耶鲁大学篮球教练James Jones表示,Keemotion的解决方案使他可以
 呐喊在当下举行教学,而且天生一种真正的竞争优势.
 Keemotion一共使用了三个摄像头举行拍摄,每一个摄像头都围绕着耶鲁大学的John J.Lee Amphitheater立体健身房举行拍摄.摄像头会主动跟踪篮球并调整图像中心,其过程无需人工指导.它会将镜头供应给使用英特尔Math Kernel Library软件优化的英特尔可扩展打包服务器,Math Kernel Library软件是一组针对科学,工程和金融使用的数学例程.打包服务器会将1080p的素材拼接成繁多全景视图,而在英特尔的AI DevCloud云计算平台上训练的人工智能模子可以识别出得分.
 呐喊将带注释的视频流传输到手持式平板电脑,教练和支持职员可以使用这些平板电脑检察带注释的回放并在特定的点上重复揣摩
 .按照Research and Markets的一份报告显示,到2024年,该设施别离将个人和团队的绩效均匀别离普及了17%和28%.
 Keemotion首席执行官Milton Lee表示,通过与英特尔至强处理器合作,他们可以
 呐喊在不到3秒的时间内供应经过剖析,可搜索的全景视频,使教练可以
 呐喊立刻访问特定的游戏或动作.英特尔的人工智能技术让他们可以
 呐喊完成之前用传统方式无法完成的图像剖析.
 计算机视觉守业公司Minute.ly供应了一种及时软件剖析对象,它可以主动将及时视频流剪辑成为精彩的视频剪辑,每一个片段长五到七秒钟.与此同时,体育科技公司Hudl为青年,高中,俱乐部和业余团队供应了视频剖析工作流.而守业公司Stats在一场竞赛中可以剖析多达2700个数据点,并利用机器学习算法来计算球员跑步的距离,球的轨迹和速度,以及队友之间的接触.
 按照Wintergreen Research的数据,若是体育运动员跟踪和剖析行业按照目前的势头发展,到2023年可到达155亿美元的领域.