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Eu vou criar aplicativo móvel de IA de visão computacional para detecção de jogadores esportivos com bytetrack, deepsort e yolo
Engenheiro Full Stack de IA, ML, NLP, Cientista de Dados, Visão Computacional
Desenvolvedor Full-Stack e Engenheiro de IA com mais de 11 anos de experiência. Especialista em Python, React, Django, Ja...
Sobre este Serviço
Quer um aplicativo móvel que detecta e acompanha jogadores em vídeos esportivos com precisão de nível de produção? Eu desenvolvo aplicativos móveis de visão computacional que combinam YOLO para detecção com ByteTrack / DeepSORT para rastreamento de múltiplos objetos, entregando IDs de jogadores estáveis, análise de trajetória e dados exportáveis. O app suporta entrada de câmera ao vivo ou vídeo, sobrepõe caixas delimitadoras e IDs de jogadores, calcula velocidade/métricas de trajetória e gera dados estruturados (CSV/JSON ou API ao vivo). Ideal para treinadores, analistas, comentaristas e equipes de tecnologia esportiva que trabalham com futebol, basquete, tênis, atletismo, escalada ou esportes de combate.
Serviços que Oferecemos (lista rápida)
- Integração do modelo YOLO para detecção de jogadores e objetos
- ByteTrack ou DeepSORT para rastreamento consistente de IDs de múltiplos jogadores
- Integração de estimativa de pose (MediaPipe/OpenPose)
- Otimização para mobile (conversão para TFLite / Core ML e quantização)
- Sobreposição de câmera ao vivo: caixas delimitadoras, IDs, confiança, métricas
- Geração de trajetória, velocidade e mapas de calor de jogadores
- Exportação: logs em CSV / JSON, vídeo anotado, API/WebSocket em tempo real
- Suporte a múltiplas câmeras ou streaming (opcional)
- Ponto final de streaming backend (FastAPI) e integrações no dashboard
- Rotulagem de dataset e ajuste de modelos personalizados
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Perguntas frequentes
Tradução automática
UI do aplicativo e frontend
Flutter / React Native / Swift / Kotlin
Você precisa do meu vídeo para começar?
Sim, vídeos de amostra (com diferentes ângulos e iluminação) aumentam bastante a precisão e ajudam a ajustar os modelos.
Isso vai rodar em tempo real no mobile?
Sim, com modelos otimizados (TFLite/Core ML) e hardware adequado do dispositivo. Inferência no servidor é uma opção para modelos mais pesados.
Você consegue distinguir jogadores de forma confiável?
ByteTrack/DeepSORT fornecem rastreamento de ID consistente; a precisão melhora com melhores vistas de câmera e ajuste do dataset.
Você consegue detectar eventos (passes, chutes, tackles)?
Sim, a detecção de eventos está disponível como complemento usando recursos de pose/movimento e classificadores de ML treinados com eventos rotulados.
Você fornece rotulagem de datasets?
Sim, anotação de dataset e treinamento personalizado estão disponíveis (cotados separadamente).
Você consegue integrar com meu dashboard ou pipeline de análise?
Sim, forneço exportações em CSV/JSON, streaming via API REST/WebSocket e orientações para integração no dashboard.
