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人工智能篮球运动员跟踪技术

AutoStats通过远程视频源收集任何篮球比赛的全面跟踪数据, 极大地扩展可收集的数据,用于性能分析和真正可扩展的侦察工作. 它已经改变了一支NBA球队的选秀程序.

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第一个基于远程的玩家跟踪解决方案

与AutoStats, 人工智能增强的身体识别技术使用远程视频源来流畅地识别球员的位置和整个球场的颗粒运动,而不需要场内技术.

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玩AutoStats玩家跟踪技术
AutoStats玩家追踪技术(01:27)

AutoStats和NBA

希望收集更多客观数据来做出最明智的玩家决策, 奥兰多魔术队转向mg冰球突破在哪个网站玩-冰球突破哪个网站好如何远离黑平台揭秘-mg冰球突破问答平台寻求革命性的解决方案. 看看魔术是如何利用人工智能进行球探和球员招募的.

魔术分析部门的见解

AI,计算机视觉和玩家追踪数据的未来

计算机视觉从视频中提取细节达到了一个新的水平. 在MIT斯隆体育分析会议上,计算机视觉总监Sujoy Ganguly讨论了计算机视觉对球员跟踪技术的影响.

在麻省理工学院斯隆体育分析会议上玩Sujoy Ganguly
Sujoy Ganguly在麻省理工学院斯隆体育分析会议上的演讲

有史以来第一次大学篮球深度跟踪数据

传统上,硬件要求限制了玩家追踪能力. 通过分析远程视频, AutoStats可以解锁新的见解和重要的球队表现数据,这些数据通常在NBA之外是无法获得的.

我们为ACC提供的历史跟踪档案, 大12, 大的东, 大十, Pac-12, SEC在评估NCAA人才时为球队解锁了大量数据集.

获得更深入的玩家追踪洞察

了解更多关于ai驱动的玩家跟踪技术.

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