الإحصاءات الرياضية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعرف على الفيديو

الشركة المستفيدة

منشط للمراهنات الرياضية من المملكة المتحدة

خصائص النظام:

نظام يمكن أن تستخدم في مراهنات الألعاب والرياضات لكل من منشط المنصة والمراهنين. كما أن عميلنا يستعمله لتحليل مباريات كرة القدم. توفر المنصة مصدرا إضافيا للإحصائيات في الوقت الفعلي تقريبا ، باستخدام الفيديو تسمح لك وظائفه المتقدمة بالتنبؤ بالأداء استنادا إلى البيانات التاريخية

يغطي الإصدار الأساسي:	الإصدار المتقدم:
التعرف على اللاعبين (الفريق ، العدد ، المظهر ، الموضع) ، الوتيرة / السرعته;	أداء اللاعب والفريق الحالي مقابل الماضي (وتيرة اللاعب والنشاط, أداء الفريق وحيازة الكرة);
الاحتكاكات بين اللاعبين والتغييرات (الاسعافات الاولية ، معالجة الكسر ، الأخطاء);	تحركات اللاعب بالكرة مقارنة مع الأداء في المباريات السابقة;
إجراءات اللعب: التمرير ، الزاوية ، ركلة حرة ، القدف ، بداية / نهاية اللقطة;	توقع الإصابة المحتملة: تغييرات مفاجئة في السرعة أو الأداء;
نتائج الهجمات: البدء / الناتج / النجاح / الفشل;	جميع إحصائيات الأداء بالنسبة إلى مكان اللعب (داخل ملعبه أم في الخارج) وظروف الملعب (الطقس ، الوقت);
تحركات الكرة ، والأهداف ( تمرير / النجاح / الفشل).	نمذجة توقعات الأداء (لاعب ، فريق) استنادا إلى البيانات التاريخية مع تعديلات في الوقت الحقيقي.

الخلفية التكنولوجية:

الذكاء الاصطناعي و خوارزميات التعلم الآلي هي جوهر هذا الحل:

معالجة الفيدي
-استنادا إلى مكتبة السيرة الذاتية المفتوحة (النظام الكلاسيكي لمعالجة الفيديو)
التعرف على الأنماط
بحل سريع مفتوح المصدر يعتمد على مكتبة dlib C++
التعرف على الأشخاص
باستخدام إطار عمل Tensorflow
حساب عدد الأشخاص بدون تكرار
استخدام خوارزميات متقدمة لإيجاد التشابه بين الأشخاص
فحص التركيبة السكانية
يتم فحص التركيبة السكانية عبر الخدمات التي توفر بيانات عن BSSID وموقعه (على سبيل المثال ، بيانات GPS)

النتائج والحالة الراهنة:

أثبت نظام POC نجاحه ، و نقوم الان باختباره لتحليل سباقات الخيل والتنبؤ بنتائجها و هدا راجع لزيادة الطلب في سوق إحصاءات الفيديو وإعداد التقارير واستخراج البيانات