İçeriğe geç
Bircan Görür
Staja açığım — Bahar 2027
← Tüm çalışmalar

Match Narrator

Futbol maçı görüntülerinden olayları çıkarıp anlatıma dönüştürmeyi hedefleyen bir bilgisayarlı görü sistemi.

Geliştirme aşamasında · Bitirme projesi

Rol
Ana geliştirici
Bağlam
Bitirme projesi
Alan
Bilgisayarlı görü · Spor analitiği
Dil
Python
#7 · 0.91#9 · 0.88GK · 0.8412:04 PAS #7 → #912:06 ŞUT #9kural tabanlı olay çıkarımı
Temsili görsel · sistemin hedeflediği çıktıyı anlatmak için çizildi; gerçek sistem çıktısı değildir.

Fikir

Oyuncuları ve topu kutulamak işin başlangıcı. Asıl soru, bu kutuların hareketinden "pas" ya da "şut" gibi anlamlı olaylar çıkarmak.

Match Narrator; tespit, takip ve saha analizini birleştirip olayları bir zaman çizelgesine dönüştürmeyi, sonra bu çizelgeden anlaşılır bir maç anlatımı üretmeyi hedefleyen, araştırma odaklı bitirme projem.

Sistemin parçaları

Videodan anlatıma
  1. 01

    Tespit

    • YOLO tabanlı algılama
    • Oyuncu, top, hakem
    • Saha unsurları
    Üzerinde çalışılıyor
  2. 02

    Takip

    • Kareler arası konum
    • Kimliğin korunması
    • Top hareketleri
    Üzerinde çalışılıyor
  3. 03

    Saha analizi

    • Saha çizgileri
    • Saha kalibrasyonu
    • Hareketlerin saha üzerinde yorumlanması
    Üzerinde çalışılıyor
  4. 04

    Olay algılama

    • Pas ve şut tespiti
    • Hareket ilişkilerine dayalı kurallar
    • Olay zaman çizelgesi
    Üzerinde çalışılıyor
  5. 05

    Anlatım

    • Olaylardan metin üretimi
    • Dil modelleri
    • Qwen tabanlı seçenekler
    Araştırılıyor

Teknik derinlik

Üzerinde çalıştığım problemler

Küçük ve hızlı bir topu izlemek

Top, yayın görüntüsünde birkaç pikselden ibaret olabiliyor ve hızlı hareket ediyor; kalabalık sahnelerde oyuncuların arkasında kaybolabiliyor.

YaklaşımYOLO tabanlı tespit ve top hareketlerinin kareler boyunca takibi; farklı algılama modelleri ve doğruluk iyileştirmeleri araştırılıyor.

Oyuncu kimliklerini karıştırmamak

Oyuncular birbirine yaklaştığında takipçi kimlikleri değiştirebiliyor; bu da "kim kime pas verdi" sorusunu bozuyor.

YaklaşımNesne kimliğinin korunmasına odaklanan çoklu nesne takibi; BoT-SORT ve farklı takip yaklaşımları değerlendiriliyor.

Kamera açısından saha gerçeğine geçmek

Kamera perspektifi mesafeleri ve yönleri bozuyor; ham piksellerden "pas" çıkarmak güvenilir değil.

YaklaşımSaha çizgileriyle kalibrasyon, hareketlerin saha üzerinde yorumlanması ve bunun üzerine kurulan kural tabanlı olay çıkarımı.

Teknoloji yığını

Doğrudan çalıştığım

PythonYOLOv8OpenCVVideo processingObject detectionObject trackingPitch calibrationRule-based events

Araştırdığım / değerlendirdiğim

BoT-SORTQwenOther LLMsAlternative detectors

Derinleştiğim konular

Bilgisayarlı görü, algoritmik düşünme, nesne takibi ve farklı yapay zekâ bileşenlerini tek bir sistemde birleştirmek.

Galeri

Proje ilerledikçe eklenecek
Sistem çıktılarından görseller proje ilerledikçe buraya eklenecek. Bu sayfadaki saha çizimi temsilidir.