Специалисты «Сбер» и ЦСКА научили ИИ следить за футболистами по видео с одной камеры

Исследователи из Sber AI и ПФК ЦСКА создали технологию, позволяющую отслеживать действия каждого футболиста на протяжении всего матча с помощью видео только с одной камеры. Разработка делает профессиональную спортивную аналитику дешевле и доступнее для футбольных академий и любительских клубов. Научная статья была представлена на международной конференции CVPR 2026 в американском Денвере и вошла в число лучших работ в номинации Best Paper Award.

Современная футбольная аналитика использует трекинговые данные о перемещении игроков и мяча. На основе этой информации строятся тепловые карты, рассчитывается пройденная дистанция и анализируются передачи, прессинг и командная структура. Для получения таких данных система должна непрерывно отслеживать каждого футболиста во время матча. В реальной игре алгоритм регулярно теряет игроков из виду. Футболист может выйти из кадра, оказаться перекрыт другими спортсменами или слиться с соперником в борьбе за мяч.

Система должна не просто снова найти игрока в кадре, но и точно определить, что это тот же самый человек. Нужно связать отдельные фрагменты его движения и восстановить полную историю действий на поле. Если система путает футболистов, вся статистика становится неточной. Пройденная дистанция и передачи приписываются не тем спортсменам.

Раньше задачу сохранения идентификации конкретного игрока на протяжении матча не выделяли отдельно. Её считали частью общего трекинга. Команда Sber AI вместе с ПФК ЦСКА впервые сформулировала эту задачу как самостоятельную научную проблему. Специалисты назвали её Long‑Term Player Identification или LTPI.

Для решения задачи исследователи изучили полный матч длительностью 101 минута и собрали нужный набор данных. Учёные предложили новый способ оценки