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Desarrollaré sistema de detección de golpes con IA, seguimiento de pose en MMA y boxeo en opencv y YOLO en python
Acerca de este Servicio
Hola,
Construimos un sistema en Python en tiempo real que detecta luchadores, rastrea poses e identifica eventos de golpe (jab, cross, hook, uppercut) usando YOLO para detección, estimación de pose para puntos clave y OpenCV para procesamiento y visualización.
Obtendrás
- Detección en tiempo real de luchadores usando modelos YOLO
- Estimación de pose para seguimiento del cuerpo humano (MediaPipe o OpenPose) para extraer puntos clave
- Seguimiento de múltiples objetos con IDs consistentes (DeepSORT / ByteTrack)
- Detección de golpes (jab/cross/hook/uppercut) usando la dinámica de puntos clave + ML o clasificadores basados en reglas
- Conteo de golpes y análisis de precisión
- Métricas: conteo de golpes, estimación de velocidad/rapidez, marcas de impacto, detección de combos
- Video de salida anotado con superposiciones (esqueletos, etiquetas, trayectorias)
- Marcas de tiempo, ID del luchador, tipo de golpe, confianza
- Seguimiento de movimiento de brazos, piernas y torso
- Análisis de movimiento en peleas y métricas de rendimiento
- Seguimiento de varias personas en entrenamiento o combates
- Análisis de video de peleas grabadas o transmisiones en vivo
- Reconocimiento de acciones cuadro por cuadro
- Alertas personalizadas para golpes o movimientos significativos
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FAQ
Traducción automática
Entregables
Código base en Python funcional (detección, pose, seguimiento, clasificador de golpes) Video(s) de demostración anotados y salidas de ejemplo (CSV/JSON) Aplicaciones para PC/Web/Móvil
Casos de uso:
Análisis de entrenamiento en boxeo y MMA Seguimiento del rendimiento del atleta Investigación en ciencias del deporte y biomecánica Herramientas para entrenamiento y mejora de técnicas Plataformas de análisis y desgloses de peleas Aplicaciones inteligentes para gimnasio y entrenamiento Sistemas de asistencia de arbitraje basados en IA
¿Por qué elegir este servicio?
IA personalizada para análisis de deportes de combate Capacidades de detección y seguimiento en tiempo real Estimación precisa de pose y análisis de movimiento Escalable para sistemas de entrenamiento y video en vivo Código limpio, bien documentado y listo para producción Opciones de soporte continuo y optimización
Tecnologías que uso:
Python OpenCV YOLO (v5/v8) para detección de objetos MediaPipe / OpenPose (estimación de pose) Modelos de aprendizaje profundo para reconocimiento de acciones NumPy / SciPy para análisis de movimiento TensorFlow / PyTorch (entrenamiento personalizado opcional)
