저는 평소에 취미 활동으로 테니스를 즐겨 칩니다.
테니스 동호인들은 아마 다들 한번쯤 내가 시합하는 모습을 동영상으로 보고싶다는 생각을 해본적이 있을 것입니다.
그러나 막상 동영상을 촬영하려고 하면 카메라를 설치하여 촬영하는 과정도, 촬영된 영상에서 필요 없는 부분을 편집하는 과정도 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에 선뜻 행동에 옮기기가 쉽지 않습니다.
테니스 중계방송에서 보는 것처럼 멋진 영상을 좀더 편하게 만들수는 없을까요?
최근 인공지능 기술 기반의 영상 처리에 대한 자료를 찾아보던 중 TrackNet 이라는 프로젝트를 찾을 수 있었습니다. Deep Learning Networks를 기반으로 동영상에서 테니스 공을 tracking 하는 프로젝트 입니다.
ArtLabs 라는 SW 개발 회사가 공개한 tennis-tracking 프로젝트는 위에서 언급한 TrackNet을 사용 하여 아래와 같은 기능을 구현했다고 합니다.
- 테니스 공의 괘적을 추적
- 테니스 코트의 라인을 인식
- 선수를 인식
해당 프로젝트는 아래와 같은 결과를 공개했습니다.
추후 Deep Learning 을 공부해 보려고 하는데 그때 예제로 돌려볼 예정입니다.
| Input | Output |
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유사한 기능을 사업화 한 회사가 있습니다.
안드로이드 폰을 사용하기 때문에 사용해 보진 못했지만 굉장히 편리한 app일 것이라고 생각됩니다.
SwingVision이라는 아이폰용 app 이며 홈페이지에서 기술적인 내용을 확인 할 수 있습니다.