IrkutskMedia, 15 июля. Исследователи Sber AI совместно с ПФК ЦСКА разработали подход, позволяющий с помощью искусственного интеллекта идентифицировать футболистов на протяжении всего матча по видео с одной камеры.
Научная статья, подготовленная при участии руководителя направления по внедрению ИИ в спортивную индустрию Сбербанка Константина Митина, представлена на международной конференции CVPR 2026 (16+) в Денвере и вошла в число лучших работ в номинации Best Paper Award (18+).
Современная футбольная аналитика полагается на трекинговые данные о перемещении игроков и мяча. Основная проблема — алгоритм постоянно теряет игрока: он выходит из кадра, перекрывается другими футболистами или становится визуально неразличимым. Ранее эту задачу не выделяли отдельно. Команда Sber AI и ЦСКА впервые сформулировала её как самостоятельную научную проблему — Long-Term Player Identification (LTPI).
Для её решения специалисты изучили полный матч длительностью 101 минуту и собрали необходимый набор данных. Предложена новая метрика качества — Cost-Sensitive Identification Score (CSIS), которая учитывает три признака: номер на футболке, цвет формы и внешний вид игрока.
В 78% случаев система уверенно идентифицировала конкретного футболиста, в оставшихся 22% помечала его как "неопределённого", чтобы избежать ошибок.
Технология позволяет получать данные из обычной трансляции.
