Razvoj sistema za detekcijo igralcev nogometa z uporabo globokega učenjaLONČAR, GAŠPER (Avtor) Perš, Janez (Mentor) računalniški vidsistem večih kamersinhronizacijadetekcijagloboko učenjeUporabi računalniškega vida in sistemov z večimi kamerami se v današnjih časih ni mogoče izogniti. V športu so se takšni sistemi uveljavili kot standard za analizo tekem in izboljšanje pravičnosti sodniških odločitev, saj zagotavljajo pokritje velike površine kot je nogometno igrišče. Zaradi vedno večjih dinamik igre so te informacije zelo zaželjene za analizo šibkih točk ekip in sodnikov, ki se odločajo v trenutku. Začetna težava je sama sinhronizacija sistema za določanje pozicij igralcev ter pri prekrivanju med njimi. Zato potrebujemo metode, ki zagotavljajo učinkovite rešitve pri določanju teh informacij. V tem delu predstavljamo sistem, ki omogoča zaznavanje igralcev nogometa iz ene ali več kamer. Vključuje tudi metodo, ki z rezanjem sličic na manjše dele, uspešneje zaznava objekte. V nalogi smo najprej pridobili posnetke tekme Prve lige Telemach, jih sinhronizirali s praktično metodo določevanja trenutka oddaje žoge in jih obrezali za izločitev neželjene okolice. Po pripravi sličic smo v izbranih situacijah razrezali sličice na štiri dele, ki so se delno prekrivali. Z uporabo modela YOLOv8 smo detektirali igralce in pridobili njihove očrtane okvirje, ki smo jih validirali z ročno anotiranimi referenčnimi okvirji. Na koncu smo ovrednotili uspešnost zaznavanja in analizirali natančnost s pridobljenimi rezultati validacije.20252025-05-16 11:55:00Diplomsko delo/naloga169190VisID: 61120COBISS_ID: 239977475sl