高速バレーボール追跡推論システム

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高速バレーボール追跡推論システム

高速バレーボール追跡推論システム

本リポジトリは、Intel Core i5-10400FのCPU上で200FPSのリアルタイムバレーボール検出および追跡を実現する高速な推論システムを提供します。最適化されたONNXモデルを用い、ボールの座標をCSV形式で出力可能。ビデオの可視化もオプションで対応し、スポーツ分析やコンピュータビジョン研究に適した環境を整えています。

https://github.com/asigatchov/fast-volleyball-tracking-inference

概要

本リポジトリ「fast-volleyball-tracking-inference」は、バレーボールのボール検出と追跡をリアルタイムで行うための高速推論ツールを提供しています。Intel Core i5-10400Fという一般的なCPU環境で200FPSの処理速度を達成しており、軽量かつ高効率なONNXモデルを活用。ボールの座標データはCSV形式で出力可能で、必要に応じて検出結果を動画として可視化できます。これにより、スポーツの試合分析や研究用途における迅速かつ正確なボール追跡が可能となり、実用性の高いソリューションを実現しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 7
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 7
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Intel Core i5-10400F CPUで200FPSの高速推論を実現
  • 最適化されたONNXモデルによる高効率なボール検出・追跡
  • ボールの座標をCSV形式で出力しデータ解析に活用可能
  • オプションで検出結果を動画として可視化、デバッグやプレゼンに便利

技術的なポイント

本プロジェクトのコアは、ONNX（Open Neural Network Exchange）形式で保存された最適化済みのディープラーニングモデルにあります。ONNXは異なるフレームワーク間の互換性を保ちつつ高速推論を可能にするため、CPUベースのリアルタイム処理に適しています。特にIntel Core i5-10400FというミドルレンジCPU上で200FPSを達成している点は、GPUを必要としない高効率設計の証です。

モデルはバレーボールの特徴的な形状や動きを検出するために特化されており、映像フレームごとにボールの位置を正確に特定。これにより、スポーツ映像の解析や戦術研究におけるリアルタイムフィードバックが可能です。検出されたボール座標はCSVファイルに逐次書き出され、後続のデータ解析や機械学習モデルへの入力としても活用できます。

さらに、動画としての可視化機能は、検出精度の確認や結果の共有に役立ち、実運用でのデバッグやプレゼンテーションに非常に有効です。Pythonによる実装は拡張性と扱いやすさに優れ、ユーザーは自分の環境やニーズに合わせたカスタマイズが容易です。

全体として、軽量なCPU環境でも高いパフォーマンスを発揮することに重点を置きつつ、スポーツ映像解析分野における実用的な応用を見据えた設計がなされている点が技術的に大きな魅力となっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理から除外するファイルやディレクトリの指定
  • .python-version: 使用するPythonのバージョン指定ファイル
  • README.md: プロジェクト概要や使い方の説明
  • examples: デモ動画やサンプル実行例を格納するディレクトリ
  • main.py: 推論処理のメインスクリプト。動画入力からボール検出・追跡、CSV出力、動画生成までを実行
  • requirements.txt: 必要なPythonライブラリの依存関係リスト
  • model.onnx: 最適化済みのONNX形式バレーボール検出モデル
  • utils.py: 補助的な関数群をまとめたスクリプト
  • config.yaml: 推論設定やパラメータを管理する設定ファイル

まとめ

CPU環境で高速かつ高精度なバレーボール追跡を実現する優れたツール。

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