Ballflug statt Bewegung
Kleine helle oder orange Objekte müssen schnelle, zusammenhängende Flugbahnen bilden. Ein Ballwechsel braucht mindestens vier Flüge und zwei Richtungswechsel – Herumlaufen oder Ballaufheben zählt nicht.
Tischtennis · Videoanalyse · Automatischer Schnitt
Mehr Spiel.
Weniger Suchen.
TT-Motion findet die Ballwechsel in deinen Tischtennisvideos – nicht über bloße Bewegung, sondern über echte Ballflugbahnen – und schneidet sie automatisch zu fertigen Clips mit Originalbild und Ton.
- 100 % lokal verarbeitet
- CPU & GPU NVENC-Beschleunigung
- MP4 · MOV · MKV · AVI bis 8 GB je Video
90 min
Rohmaterial eines Punktspiels – davon oft nur ein Drittel echtes Spiel.
1 Klick
Video hochladen, Mindestlänge wählen, Clips herunterladen.
0
Cloud-Uploads in der lokalen Version. Deine Videos bleiben auf deinem Rechner.
Funktionen
Alles, was zwischen Rohvideo und Highlight liegt.
TT-Motion ist ein komplettes Werkzeug: Kommandozeile, Desktop-Programm und Weboberfläche teilen sich dieselbe Erkennung.
Automatische Tischerkennung
Blaue und grüne Tischplatten werden aus mehreren Bildern erkannt und zum Ballflugraum erweitert. Bei Bedarf markierst du den Bereich einfach selbst.
Aufschlag & Ballwechselende
Der Ballwurf beim Aufschlag wird gezielt gesucht, kurze Erkennungslücken werden überbrückt und der letzte Ballflug bleibt im Clip.
Fertige Clips mit Ton
Export in H.264 mit Originalbild und Ton, sortiert nach Ballwechsellänge. Einzeln oder gesammelt als ZIP herunterladen.
Schnittkorrektur im Browser
Start und Ende am Originalvideo nachjustieren, Auswahl abspielen, neu exportieren. Ältere Versionen bleiben erhalten.
Schnell durch GPU & Cache
NVIDIA-Decodierung und -Encoding mit automatischem CPU-Ausweichweg. Analysen werden zwischengespeichert – neue Mindestlängen ohne neue Bildanalyse.
Live-Fortschritt
Echte Prozentwerte, geprüfte Videolänge, Restzeit und schon während der Analyse die laufende Trefferzahl.
Vom Handy aus nutzen
Über ein privates Tailscale-Netz lädst du Videos direkt vom Smartphone hoch – verarbeitet wird auf deinem eigenen PC.
So funktioniert’s
Fünf Schritte vom Match zum Highlight.
- 01
Tisch finden
Drei Bilder aus dem Video; Farbe, Form und stabile Lage der Tischplatte bestimmen den Ballflugraum.
- 02
Ballkandidaten
30 Bilder pro Sekunde: helle oder orange Punkte, die sich bewegen und heller als ihre Umgebung sind.
- 03
Flugbahnen
Kandidaten werden zu schnellen, gerichteten Flügen verbunden. Ein Rückschlag beendet einen Flug.
- 04
Ballwechsel bestätigen
Mehrere Flüge mit Richtungswechseln und kurzen Pausen ergeben einen Ballwechsel – ohne Rückfall auf reine Bewegung.
- 05
Schneiden
Aufschlag suchen, Ende vervollständigen, Clip mit Vor- und Nachlauf aus dem Original exportieren.
match_2026-10-05.mp41,8 GB · bereit
Ballwechsel finden
Video analysieren68 %
14Ballwechsel gefunden – vorläufig
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- #0311,0 s
Illustration der Weboberfläche im neuen TT-Motion-Design.
Technik
Schlank gebaut. Lokal ausgeführt.
