Футбольная видеоаналитика: Запись матча сама становится статистикой
По записи одной камеры над площадкой система находит игроков и мяч, узнаёт каждого игрока и собирает сайт игрового вечера.
8 матчейтрёх команд собраны в пробном прогоне
Проект для заказчика · спорт
Мелкие фигуры на широком кадре без имён
Игроки занимают мало места в кадре, перекрывают друг друга и меняются между играми. Широкоугольная камера искажает картинку, а мяч теряется на фоне площадки.
Нашли, узнали и перенесли на поле
Система находит игроков и мяч, узнаёт каждого игрока на следующих кадрах, делит команды по цвету формы и переводит движение в метры поля 40 на 20.
А · кадр с разметкой
Б · один игрок на разных кадрах
В · движение команд в метрах
Сайт игрового вечера
- 14
- карточек игроков
- 547
- передач в витрине
- 90,4%
- команд определено верно на 72 траекториях
Все проекты
- Тип работы
- Проект для заказчика
- Заказчик
- Название не раскрываем, работа по NDA
- Отрасль
- Спорт
- Срок
- Пробный запуск на восьми матчах
- Команда
- компьютерное зрение, машинное обучение и веб-разработка
- Стек
- Python, YOLO, BoT-SORT, OSNet re-ID, SigLIP, OpenCV
Как система следит за игроками и мячом
Положение мяча отмечается одной меткой, у каждого игрока своя траектория и положение на схеме поля.
- игроки
- команды
- мяч
- схема поля
Результаты
- В пробном прогоне собраны восемь матчей трёх команд
- Витрина показывает 11 голов по протоколу, 56 км суммарного пробега, 547 передач и 217 ударов и опасных моментов
- Команды определены верно в 90,4% случаев при независимой проверке на 72 траекториях
- На контрольной игре число оборванных траекторий сократилось: вместо 177 фрагментов — 79
- Организатор получает страницы матчей, 14 карточек игроков, размеченные видео и общую сводку
- Python
- YOLO
- BoT-SORT
- OSNet re-ID
- SigLIP
- OpenCV
- VLM
Хотите похожее решение?
Опишите процесс, данные и желаемый результат — вернёмся с вариантами решения и оценкой первого этапа.