ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Nowoczesna analiza umiejętności piłkarzy dzięki AI
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w świecie sportu, dostarczając narzędzi, które rewolucjonizują metody oceny zawodników. Dzięki zaawansowanym technologiom AI możliwe jest tworzenie systemów zdolnych do automatycznego wykrywania, śledzenia i analizowania zachowań piłkarzy na boisku w czasie rzeczywistym.
W niniejszym projekcie zrealizowanym przez ALTEN Polska dla innowacyjnej firmy analitycznej ze Stanów Zjednoczonych stworzono kompleksowy framework do oceny umiejętności piłkarskich. Rozwiązanie zintegrowało moduły detekcji obiektów, śledzenia oraz estymacji pozycji w 2D i 3D, co pozwoliło na znaczące usprawnienie procesu analitycznego. System działa zarówno w środowiskach lokalnych (CPU, GPU), jak i chmurowych czy mobilnych, zapewniając elastyczność i skalowalność.
Wyzwanie
Stworzenie elastycznego, skalowalnego systemu do oceny umiejętności piłkarzy, który łączy detekcję, śledzenie i analizę pozycji w czasie rzeczywistym.
Rozwiązanie
Zaprojektowanie modularnego frameworka opartego na sztucznej inteligencji, umożliwiającego integrację i konfigurację różnych modeli analitycznych (YOLOv5, HRNet, RTMPose).
Korzyści
- Zwiększenie szybkości analizy umiejętności zawodników
- Automatyzacja oceny i porównania talentów sportowych
- Skalowalność dzięki technologii Docker
- Elastyczność konfiguracji parametrów dla różnych potrzeb
- Obiektywna ocena kandydatów na podstawie precyzyjnych danych
Znaczenie wyzwań projektowych i ich wpływ na użytkowników
Analiza sportowa w czasie rzeczywistym wymaga niezawodności, szybkości i precyzji. Kluczowym wyzwaniem było stworzenie systemu, który nie tylko dokładnie wykrywa i analizuje ruch zawodników, ale również pozwala na szybkie dostosowanie parametrów analizy bez konieczności przebudowy całego środowiska. Szczególnie ważne było to z perspektywy użytkowników końcowych – scoutów sportowych – którzy potrzebują intuicyjnych narzędzi umożliwiających ocenę wielu kandydatów w krótkim czasie i na różnych urządzeniach.
Zastosowane narzędzia i technologie
Projekt realizowany przez ALTEN Polska oparto na języku Python oraz bibliotekach takich jak OpenCV, PyTorch i NumPy. Wdrożono nowoczesne modele detekcji i estymacji pozycji – YOLOv4, YOLOv5, HRNet oraz RTMPose – które zintegrowano w modularnym środowisku uruchamianym za pomocą kontenerów Docker. Dzięki temu framework może być łatwo wdrażany w różnych środowiskach – od komputerów lokalnych po urządzenia mobilne i chmurę. Kluczowym elementem rozwiązania było także umożliwienie szybkiej zmiany konfiguracji modułów, co znacząco zwiększyło elastyczność systemu.
Korzyści dla klienta i użytkowników końcowych
Dzięki wdrożonemu rozwiązaniu, klient – firma analityczna z USA – zyskała zaawansowane narzędzie umożliwiające szybką i obiektywną ocenę umiejętności zawodników. System pozwolił na:
- uniezależnienie się od konkretnego sprzętu – system działa zarówno lokalnie, jak i w chmurze,
- rozszerzenie puli talentów sportowych poprzez automatyczną analizę wielu zawodników,
- dostarczenie mierzalnych, porównywalnych metryk do oceny kandydatów,
- poprawę wydajności pracy scoutów dzięki redukcji czasu potrzebnego na analizę materiału wideo.