TT-Motion ist in Python geschrieben und kommt mit sehr wenigen Abhängigkeiten aus: NumPy für die Bildanalyse, Pillow für Vorschaubilder, FFmpeg für Decodierung und Export. Ein trainiertes KI-Modell ist nicht nötig.
Die Weboberfläche läuft auf dem eigenen Rechner (nur 127.0.0.1), schützt alle Änderungen mit einem Sitzungs-Token und prüft Host-Header und Dateipfade.
- Sprache
- Python 3.10+
- Bildanalyse
- NumPy 2, Pillow 12
- Video
- FFmpeg · NVDEC · NVENC · libx264
- Oberflächen
- Web (Browser) · Desktop (Tk) · CLI
- Plattform
- Windows · Linux
- Datenschutz
- Keine Cloud, kein Tracking
Qualität & Transparenz
Ehrlich gemessen.
Wir zeigen, was TT-Motion heute kann – und wo es noch nicht reicht.
Automatisierte Tests
Über 280 Tests prüfen Erkennung, Cache, Export, Web-Server, Desktop-Oberfläche und Fehlerpfade.
Zielabdeckung Zeilen90 %
Zielabdeckung Verzweigungen85 %
Bewerteter Testsatz
Prüfszenen mit erwarteten Zeitgrenzen: echte Ballwechsel, Herumlaufen, Ballaufheben, Verdeckung. Jeder Lauf erzeugt einen nachvollziehbaren Bericht.
Aktuelle Grenze: Kameraperspektive
Die Erkennung ist auf seitlich gefilmte Spiele ausgelegt (Ball fliegt quer durchs Bild). Aufnahmen von hinter dem Tisch – typisch für Turnier-Streams – werden noch nicht erkannt. Genau daran arbeiten wir als Nächstes.
Roadmap
Wohin sich TT-Motion entwickelt.
Unser Ziel: vom lokalen Schnittwerkzeug zur Analyseplattform für Spieler, Trainer und Vereine.
-
In Arbeit
1 · Fundament
- Testabdeckung 90 % Zeilen / 85 % Verzweigungen, CI bei jedem Commit
- Modernisierung: Python 3.12, NumPy 2, einheitliches Projekt-Setup
- Robustere Weboberfläche: getrennte Warteschlangen, automatisches Aufräumen
- Neues Design für Web- und Desktop-Oberfläche
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Als Nächstes
2 · Erkennung für jede Perspektive
- Ballflüge in jeder Richtung – auch von hinter dem Tisch gefilmt
- Tischerkennung über die Tischkanten und Perspektivkorrektur
- Optionale KI-Ballerkennung (ONNX, CPU & GPU)
- Großer Testsatz aus ungeschnittenen Turnierspielen
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Geplant
3 · Online-Portal
- Eigene Videos hochladen, ohne etwas zu installieren
- Konto, Auftragsverlauf und sichere Freigabelinks
- Eigener Verarbeitungsserver in Deutschland, später mit GPU
- Automatische Löschung nach festgelegter Frist
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Vision
4 · Spielanalyse
- Statistiken: Ballwechsellängen, Aufschlagspieler, Satzverlauf
- Spielstand aus dem Video (Anzeigetafel) und Punktzuordnung
- Highlight-Reels automatisch, Hochformat für Social Media
- Trainer-Ansicht: Szenen markieren, kommentieren, teilen
Demnächst
Das TT-Motion-Portal.
Bald kannst du deine eigenen Spielvideos direkt hier hochladen – ohne Installation, auf jedem Gerät. TT-Motion findet die Ballwechsel und stellt dir die Clips zum Download bereit.
- Upload im Browser, auch vom Smartphone
- Längste Ballwechsel zuerst, einzeln oder als ZIP
- Schnittkorrektur direkt am Originalvideo
- Verarbeitung in Deutschland, automatische Löschung nach Frist
In Vorbereitung
Bis dahin läuft TT-Motion lokal unter Windows und Linux.