24 ноября 2025 г.
Узнайте, как искусственный интеллект в футболе позволяет в режиме реального времени получать информацию и анализировать данные для повышения эффективности игроков и стратегии команды.
Поклонники футбола, или соккера, во всем мире согласны с тем, что это красивая игра. А благодаря последним достижениям в области технологий, особенно искусственного интеллекта (ИИ), она становится все более увлекательной и захватывающей, чем когда-либо. Отличный пример - недавний турнир по футболу среди роботов в Китае, где роботы с искусственным интеллектом распознавали движения, реагировали на игры и принимали решения на поле совершенно самостоятельно.
На самом деле ИИ играет все более важную роль в спорте. В крупнейших футбольных лигах он пересматривает методы тренировок, соревнований и планирования стратегии команд.
Теперь тренеры и аналитики могут легко изучать тысячи игровых действий, от точности паса и интенсивности прессинга до расположения игроков и общей формы команды. Это огромный скачок вперед по сравнению с ручным просмотром видео, который раньше был медленным и отнимал много времени. С помощью ИИ команды получают быстрые, основанные на данных выводы, которые помогают им detect закономерности, корректировать тактику и повышать эффективность игры гораздо эффективнее.
Основной движущей силой этого прогресса является компьютерное зрение- направление искусственного интеллекта, позволяющее машинам интерпретировать визуальную информацию. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics YOLO26, могут использоваться для анализа видеозаписей матчей, track каждого игрока, слежения за мячом и detect ключевых событий в режиме реального времени.
Популярные футбольные соревнования, такие как Премьер-лига, MLS и Чемпионат мира по футболу, уже используют такие технологии, как Vision AI, для отслеживания результатов и тактического анализа. В этой статье мы расскажем об искусственном интеллекте в футболе и о том, какую пользу он приносит. Давайте начнем!
Технологии искусственного интеллекта и аналитика данных сегодня интегрируются во многие части футбольных матчей и тренировок. Например, многие футбольные клубы используют ИИ для изучения тактики, планирования тренировок и анализа результатов во время игры.
Каждая игра - это возможность собрать большое количество данных об игроках с камер, датчиков и GPS-трекеров. Эти данные можно обработать, чтобы найти закономерности, которые помогут тренерам принимать более эффективные решения во время тренировок и соревнований.
Как же все это работает на самом деле? В основе ИИ в футболе лежат технологии машинного обучения и глубокого обучения, которые позволяют компьютерам изучать закономерности на основе огромного количества данных. Модели ИИ обучаются на обширных массивах данных, которые включают в себя видеозаписи матчей, движения игроков, статистику выступлений и множество реальных примеров из прошлых игр.
По мере обучения модель учится распознавать различные действия и понимать, как они влияют на происходящее на поле. После завершения обучения ИИ-модели могут быстро анализировать новые фрагменты матчей или данные об игроках и предоставлять выводы, на которые обычно уходят часы или дни.
Вот еще несколько ключевых применений искусственного интеллекта в футболе:
ИИ в футболе охватывает широкий спектр применений, поскольку он представляет собой зонтик для множества различных технологий. Чтобы лучше понять, как он используется в спорте, давайте остановимся на одной ключевой области: компьютерном зрении.
ИИ позволяет анализировать видеозаписи игр в режиме реального времени, обнаруживая игроков, отслеживая движение мяча и определяя важные моменты по мере их возникновения. Можно считать, что компьютерное зрение - это попытка имитировать то, как человек видит и понимает мир, только без усталости и отвлечения.
Возьмем типичный профессиональный футбольный матч. Обычно он записывается с нескольких ракурсов с помощью высококачественных камер, расположенных по всему стадиону, фиксируя каждый пас, спринт и тактическую перестановку.
В этих необработанных кадрах содержится огромное количество информации, но просматривать их вручную во время игры очень медленно и практически невозможно. На помощь приходит компьютерное зрение, которое обрабатывает каждый кадр и преобразует его в четкие и действенные выводы, которые команды могут использовать немедленно.
Теперь давайте рассмотрим, как решения на основе искусственного интеллекта от Vision реально работают в футболе.
Модели компьютерного зрения, подобные YOLO11 , поддерживают целый ряд задач, таких как обнаружение объектов, сегментация объектов и классификация изображений. Каждая из этих задач может играть особую роль в понимании происходящего на поле.
Например, обнаружение объектов позволяет определить, где находятся игроки, судьи и мяч в каждом кадре видео. Это позволяет detect положение игроков, измерять расстояние между линиями или следить за движением мяча.
