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Je vais construire un système d'analyse sportive IA avec YOLO et un tableau de bord React
Ingénieur en analyse sportive, vision par ordinateur, estimation de pose, suivi et IA
Je suis ingénieur en analyse sportive et vision par ordinateur spécialisé en IA, apprentissage automatique, analyse vidéo sportive, suivi de joueurs, suivi de balle, estimation de pose, reconnaissance...
À propos de ce service
Bienvenue chez Data Craver. Nous créons des plateformes d'analyse sportive, applications de fitness IA et systèmes de suivi de biomécanique. Pour réussir, vous ne pouvez pas simplement avoir un script IA brut qui tourne dans un terminal, vous avez besoin d’un produit complet. Synapse CV comble le fossé entre réseaux de deep learning et développement web haut de gamme pour fournir des plateformes d’analyse de bout en bout.
CE QUE NOUS RÉALISONS :
- Suivi multi-objets : suivi en temps réel des joueurs, balles et équipements avec des frameworks YOLO personnalisés.
- Estimation de pose : suivi précis de la démarche, de la posture et des angles articulaires via YOLO-Pose ou MediaPipe.
- Tableau de bord React : interfaces modernes avec flux de données en temps réel, graphiques interactifs et outils de lecture vidéo.
- Architecture full-stack : backends Python performants traitant les flux vidéo de façon fluide avec des API asynchrones vers votre frontend.
️ TECH STACK :
- IA & CV : Python, PyTorch, OpenCV, Ultralytics YOLO, MediaPipe
- Full-Stack : React, JavaScript/TypeScript, WebSockets, FastAPI
- Optimisation : ONNX Runtime, TensorRT pour un déploiement à faible latence
Contactez-nous AVANT de passer commande pour discuter de votre projet !
FAQ
Traduction automatique
Et si je n’ai pas de vidéo ou de dataset pour mon cas d’usage spécifique ?
S’il n’existe pas de dataset personnalisé, nous en concevons un. Nous utilisons des environnements de simulation haute fidélité pour générer des vidéos synthétiques, extraire des images de dépôts sportifs du domaine public ou utiliser le web scraping programmatique pour compiler des images brutes.
Comment gérez-vous la licence commerciale pour les modèles de suivi ?
Pour protéger votre propriété intellectuelle, nous proposons deux approches. Si votre système nécessite les frameworks Ultralytics, nous aidons à l’isolation de l’API ou à la conformité. Sinon, nous sommes spécialisés dans le déploiement de transformers de vision de pointe comme RT-DETR et RF-DETR.
Pourquoi RT-DETR et RF-DETR sont-ils très efficaces pour le suivi sportif en temps réel ?
Au-delà de leur licence Apache 2.0 adaptée au commerce, ces modèles sont des détecteurs d’objets en temps réel de bout en bout basés sur des Vision Transformers. Parce qu’ils traitent les requêtes d’objets globalement, ils éliminent complètement le goulot d’étranglement traditionnel de la suppression non maximale (NMS) que l’on retrouve dans les anciens frameworks.
Ce système de vision par ordinateur peut-il être déployé sur du matériel edge à faible consommation ?
Oui, absolument. Nous assurons un déploiement de qualité production en optimisant fortement nos pipelines de deep learning. Nous convertissons les poids PyTorch en configurations ONNX Runtime optimisées ou les compilons via NVIDIA TensorRT pour une exécution à faible latence et à haute fréquence d’images.
