Разработка, получившая название Long-Term Player Identification (LTPI), уже получила признание на профильной конференции CVPR 2026 в Денвере, войдя в список лучших научных работ. В отличие от существующих систем, которые часто сбоят при наложении силуэтов, алгоритм восстанавливает непрерывную историю действий каждого участника матча. Для обучения нейросети команда проанализировала 101 минуту игрового времени и ввела новую метрику CSIS, оценивающую точность идентификации.
Система распознает футболистов сразу по трем ключевым параметрам: номеру на форме, командной принадлежности и индивидуальным биометрическим данным, таким как рост, комплекция и уникальная манера бега. Руководитель направления внедрения ИИ в спорт Константин Митин подчеркивает, что такой подход снимает необходимость в развертывании сложной многокамерной инфраструктуры. Теперь скауты и аналитические платформы смогут получать детализированные тепловые карты и статистику передач, используя лишь стандартную видеотрансляцию матча.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!