Новая технология сбора фитнес-данных для РПЛ от Яндекс Плюс х VSporte. В чем её инновационность?
Перед стартом сезона 2023/24 Яндекс Плюс х VSporte стали официальным поставщиком статистики ТТД и фитнес-данных для Мир Российской Премьер-Лиги.
Мы представили решение в области мониторинга фитнес-данных: автоматизированный сбор с использованием технологически продвинутого оборудования и нейросети.
Как работает наша технология сбора фитнес-данных
Камеры
Проект предусматривает использование на каждом матче РПЛ четырех камер с разрешением видеозаписи 6К (5760х3240) для съемки игры с разных ракурсов и системный блок для обработки видео и данных.
Использование подобных высокоточных камер — уникальное решение, которое используется впервые на рынке России и не имеет аналогов. Все комплектующие были подобраны на основе их совместимости с автоматизацией съемки, сбором фитнес-данных, работой алгоритмов Яндекса и погодными условиями (устойчиво к температуре воздуха вплоть до -20).
Трекинг игроков происходит не только по игровому номеру, но и по росту, цвету волос, цвету бутс и другим чертам игроков. Это позволяет алгоритму справляться с наложением игроков друг на друга и определять их точные позиции. Чем выше качество съемки, тем лучше алгоритм распознает игроков и их отличительные характеристики.
Видеокартинка с камер, разрешение которых ниже 6К, не всегда позволяет распознавать игровые номера, не говоря уже о других уникальных чертах футболиста. Их использование могло бы вызвать ошибки при распознавании игроков и, вследствие, при подсчете их фитнес-статистики. По этой причине мы выбрали то оборудование, которое гарантирует точность и максимально снижает вероятность ошибки.
Искусственный интеллект
Видео с камер передается в live-режиме в облако. Алгоритм, разработанный технологической командой Яндекса, выполняет одновременно несколько этапов трекинга и вывод данных:
Обнаружение объектов в кадре и их фильтрация. Нам необходимы только игроки и судьи, которые участвуют в матче;
Распознавание биометрических данных игрока (рост, цвет волос и др.), его игрового номера и других характеристик;
Определение положения игрока на поле;
Идентификация игрока и присваивание ему его уникальной траектории движения на поле;
Подсчет фитнес-статистики.
Для дополнительной точности оператор данных сразу после матча проверяет все эпизоды, включающие скопления игроков (стандартные положения и прочие остановки матча). На данный момент за один матч оператор правит около 10 эпизодов. Стоит отметить, что модель обучаемая: она перенимает опыт как своих ошибок, так и ручных исправлений со стороны оператора. Как следствие, количество спорных ситуаций, которые требуют ручной правки, регулярно уменьшается.
Обработанные данные передаются на платформу Яндекс Плюс х VSporte, где они доступны в трех форматах:
1. PDF-отчет с данными и графиками
2. Данные в табличном формате с возможностью скачивания в формате CSV.
Этот формат подходит для работы у аналитиков и тренеров, так как позволяет самостоятельно редактировать, удалять, сохранять нужную статистику.
Возможен выбор периода матча и индивидуальная настройка скоростных режимов. По умолчанию их доступно 5:
0-2 м/с
2-4 м/с
4-5.5 м/с
5.5-7 м/с
7-11 м/с.
3. Данные по API.
По запросу клубов, которые занимаются обработкой и хранением данных самостоятельно, мы предоставляем доступ к сырым (необработанным) данным.
Ранее подобной технологии на российском рынке не было — мы адаптировали лучшие практики топ-5 европейских лиг
Инновационность решения Яндекс Плюс х VSporte для российского рынка заключается в автоматизированном сборе данных с использованием нейросети и технологии машинного обучения.
До внедрения данной технологии сбор фитнес-данных на рынке РФ осуществлялся статистическими компаниями вручную — этим занимались десятки разборщиков. Сами данные также были менее корректными, особенно на высокоскоростных режимах. Это подтверждают тесты, проводимые для получения сертификации FIFA.
Благодаря опыту Яндекса в области распознавания и идентификации процесс был полностью автоматизирован. Это устранило вышеупомянутые проблемы, связанные с неточностью данных. Также отпала потребность в задействовании ручной работы большого количества разборщиков.
Аналогичные технологии с использованием высокоточных камер и трекинга игроков используются также в топ-5 лигах Европы (АПЛ, Ла Лига, Бундеслига, Серия А, Лиги 1), на матчах Лиги Чемпионов, Чемпионатах мира и Европы.
Онлайн-трекинг, удаленное подключение и интеграция YandexGPT — наши следующие шаги
Для реализации технологии онлайн-трекинга нейросети Яндекса были обучены на более 100 матчах сезонов 2022/23 и 2023/24 в режиме офлайн (без передачи данных на платформу в live). Благодаря этому искусственный интеллект к концу осени научился быстро распознавать игроков, подсчитывать фитнес-данные и передавать их на платформу в пределах 5 минут. Наша цель — сократить время до 1 минуты.
На стадии разработки находится стационарное коробочное решение для подсчета фитнес-данных по нашей технологии. «Коробка» — это уже готовый к использованию технологический продукт. Он состоит из двух камер 6К, системного блока с процессором и SSD-диска для записи. Её можно будет закрепить на стадионах или тренировочных полях и удаленно контролировать сбор данных.
Коробка позволит делать запись и потоковую трансляцию в 6К. Это поможет многим командам, в том числе детским, собирать фитнес-статистику матчей самостоятельно.
Интеграция YandexGPT в работу с технико-тактическими и фитнес данными — в наших планах разработки. Мощности GPT позволят автоматически агрегировать и классифицировать данные на платформе Яндекс Плюс х VSporte.
Следите за нашими новостями и обновлениями в телеграм-канале
Фитнес-статистика в футболе: обзор современных технологий сбора данных
«Яндекс» ворвался в РПЛ: камеры 6К измеряют скорость игроков, впереди – новый уровень ТВ-трансляций
