Узнайте, как ИИ в баскетболе преобразует игру с помощью отслеживания игроков, аналитики и судейства на основе ИИ, при этом NBA лидирует в этом направлении.
.webp)
Благодаря технологическим достижениям взаимодействие с болельщиками и аналитика игроков стали важной частью спортивной индустрии. Спортивные мероприятия все чаще управляются данными, и ИИ играет огромную роль в этом сдвиге.
Ранее мы видели, как такие технологии, как компьютерное зрение, которое помогает компьютерам видеть и понимать, что происходит на поле, оказали большое влияние на такие области, как Формула-1 и Олимпийские игры. Аналогичным образом, Национальная баскетбольная ассоциация (NBA) в последнее время попадает в заголовки новостей благодаря использованию ИИ новыми, инновационными способами.
Однако, NBA вступила в разговор об ИИ довольно давно. С момента основания лиги в 1949 году она быстро внедряла новые технологии для связи с болельщиками и улучшения игры.
Сегодня модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, делают аналитику баскетбольной производительности еще на один шаг вперед, обеспечивая обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени. Vision AI упрощает анализ игры на лету и позволяет лучше понять происходящее.
В этой статье мы подробно рассмотрим, как ИИ и компьютерное зрение меняют баскетбол. Мы обсудим, как эти технологии помогают командам отслеживать игроков в режиме реального времени, более точно анализировать данные об их эффективности, принимать более взвешенные решения по тренировкам и создавать лучший опыт для болельщиков.
Прежде чем мы углубимся в то, как ИИ используется для улучшения баскетбольных матчей, давайте посмотрим, как ИИ в спорте развивался с годами.
На заре своего развития спортивная аналитика в основном опиралась на базовую статистику и ведение записей вручную. Ситуация начала меняться в 1997 году, когда системы отслеживания игроков на основе ИИ, такие как Prozone, начали собирать данные о перемещениях игроков.
К 2009 году NBA сделала большой шаг вперед, внедрив систему SportVU с поддержкой ИИ для отслеживания мяча и игроков. Это стало новой вехой, открывшей детальный, насыщенный данными анализ, который изменил представление команд об игре и стратегии игроков.
За последние несколько лет мы увидели широкий спектр методов ИИ, используемых в спорте — от машинного обучения для прогнозной аналитики до компьютерного зрения для анализа в реальном времени и робототехники, которая помогает в тренировках.
По мере развития этих технологий аналитика на основе ИИ становится обычным явлением как на спортивных мероприятиях, так и на тренировках, помогая командам получить конкурентное преимущество и предоставляя болельщикам более глубокое понимание игр, которые они любят.
Одним из самых интересных способов применения ИИ в НБА в этом сезоне являются роботы. Команда Golden State Warriors лидирует в этом направлении благодаря своей инициативе Physical AI, передовой системе роботов с ИИ, которые помогают во время тренировок.
Эти роботы помогают во всем: от отработки отскоков и передач до моделирования оборонительных действий, позволяя игрокам мгновенно получать обратную связь об их игре.
В ролике, выпущенном командой, разыгрывающий "Голден Стэйт Уорриорз" Стеф Карри отметил, что, хотя поначалу это казалось странным, роботы быстро стали неотъемлемой частью их тренировочной рутины.
Вот еще несколько интересных способов, которыми НБА использует ИИ:
Основной темой саммита NBA All-Star Technology Summit 2025 года стали инновации в области ИИ. В частности, в недавнем подкасте президент баскетбольных операций Philadelphia 76ers Дэрил Мори объяснил, как ИИ, особенно большие языковые модели (LLM), стали неотъемлемой частью процесса принятия решений.
Мори отметил: «Мы обязательно используем модели в качестве голоса при принятии любого решения», подчеркнув, что ИИ теперь играет роль в оценке всего, от выбора игроков на драфте до игровых стратегий. Эти модели объединяют данные в реальном времени, историческую производительность и другие аналитические данные для прогнозирования тенденций и результатов, добавляя новый уровень точности к тому, как команды планируют будущее.
