开发，提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源，以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数，查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成，适合学习和演示目的。

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