야구 경기에서 원하는 선수만 찾아보고 싶으신 적 없으신가요? 🏌️♀️
경기 영상을 등록하여 선수별 영상, 경기 기록 등 다양한 기능을 즐겨보세요! 🏏
Ai Baseball Clip의 핵심 기능은 야구 경기 영상의 선수별 하이라이트와 경기 분석 등 사용자의 목적에 따라 편의를 제공하는 자동 편집 기능입니다. 사용자가 원하는 야구 경기 영상을 업로드하면, AI를 통해 경기 내용을 분석하여 영상을 자동 편집하여 제공합니다.
이닝별 경기 내용과 영상을 골라 보고싶은 경우, 좋아하는 선수가 있지만 스포츠 사이트에서 제공하는 하이라이트에는 잘 등장하지 않아 아쉬운 경우 등 시중의 야구 경기 하이라이트와 비교하여 보다 다양한 요구사항을 만족시키기 위해 개발되었습니다.
| 멤버 | 
이병수 |
우창진 |
박희준 |
손현조 |
전민정 |
함승찬 |
| 역할 | 팀장 / AI / BackEnd | Backend | Frontend | Infra / BackEnd | Frontend | BackEnd |
- java
$ git clone -b backend/taskmaster/deploy --single-branch https://lab.ssafy.com/s10-webmobile2-sub2/S10P12A305.git $ cd S10P12A305 $ ./gradlew clean bootjar $ java -jar taskmaster-0.0.1-SNAPSHOT.jar - docker
$ git clone -b backend/taskmaster/deploy --single-branch https://lab.ssafy.com/s10-webmobile2-sub2/S10P12A305.git $ cd S10P12A305 $ ./gradlew clean bootjar $ docker build -t taskmaster-image . $ docker run -d -p 8081:443 -it --mount type=bind,source=/home/image,target=/home/webapp/taskmaster/image --name taskmaster-server taskmaster-image
- java
$ git clone -b backend/ai/deploy --single-branch https://lab.ssafy.com/s10-webmobile2-sub2/S10P12A305.git $ cd S10P12A305 $ ./gradlew clean bootjar $ java -jar ai-0.0.1-SNAPSHOT.jar - docker
$ git clone -b backend/ai/deploy --single-branch https://lab.ssafy.com/s10- webmobile2-sub2/S10P12A305.git $ cd S10P12A305 $ ./gradlew clean bootjar $ docker build -t ai-spring-image . $ docker run -d -p 8083:8080 -it --mount type=bind,source=/home/video,target=/home/video --name ai-spring-server ai-spring-image
- docker
// AI model branch single clone $ git clone -b AImodel/build --single-branch https://lab.ssafy.com/s10-webmobile2-sub2/S10P12A305.git $ cd S10P12A305 // AI model image build $ docker build -t ai-flask-image . // AI model Docker run (bind) $ docker run -d -p 8084:8080 -it --mount type=bind,source=/home/video,target=/home/video --name ai-flask-server ai-flask-image // AI model Shell 실행 $ docker exec -itu 0 ai-flask-server sh // tesseract 한국어 언어팩 설치 $ apt-get install tesseract-ocr-kor
동영상 선택을 클릭하고 저장하고 있는 동영상을 선택하면, 업로드가 진행됩니다.
업로드가 진행되는동안 로딩 화면을 통해 진행 현황을 확인할 수 있습니다.
AI가 경기 분석을 완료하면, 분석한 레포트 결과를 제공합니다.
출전 선수와 이닝별 타임라인을 확인하여 전체적인 경기 결과를 확인할 수 있습니다.
팀별 한 이닝마다의 출전 선수와 기록을 제공합니다.
출전한 선수는 선수 카드 우측 상단에 불꽃 모양이 표시됩니다.
불꽃 모양이 표시된 선수 카드를 선택하면, 해당 이닝의 선수 영상을 시청할 수 있습니다.
선수 카드를 선택하여 해당 이닝의 선수 영상을 시청할 수 있습니다.
영상이 마음에 들면 왼쪽 상단의 마크를 클릭하여, 찜 목록에 담을 수 있습니다.
마이페이지에서는 계정 정보와 찜 목록을 관리합니다.
찜한 영상들의 날짜, 선수, 경기 정보가 함께 제공됩니다.
타석별 목록을 클릭하여, 선수별로 제공되는 영상들을 확인할 수 있습니다.
좋아하는 선수가 출전한 모든 순간을 한 화면에서 확인해보세요!
- TypeScript
5.2.2 - React
18.2.0 - Tanstack-Query
5.18.1 - React-router-dom
5.3.3 - Redux-Toolkit
2.1.0 - Redux-persist
6.0.0 - node-sass
9.0.0 - Material UI
5.15.9 - Mock Service Worker
2.1.7 - Axios
1.6.5
- Spring-boot
3.2.2 - jwt
0.9.1 - amazonaws-sdk
1.12.641 - openapi
2.0.2
- aioredis
1.3.1 - annotated-types
0.6.0 - anyio
3.7.1 - async-timeout
4.0.3 - certifi
2023.11.17 - charset-normalizer
3.3.2 - click
8.1.7 - colorama
0.4.6 - decorator
4.4.2 - exceptiongroup
1.2.0 - fastapi
0.103.2 - fastapi-framework
1.5.3.5 - greenlet
3.0.3 - h11
0.12.0 - hiredis
2.0.0 - idna
3.4 - imageio
2.33.1 - imageio-ffmpeg
0.4.9 - imutils
0.5.4 - jamo
0.4.1 - moviepy
1.0.3 - numpy
1.26.3 - opencv-python
4.9.0.80 - packaging
23.2 - passlib
1.7.4 - pillow
10.2.0 - pip
23.3.1 - proglog
0.1.10 - pydantic
2.4.2 - pydantic_core
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2.8.0 - PyMySQL
1.1.0 - pytesseract
0.3.10 - python-dotenv
1.0.0 - python-multipart
0.0.6 - PyYAML
6.0.1 - redis
3.5.3 - requests
2.31.0 - setuptools
68.2.2 - sniffio
1.3.0 - SQLAlchemy
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0.27.0 - toml
0.10.2 - tqdm
4.66.1 - typing_extensions
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0.41.2