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RF-DETR은 방송 중계 영상에서 선수, 골키퍼, 심판, 공을 실시간으로 탐지하는 공간적 기반을 제공한다.
Roboflow Workflows를 통해 탐지된 선수 위치 정보를 Gemini 2.5 Pro로 전달하여 전술적 상황을 해석한다.
Gemini 2.5 Pro는 선수 배치와 필드 방향을 분석하여 4-3-3, 4-4-2 등 전술 포메이션을 추론하고 근거를 제시한다.
파이프라인 후단에 JSON 파싱 블록을 배치하여 비정형 VLM 출력을 기계가 읽을 수 있는 구조화된 데이터로 변환한다.
python
import json
import re
def run(self, raw_json):
text = str(raw_json).strip()
match = re.search(r"```json\s*([\s\S]*?)\s*```", text)
if match:
text = match.group(1).strip()
try:
data = json.loads(text)
return {"parsed_json": data}
except Exception as e:
return { "parsed_json": { "error": str(e), "raw": text } }Gemini의 비정형 JSON 응답을 파싱하여 구조화된 딕셔너리로 변환하는 파서 코드
ByteTrack을 추가하면 선수에게 고유 ID를 부여하고 이동 경로를 추적하여 히트맵을 생성할 수 있다.
용어 해설
- 컴퓨터 비전(Computer Vision)
- — 디지털 이미지나 영상에서 시각적 정보를 추출하고 해석하는 AI 기술 분야. 스포츠 분석에서는 선수, 공, 심판의 위치를 탐지하고 움직임을 추적하는 데 사용된다.
- 객체 탐지(Object Detection)
- — 이미지 내에서 특정 객체의 위치를 바운딩 박스로 지정하고 클래스를 분류하는 기술. 본문에서는 선수와 공을 실시간으로 식별하는 핵심 단계로 활용된다.
- 비전 언어 모델(Vision Language Model)
- — 이미지 입력과 텍스트 출력을 동시에 처리하는 멀티모달 모델. 탐지된 선수들의 위치 정보를 바탕으로 전술적 포메이션을 추론하고 해석하는 역할을 수행한다.
기술
- Roboflow
- RF-DETR
- Gemini 2.5 Pro
- ByteTrack
- Python
활용 사례
- 축구 전술 포메이션 분석
- 선수 이동 경로 히트맵 생성
- 경기 영상 자동 분석
언급된 리소스
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원문 발행 2026. 06. 02.수집 2026. 06. 02.출처 타입 RSS
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