1. 在Ubuntu操作系统环境下，采用QT框架开发，结合C++编程语言和OpenCV库，构建网球鹰眼系统。
2. 整合PyTorch深度学习框架，实现高效的网球检测算法，确保在50帧/秒的高频率下处理4路相机画面。
3. 利用海康摄像头和巴斯勒工业相机，通过相机API进行稳定、实时的图像采集。
4. 系统在20毫秒内完成网球位置的精确计算，满足实时性要求。
5. 应用双目视觉技术进行三维重建，提供立体的网球运动轨迹分析。
6. 结合OpenGL进行可视化展示，以直观的方式呈现网球的运动状态和轨迹。