이 프로젝트는 최신 인공지능(AI) 기법을 활용하여 축구 경기 분석을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 첨단 AI 기술을 활용하는 것은 YOLO(You Only Look Once)와 같은 정교한 알고리즘과 모델을 사용하여 객체 감지 및 추적을 포함합니다. YOLO는 이미지나 비디오 프레임 내에서 다양한 객체를 빠르고 정확하게 식별하는 능력으로 잘 알려져 있으며, 스포츠 분석과 같은 실시간 응용 프로그램에 특히 적합합니다. 축구 분석의 맥락에서 YOLO는 게임의 역동적이고 빠른 속도 속에서 선수, 심판 및 축구공을 정확하게 식별하는 데 필수적입니다. 또한, 딥 러닝 아키텍처, 강화 학습 알고리즘 또는 특정 분석 작업에 맞춘 신경망 모델의 통합을 포함할 수 있습니다. AI의 힘을 활용함으로써 축구 분석은 선수 성과, 팀 전략, 게임 역학에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하며, 정확성과 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

광학 흐름은 이미지나 비디오 프레임의 연속적인 장면 간에 객체의 겉보기 움직임 패턴을 나타냅니다. 축구 분석에서 광학 흐름 기법은 프레임 간의 선수 이동을 추적하는 데 사용되며, 카메라의 움직임을 보정하고 일관된 추적 정확성을 보장합니다. 프레임 간 픽셀 강도의 변위를 분석함으로써 광학 흐름 알고리즘은 선수의 이동 속도와 방향을 추정할 수 있으며, 이는 가림 또는 장면 변화가 있는 상황에서도 가능합니다. 이 강조점은 카메라가 경기 중 움직이거나 줌인되는 시나리오에서 추적 일관성을 유지하는 중요성을 부각시킵니다. 일관된 추적은 분석가가 선수의 궤적을 정확하게 정량화하고, 위치 변화를 측정하며, 골 기회, 태클 또는 패스와 같은 주요 이벤트를 식별할 수 있게 합니다. 또한, 광학 흐름 기법은 선수 움직임의 시각화를 향상시키는 데 중요한 역할을 하여, 코치, 선수, 팬들에게 경기 중 팀의 전술적 미세 조정과 전략적 기동에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다.

팀 분류는 선수들을 시각적 단서, 특히 유니폼 색상을 기준으로 각 팀에 맞게 분류하는 과정을 포함합니다. 이 강조점은 픽셀 세그먼테이션을 수행하고 유사한 색상의 픽셀을 그룹화하기 위해 머신 러닝 알고리즘인 K-평균 군집화의 사용을 강조합니다. 축구 분석의 맥락에서 K-평균 군집화는 선수들을 자동으로 식별하고 명확하게 구분하여, 볼 점유율 계산 및 팀 성과 평가와 같은 후속 분석을 용이하게 합니다. 선수를 정확하게 팀으로 분류함으로써 분석가는 팀의 역학, 포메이션 전략, 경기 중 선수 상호 작용에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다. 또한, 팀 분류는 팀 이동 추적, 수비 전략 평가 및 공격 전술 예측과 같은 더 고급 분석 기술의 기초를 마련하며, 궁극적으로 경기에 대한 포괄적인 이해에 기여합니다.