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World File Search System录像带
使用Yolov8型号在五人制录像带中的球和球员检测
摘要近年来人们对体育运动的兴趣和热情显着增加。这使人们越来越重视各种运动的高质量视频录制，以捕获最小的细节。录制和分析在诸如五人制的体育运动中变得极为重要，五人五个复杂而快速的事件。球检测和跟踪以及玩家分析，已经成为许多分析师和研究人员感兴趣的领域。教练依靠视频分析来评估团队的表现并做出明智的决定以取得更好的成绩。此外，教练和体育侦察员可以通过审查过去的比赛来使用此工具为才华横溢的玩家侦察。球检测对于帮助裁判在比赛的关键时刻做出正确的决定至关重要。但是，由于球的不断运动，其形状和外观会随着时间的流逝而变化，并且通常会被玩家所阻挡，因此在整个游戏中跟踪其位置的挑战。本文提出了一种基于深度学习的Yolov8模型，用于在广播五人制视频中检测球和玩家。关键字yolov8，roboflow，球检测，球员检测，五人
%2 录像带录制作为一种技术
问题：复杂空军武器系统的组成部分是系统的重要组成部分。如果人员配备或系统的人机工程等工作杂乱无章，系统的效率就会降低，执行系统任务的成本就会上升，操作和维护系统的人员甚至可能会处于危险之中。为了防止发生此类错误，并确保空军系统从人的角度设计良好，正在开发的系统要经过称为人员子系统测试和评估 (PSTE) 的过程。PSTE 的目的是检查各种人员子系统元素（例如，人体工程学、定性和定量人员需求信息、培训设备）在系统开发的各个阶段（I、II 和 III 类测试）的充分性。原则上，PSTE 过程应确保系统从人为因素的角度得到良好设计。在实践中，PSTE 并不总是有效的。其中一个原因是 PSTE 通常集中在系统开发过程的后期（例如，II 类测试）。到这个时候，系统设计已经冻结，以至于更改成本极高且耗时。当存在安全问题或培训程序的修改似乎可行时，通常每天进行更改。另一个原因是，用于进行 PSTE 的测量工具通常仅限于访谈、清单和问卷。这些方法无法产生关于人类在系统环境中表现的非常好的数据。因此，研究问题是开发一些客观衡量人类在系统环境中表现的 STE 技术。此外，必须证明这些技术在现场系统测试练习中使用时可能会影响系统设计。为此，必须在设计完全固定之前的情况下应用这些技术，并且它们必须产生令人信服的足够数据来说服设计工程师、测试官员和系统计划办公室 (SPG) 人员进行设计和/或程序更改。