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Tennisvisión: Análisis estratégico y recomendaciones en tiempo real mediante Computer Vision

Tennisvisión permite a entrenadores y jugadores de tenis entender cómo se ha desarrollado el punto que se acaba de jugar, explicando las estrategias empleadas por el ganador y dando recomendaciones a su oponente en tiempo real.

Gracias a diferentes modelos, como YOLOv11 y ResNEt50, Tennisvisión realiza un seguimiento de los jugadores y la pelota, situándolos sobre la pista tras identificar los puntos clave de la cancha.

Realizado por Marco Aloisi

Titulación Bachelor en Ingeniería en Desarrollo de Software

Tecnologías Computer Vision | Inteligencia Artificial (IA) | Machine Learning | Modelos de lenguaje (LLM)

Este proyecto implementa una solución de visión por computadora que, a partir de un punto de tenis, rastrea a los jugadores, la pelota y los puntos clave de la cancha. El sistema:

  • Visualiza una mini cancha que muestra la posición de los jugadores y la pelota en tiempo real.
  • Mide métricas clave como la velocidad de la pelota y de los jugadores durante el punto.
  • Analiza el punto utilizando un modelo de lenguaje (LLM) que proporciona insights sobre las estrategias empleadas por el jugador ganador y recomendaciones para el oponente.

Modelos utilizados

  • YoLOv11: Para la detección y seguimiento de los jugadores y la pelota.
  • ResNet50: Para identificar con precisión los puntos clave de la cancha.

Próximos pasos

  • Optimización del seguimiento de la pelota: Mejorar la precisión para evitar la saturación visual en la mini cancha, así como detectar dónde bota la pelota.
  • Mejora de la precisión: Entrenar más el modelo y perfeccionar el postprocesamiento para obtener detecciones y análisis aún más precisos.
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