Перейти к содержимому
Компьютерное зрение для футбола
ProMatch · 2025YOLO · ByteTrack · PyTorch · Edge

Компьютерноезрениедляфутбола

Одна камера над полем — и игрок получает карту передач, пробегов, давлений. Тренер — отчёт по матчу за 10 минут после финального свистка.

Задача

ProMatch — платформа для любительских и юношеских футбольных лиг. Раньше статистика матча собиралась вручную разметчиками и появлялась через неделю. Мы собрали CV-систему: одна камера над полем, и через 10 минут после свистка — полный отчёт.

Контекст

Проблема

Ручная разметка одного матча — 8 часов работы. Игроки получают данные через неделю, когда уже неинтересно.

Ограничение

Без дорогого оборудования. Одна камера 4K над полем. Edge-устройство рядом.

Цель

Автоматический отчёт через 10 минут после свистка. Карта передач, пробеги, давления — по каждому игроку.

Было → Стало

Путь от свистка до отчёта

Было
  • 8 часов ручной разметки на один матч
  • Статистика приходит через неделю
  • 25% ложных срабатываний на событиях
  • Стоимость — как у профессиональных лиг
6 недель
Стало
  • +10 минут от финального свистка до PDF
  • +94% точности детекции событий
  • +22 игрока удержаны в треке по всему матчу
  • +Одна камера 4K — без дорогого оборудования
Что сделали

Как это собрали

01

Детекция

YOLO-модель на 10 000 размеченных кадров. 22 игрока + мяч + арбитр в кадре.

02

Трекинг

ByteTrack держит ID игроков по всему матчу. Потери — менее 3%.

03

События

Классификатор событий: передачи, удары, нарушения. 94% точности на валидации.

04

Отчёт

Через 10 минут после свистка — PDF по команде и каждому игроку. И видео-хайлайты.

От видео к статистике

Матч → кадры → треки → события → отчёт. Без человека в процессе.

01Кадр с поля — детекция игроков и мяча
02Треки игроков — 90 минут в одной визуализации
03Отчёт игрока — карта передач и пробеги
Результат

Что получилось

1

камера на матч

10 мин

от свистка до отчёта

22

игрока в кадре — все отслежены

94%

точность событий

«Юношеская команда получила статистику профессионального уровня. Без бюджета профессионального клуба.»

Марк Рид

CEO, ProMatch

Команда проекта
YK

Yuka Kust

CV Lead

JP

James Park

ML

VK

Vitaly Kust

Tech

Следующий кейс

Цифровой учитель английского

Корпоративный AI-преподаватель: говорит голосом, слышит ошибки, помнит прогресс. HR получает отчёт по отделу, а не по каждому человеку.

Цифровой учитель английского