Сбер и ЦСКА научили ИИ следить за футболистом по одной камере
Специалисты Sber AI и ПФК ЦСКА разработали метод, который распознаёт футболиста на протяжении всего матча по видео с одной камеры. Работу представили на конференции CVPR 2026 в Денвере: она вошла в число лучших докладов и получила Best Paper Award.
Раньше Long-Term Player Identification (LTPI, долгосрочная идентификация игроков) рассматривали как часть общего трекинга, хотя если игрок пропадал из кадра из-за перекрытия другими футболистами или борьбы за мяч, вся последующая статистика могла приписываться не тому спортсмену.
«Для футбольного клуба важно не просто собирать больше данных, а получать точную и применимую аналитику, которая помогает тренерам, скаутам и академии лучше понимать игру каждого футболиста. Совместный проект с командой Sber AI даёт нам возможность двигаться к более доступной и масштабируемой модели анализа матчей: когда качественные данные можно получать из обычного видео с одной камеры, без сложной инфраструктуры. Для ЦСКА это важный шаг в развитии современных инструментов спортивной аналитики и работы с игроками на всех уровнях — от академии до основной команды.», — Евгений Шевелёв, заместитель генерального директора по спортивным вопросам ПФК ЦСКА.
Для оценки качества идентификации команда предложила метрику Cost-Sensitive Identification Score (CSIS), которая учитывает номер на футболке, цвет формы и внешние признаки игрока: рост, телосложение и манеру движения. Для разработки использовали данные полного матча длительностью 101 минута. По итогам тестирования система в 78% случаев уверенно определяла игрока, а в 22% случаев отмечала его как неопределённого, чтобы избежать ошибки.
Подписывайтесь на «Рамблер» в «Maксе»! Так мы останемся на связи даже в нестабильные времена.