Теннис под прицелом ИИ: Автоматический анализ игры

Автор: Денис Аветисян

Новая система на базе компьютерного зрения позволяет отслеживать игроков, мяч и ключевые точки на корте в режиме реального времени.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В статье представлен комплексный конвейер, использующий модели глубокого обучения (YOLOv8, YOLOv5, ResNet50) для автоматического отслеживания игроков и мяча, обнаружения ключевых точек корта и расчета показателей эффективности в теннисных матчах.

Несмотря на прогресс в спортивной аналитике, автоматизированный и всесторонний анализ теннисных матчей остается сложной задачей. В данной работе, ‘Automated Tennis Player and Ball Tracking with Court Keypoints Detection (Hawk Eye System)’, представлен комплексный конвейер, использующий модели глубокого обучения для отслеживания игроков и мяча, а также для определения ключевых точек на корте. Система, основанная на архитектурах YOLOv8, YOLOv5 и ResNet50, обеспечивает детальный анализ движения игроков, скорости мяча и точности ударов. Каковы перспективы применения данного подхода для улучшения тренировочного процесса и тактической подготовки теннисистов?

За пределами линий: Эволюция теннисной аналитики

Традиционный анализ теннисных матчей, основанный на ручном наблюдении и ограниченных данных, препятствует всесторонней оценке игры. Субъективность визуальных оценок затрудняет выявление тонких аспектов, определяющих успех спортсмена. Существующие системы, такие как Hawk-Eye, обеспечивают точное отслеживание траектории мяча, но им не хватает комплексного понимания действий игрока и его позиционирования. Необходима целостная система, способная фиксировать нюансы движений, траектории и взаимное расположение игроков, раскрывая скрытые закономерности для оптимизации тренировок и повышения зрелищности трансляций. Структура игры, подобно композиции, проявляет красоту в гармонии, а хаотичность – отсутствие понимания.

Геометрия победы: Пространственное осознание на корте

Точная геометрия площадки – основа анализа положения игроков и мяча. Для этого используется надежное обнаружение ключевых точек (Court Keypoint Detection). Применяется архитектура ResNet50 для идентификации критических элементов площадки, достигнута ошибка определения в 3.8 пикселей. Для преобразования перспективы камеры в стандартизированный вид сверху используется гомографическое преобразование, создающее унифицированное представление площадки (Mini-Court Visualization) для согласованного пространственного анализа.

Динамика движения: Анализ в реальном времени

Обнаружение игроков в реальном времени реализовано с помощью YOLOv8, обученного на COCO для повышения точности. Этот подход эффективно идентифицирует и отслеживает игроков на видеопотоке. Отслеживание мяча осуществляется с помощью YOLOv5, оптимизированного для специфики его движения. В процессе обучения особое внимание уделялось скорости и траектории. Для смягчения сбоев в обнаружении применяется интерполяция траектории, обеспечивающая непрерывное отслеживание. Система достигла среднего значения точности (mAP) в 89% на усовершенствованном наборе данных.

Количественная оценка: От данных к стратегическим инсайтам

Система анализа интегрирует данные отслеживания для вычисления показателей эффективности, таких как скорость игрока, время реакции и скорость мяча, обеспечивая объективные данные о динамике игры и физической подготовке спортсменов. Обнаружение ударов мячом, основанное на анализе траектории, позволяет идентифицировать типы ударов и оценивать их результативность. Система обучалась на уточненном наборе данных из 428 изображений. Детализированные, количественно оцениваемые данные открывают более глубокие стратегические возможности для тренеров, игроков и аналитиков. В работе использовался набор данных ключевых точек корта, содержащий 8 841 изображение с 14 ключевыми точками на каждом. Точность данных – эхо гармонии между формой и функцией, где каждый пиксель отражает суть движения.

Представленное исследование демонстрирует элегантность подхода к автоматизированному анализу теннисных матчей. Авторы, используя модели глубокого обучения, такие как YOLOv8 и ResNet50, создали систему, способную не только отслеживать перемещение игроков и мяча, но и точно определять ключевые точки корта. Как заметил Ян Лекун: «Глубокое обучение — это, по сути, создание сложных функций, которые могут отображать входные данные в полезные представления». Эта фраза отражает суть работы: преобразование визуальной информации о теннисном матче в структурированные данные для анализа производительности, что подчеркивает глубокое понимание принципов компьютерного зрения и машинного обучения. Акцент на точности обнаружения и отслеживания, представленный в работе, является свидетельством стремления к гармонии между формой и функцией в проектировании системы.

Что Дальше?

Представленная работа, несмотря на свою кажущуюся завершенность, лишь слегка приоткрывает завесу над истинной сложностью автоматизированного анализа тенниса. Точность обнаружения и отслеживания, хоть и впечатляет, все еще подвержена влиянию факторов, которые легко упускаются из виду – недостаточное освещение, перекрывающиеся силуэты, и даже, как ни странно, цвет формы игроков. Элегантность алгоритма, в конечном счете, определяется его устойчивостью к шуму, а шум в реальном мире всегда превосходит наши ожидания.

Будущие исследования, вероятно, должны сместить фокус с простого обнаружения объектов на понимание контекста. Недостаточно знать, где находится мяч; необходимо предвидеть его траекторию, учитывая динамику игроков и особенности вращения. Более того, простое вычисление метрик производительности – лишь вершина айсберга. Подлинная ценность заключается в выявлении тонких закономерностей, которые определяют успех спортсмена – в микро-движениях, в едва заметных изменениях стратегии.

И, конечно, стоит задуматься о масштабируемости. Создать систему, работающую на одном корте – задача решаемая. Но создать систему, способную одновременно анализировать сотни матчей, в реальном времени, с минимальными задержками – это уже вызов, требующий радикально новых подходов к архитектуре и оптимизации. Красота масштабируется, беспорядок нет.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04126.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-09 14:46