Мори продолжил объяснять роль LLM в этом процессе: «Оказывается, LLM довольно хорошо справляются с прогнозированием. Они по-прежнему не превосходят людей, например, суперпрогнозистов... Они добавляют сигнал по сравнению с просто скаутами и тому подобным. Так что мы будем относиться к ним почти как к одному скауту».
Со временем, по мере совершенствования этих моделей, они могут играть еще большую роль в формировании будущего NBA.
Итак, как работают приложения Vision AI, такие как отслеживание игроков в баскетболе в реальном времени? Давайте сделаем шаг назад и рассмотрим технические детали.
Модели, такие как YOLO11, поддерживают ряд задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и отслеживание объектов. Благодаря этим возможностям YOLO11 может обрабатывать каждый видеокадр баскетбольного матча в режиме реального времени.
Например, если мы хотим отслеживать, когда мяч проходит через кольцо или когда происходит слэм-данк, система компьютерного зрения, интегрированная с YOLO11, может обнаруживать и отслеживать мяч, когда он покидает руку игрока, перемещается по воздуху и соприкасается со щитом и корзиной, чтобы забить.
Еще один хороший пример — использование возможностей оценки позы YOLO11. Оценка позы включает в себя выявление и отслеживание ключевых точек на теле игрока, таких как локти, колени и бедра, в каждом кадре видео. Это можно использовать для создания подробной карты движения игрока, показывающей не только то, где он находится на площадке, но и то, как он двигается в важные моменты. Собранные данные затем можно использовать для анализа производительности, точной настройки методов обучения и даже для снижения риска травм.
Помимо отслеживания игроков и анализа движения мяча, YOLO11 можно использовать для помощи судьям на основе ИИ, помогая обнаруживать фолы, выходы за пределы поля и другие нарушения в режиме реального времени.
Анализируя видеоматериалы кадр за кадром, Vision AI может предоставить судьям дополнительную информацию для уменьшения человеческих ошибок. Его также можно интегрировать в системы мгновенного повтора, чтобы автоматически отмечать моменты, требующие пересмотра, что делает процесс более быстрым и надежным.
Например, если игрок выходит за пределы площадки, YOLO11 может определить положение его ног относительно линий площадки и немедленно предупредить судей. Кроме того, модель может отслеживать чрезмерный физический контакт между игроками, чтобы помочь выявить нарушения.
Аналогично, в ситуациях, когда мяч находится в движении, YOLO11 может анализировать его траекторию, чтобы определить, полностью ли он пересек линию трехочковой зоны до броска или было ли нарушение правил, связанное с блокировкой мяча. Автоматизируя эти обнаружения, помощь судей на основе ИИ может повысить точность судейства, уменьшить количество спорных решений и сделать игру более справедливой для игроков и команд.
Использование ИИ в баскетболе трансформирует все: от производительности игроков до вовлечения болельщиков, открывая новые способы анализа игры и принятия более разумных решений. Вот краткий обзор некоторых преимуществ, которые ИИ предлагает баскетбольным командам и организациям:
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение решений на основе ИИ может сопровождаться рядом проблем. Вот некоторые ограничения и ключевые моменты, которые следует учитывать:
ИИ по-новому определяет баскетбол захватывающими способами. От отслеживания игроков в реальном времени с помощью YOLO11 до прогнозных моделей, которые помогают тренерам принимать более разумные решения, эти технологии дают командам новые инструменты для анализа игры и повышения производительности.
НБА уже использует ИИ для всего: от оптимизации расписания игр и создания автоматизированных видеороликов с лучшими моментами до совершенствования стратегий тренировок и повышения вовлеченности болельщиков. Поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать еще более точной аналитики, лучшей профилактики травм и более глубокого понимания производительности игроков.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и взаимодействуйте с нашим сообществом. Изучите инновации в таких секторах, как ИИ в автомобилях с автоматическим управлением и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты Vision AI.
