Исследователи Sber AI Сбербанка совместно с ПФК ЦСКА разработали технологию на базе искусственного интеллекта, позволяющую отслеживать действия футболистов на протяжении всего матча по одной камере. Это позволит сделать профессиональную спортивную аналитику доступнее для футбольных академий, региональных и любительских клубов, сообщили в Сбере.
Научная работа с участием руководителя направления по внедрению технологий искусственного интеллекта в спортивную индустрию Сбербанка Константина Митина уже представлена на международной конференции CVPR 2026 в Денвере (США) и вошла в число лучших работ в номинации Best Paper Award.
Отмечается, что современные системы футбольной аналитики используют трекинговые данные о перемещении игроков и мяча для построения тепловых карт, расчета пройденной дистанции, анализа передач, прессинга и других игровых показателей. Однако существующие алгоритмы сталкиваются с трудностями, когда футболисты выходят из кадра, перекрывают друг друга или становятся визуально неразличимыми.
В рамках исследования команда Sber AI и ПФК ЦСКА впервые выделила эту задачу в самостоятельное научное направление, получившее название Long-Term Player Identification (LTPI) — долгосрочная идентификация игроков. Она предполагает не только повторное обнаружение футболиста в кадре, но и восстановление непрерывной истории его действий на протяжении всего матча.
Для решения задачи исследователи проанализировали полный матч продолжительностью 101 минута, подготовили специализированный набор данных и предложили новую метрику оценки качества алгоритмов — Cost-Sensitive Identification Score (CSIS), которая учитывает стоимость ошибок при идентификации.
Система распознает игроков по трем признакам: номеру на футболке, принадлежности к команде и внешним особенностям, включая рост, телосложение и манеру движения.
Как отмечают разработчики, ключевое преимущество технологии заключается в возможности получать детальную аналитику по обычной видеотрансляции без использования дорогостоящей многокамерной инфраструктуры.
Предполагается, что решение может применяться спортивными ИТ-компаниями, аналитическими платформами, футбольными клубами, скаутами, лигами, вещателями и поставщиками систем видеотрекинга.
В перспективе технология может быть внедрена не только в профессиональном футболе, но и в молодежных академиях, региональных клубах и образовательных проектах, где ранее использование продвинутой аналитики было ограничено высокой стоимостью оборудования.