Data / IA

AI Football Tactical Analysis

Pipeline de vision par ordinateur pour detecter les joueurs et produire une lecture tactique exploitable a partir de videos de match classiques.

RoleData Engineer / Computer Vision
ContexteProjet personnel
DomaineVision IA sportive
StackPython, YOLOv8, OpenCV, ByteTrack
Detection des joueurs
Detection automatique des joueurs, arbitres et ballon.
Heatmap tactique
Projection deplacements et zones d influence en vue tactique.

Contexte

L analyse video football est souvent manuelle, couteuse et peu scalable. Le besoin etait de construire une chaine automatique capable d extraire des indicateurs tactiques fiables a partir d un simple flux video broadcast.

Solution technique

  • Detection d objets avec YOLOv8 pour identifier joueurs, ballon et arbitres frame par frame.
  • Tracking multi objets avec ByteTrack pour maintenir des identites stables dans le temps.
  • Classification d equipe via clustering des couleurs de maillot et nettoyage des outliers.
  • Projection en vue tactique 2D pour visualiser la structure de jeu et les deplacements.

Resultats

Detection robuste

Tracking stable des joueurs sur sequences avec collisions et occultations.

Lecture tactique

Generation de heatmaps et vision equipe pour l analyse de placement.

Pipeline reutilisable

Architecture reemployable pour de nouveaux matchs sans reprise manuelle.

Voir le code sur GitHub