Сегментация экземпляров делает еще один шаг вперед, определяя точную форму каждого игрока или объекта, а не просто обозначая их ограничительной рамкой. Такой уровень детализации позволяет решениям Vision AI различать игроков в местах скопления людей, понимать ориентацию тела и разделять перекрывающиеся движения во время таких динамичных моментов, как захват мяча или взятие ворот.
Аналогичным образом классификация изображений направлена на определение того, что появляется в одном кадре, путем отнесения его к заранее определенной категории. В футболе это можно использовать для обозначения таких визуальных элементов, как наличие мяча, показ судьей карточки или выполнение игроком определенного, легко узнаваемого действия.
При объединении этих задач компьютерного зрения Vision AI может анализировать видеозаписи матчей в режиме реального времени и преобразовывать их в содержательные выводы. Он может detect игроков, следить за их движениями, понимать их действия и отмечать важные события по мере их возникновения.
Теперь, когда мы узнали, как работают искусственный интеллект и компьютерное зрение, давайте рассмотрим реальные примеры использования технологий на базе искусственного интеллекта, которые оптимизируют игру и дают командам явное конкурентное преимущество.
В футболе существует множество правил, о которых должны помнить игроки и судьи, включая фолы, гандболы, штрафные удары и пенальти. Одним из самых важных и часто вызывающих наибольшие споры является правило офсайда.
Игрок находится в положении "вне игры", если любая часть его головы, тела или ног находится ближе к линии ворот соперника, чем мяч и второй последний соперник в момент розыгрыша мяча партнером по команде. Поскольку игроки быстро перемещаются, а линии защиты постоянно меняются, главным тренерам и судьям сложно правильно определить положение "вне игры".
Именно здесь на помощь могут прийти системы искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Эти технологии могут помочь судьям, принимая более точные и последовательные решения об офсайде.
Недавнее исследование дает представление о том, как это выглядит в реальном мире. Вместо того чтобы полагаться на десятки специализированных камер, в одном исследовании для обнаружения офсайда использовалась одна камера, транслирующая трансляции.
Система составляет карту поля, определяя линии поля и вычисляя точку схода - место, где линии поля сходятся. Затем система использует оценку позы, задачу компьютерного зрения, чтобы определить отдельные части тела игрока, которые определяют положение вне игры, такие как плечи, колени и ступни.
Оценка позы происходит путем определения ключевых суставов каждого игрока и их точного расположения в кадре. С помощью этой информации модель может нарисовать виртуальную линию офсайда в режиме реального времени.
Избежать риска травм и оставаться в форме на протяжении всего сезона - одна из самых сложных задач, стоящих перед футболистами. Усталость, перегрузки и постоянные нагрузки могут привести к серьезным травмам, если не выявить проблемы на ранней стадии.
Сегодня системы искусственного интеллекта Vision AI начинают помогать тренерам и медицинским бригадам, превращая видеозаписи матчей и тренировок в значимые данные о здоровье и результатах. Например, исследователи разработали систему под названием DeepImpact, которая использует видеозаписи трансляций и глубокое обучение для detect того, когда игроки направляют мяч головой.
Другими словами, система может проанализировать видеозаписи и точно определить каждый удар головой в матче, определив движение головы игрока и момент его соприкосновения с мячом. Это очень важно, поскольку ручной просмотр видеозаписей всего матча в поисках ударов головой может занять несколько часов, а носимые датчики ударов стоят дорого и часто бывают неточными.
DeepImpact помогает автоматизировать этот процесс, определяя большинство событий, связанных с ударами головой, с высокой чувствительностью, что позволяет исследователям измерять частоту ударов мяча головой и создавать большие массивы данных о воздействии ударов головой. Такие наборы данных крайне важны для изучения потенциального долгосрочного влияния постоянных ударов головой на здоровье мозга.
Для достижения этой цели DeepImpact объединяет несколько этапов компьютерного зрения, которые работают вместе за кулисами:
Вот некоторые преимущества использования алгоритмов Vision AI в футбольной аналитике:
Несмотря на то, что искусственный интеллект предлагает множество преимуществ, он также сопряжен с некоторыми проблемами. Вот некоторые из ограничений использования компьютерного зрения и искусственного интеллекта в футболе:
Vision AI меняет подходы к анализу, тренировкам и выступлениям футбольных команд. Он дает тренерам и аналитикам четкое представление о производительности команды, тактической структуре и динамике матча в режиме реального времени. Превращая визуальные данные в измеримые выводы, Vision AI помогает футбольным клубам принимать решения на поле и вне его.
Хотите узнать больше об ИИ? Посетите наше сообщество и репозиторий GitHub. Изучите страницы с нашими решениями, чтобы узнать об ИИ в робототехнике и компьютерном зрении в сельском хозяйстве. Откройте для себя наши варианты лицензирования и начните создавать решения с использованием компьютерного зрения уже сегодня!
