NBA让分预测

姿势估计包括在视频的每一帧中识别和跟踪球员身体上的关键点，如肘、膝盖和臀部。 凭借这些功能，YOLO11 可以实时处理篮球比赛的每一帧视频。 Morey 接着解释了 LLM 在此过程中的作用：“事实证明，LLM 在预测方面做得相当好。 本赛季 AI 被引入 NBA 最令人兴奋的方式之一是通过机器人。

收集到的信息可用于分析表现、调整训练技巧，甚至帮助降低受伤风险。 Morey 指出，“我们绝对会将模型作为任何决策中的一个投票因素”，强调人工智能现在在评估从选秀到比赛策略的所有方面都发挥着作用。 到 2009 年，NBA 通过 SportVU 的 AI 驱动的球和球员跟踪技术向前迈出了一大步。 视觉人工智能让即时分析比赛变得更容易，并能更好地了解比赛情况。 如今，计算机视觉模型如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型，通过实现实时物体检测和跟踪，将篮球性能分析向前推进了一步。