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Traitement d'images Discussion :

Traitement d'images en temps réel pour le squash


Sujet :

Traitement d'images

  1. #1
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    Par défaut Traitement d'images en temps réel pour le squash
    Bonjour,

    Pouvez vous me conseiller sur les langages à utiliser pour développer de l'analyse vidéo en temps réel pour le SQUASH (petit rappel :
    )

    La caméra sera placé derrière le court suffisamment pour voir les 4 coins.

    Dans un premier temps, l'objectif est de traquer la balle de squash afin d'obtenir les coordonnées X Y des impacts de balle du mur frontal et sur le sol de chaque joueur (2D voir 3D avec les murs latéraux pour l'analyse des trajectoires). Et par la suite connaitre la vitesse de la balle sur chaque frappe ou analyser les positions des joueurs (orientation des épaules, fin des gestes...). Tout cela en temps réelle et pour chaque balle.

    Pour rappel, le squash :

    • 10 mètres de long sur 6.5 mètre de large

    • la balle peut aller a 200kmh avant de toucher le mur

    • il y a des croisements entre les joueurs donc des pertes de vision très courte sur la balle



    Je sais qu'il faudrait utiliser C++ ou python pour avoir les meilleurs performances mais j'aimerais utiliser un framework pour me faciliter les choses au niveau développement. D'après votre expérience quel framework je peux utiliser ? Il y a beaucoup de solutions j'ai l'impression et je manque de connaissances a ce niveau là

    Niveau processeur, je pense utiliser NVIDIA avec une camera pour obtenir de bonne performance.

    Merci pour votre aide

  2. #2
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    La grosse tendance actuelle serait de faire du tracking à l'aide de deep learning, c'est ce qu'il font dans le pilotage des voitures intelligentes.

    Mais comme dans ton cas ta caméra est fixe, tu dois pouvoir t'en sortir avec du flot optique pour le tracking, par contre l'orientation des joueurs va être plus difficile (pose orientation).
    Consignes aux jeunes padawans : une image vaut 1000 mots !
    - Dans ton message respecter tu dois : les règles de rédaction et du forum, prévisualiser, relire et corriger TOUTES les FAUTES (frappes, sms, d'aurteaugrafe, mettre les ACCENTS et les BALISES) => ECRIRE clairement et en Français tu DOIS.
    - Le côté obscur je sens dans le MP => Tous tes MPs je détruirai et la réponse tu n'auras si en privé tu veux que je t'enseigne.(Lis donc ceci)
    - ton poste tu dois marquer quand la bonne réponse tu as obtenu.

  3. #3
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    Bonjour,

    Merci de prendre du temps pour répondre

    J'y ai pensé que ca soit avec microsoft azur, aws ou autre framework autres mais j'ai peur de mélanger les choses. Je pensais que le machine ou deep learning permettait de faire de la classification et ou de la prédiction. Comme je dois obtenir des data précises (coordonnées XY), je ne sais pas si c'est la bonne voie.

    Si je souhaitais créer un arbitre virtuel pour définir les gênes (LET et STROKE qui sont des règlements de squash), je pense que ca serait parfait. Je crois qu'il faudrait trop de DATA dans tous les cas.

    J'ai contacté microsoft azur, ils m'ont déjà répondu et je dois les avoir au téléphone demain. J'en saurais plus

  4. #4
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    Tu es sur qu'une analyse des déplacements des objet de la scène ne suffisent pas ?
    Tu es limité en nombre de caméra ?

  5. #5
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    Bonjour raimus88,

    Pour tracker un objet bien avant le Deep-Learning, il existait des méthodes basées par exemple sur la couleur ou le déplacement. C'est à toi de trouver le bon critère. À titre informatif, j'ai beaucoup utilisé avant de connaitre le Deep-Learning des descripteurs telque le HOG ou le SIFT basé sur la dérivation.

    Pour les frameworks je te conseillerais OpenCV(Python et C) et Scikit-Image(Python uniquement). La première est plus complexe et complète, la seconde est plus simple dans son utilisation.

    Pour le langage si tu veux faire un POC je te conseille Python. Langage simple et robuste avec beaucoup d'avantages.

    Bien cordialement,

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