本研究では、自動テニスマッチ分析のための包括的なパイプラインを提案しています。フレームワークは、リアルタイムで選手とテニスボールを検出・追跡し、コートのキーポイントを特定するために複数の深層学習モデルを統合しています。具体的には、選手の検出にYOLOv8、ボール追跡にカスタム訓練されたYOLOv5モデル、コートのキーポイント検出にResNet50を使用しています。このシステムは、選手の動きのパターン、ボールのスピード、ショットの精度、選手反応時間などの詳細な分析を提供します。実験結果は、異なるコート条件や試合シナリオにおいても堅牢な性能を示しています。また、モデルは注釈付きの動画を出力し、コーチや放送関係者、選手がゲームのダイナミクスに関する洞察を得るのを可能にします。