vball.io — сервис видеоаналитики для волейбола

В мире множество людей играют на любительском уровне в волейбол. Если не брать самый базовый уровень — игру во дворах с друзьями — то на следующем этапе появляются лиги, клубы, школы, которые берут на себя организацию игр.

На этом этапе появляются приятные дополнения к самой игре — записи матчей, подсчет статистики, турнирные таблицы.

Как правило, эта активность не является регулярной, а осуществляется отдельными энтузиастами — например если есть человек, умеющий обращаться камерой — видео будет, нет человека — нет видео.

Если видео снимают многие, то монтируют его во что-то смотрибельное — единицы. Это понятно — монтаж требует нескольких часов кропотливой человеческой работы, редко у кого из любителей найдутся ресурсы на это.

На примере Московской волейбольной лиги:

Похожая картина со статистикой — рефери делает пометки на листочке в процессе игры, потом кто-то должен внести эти детали в компьютер.

У профессионалов всем этим занимаются специально нанятые люди, любители же играют за свои деньги и не могут себе позволить такую роскошь.

В общем, у меня родилась идея сделать сервис, который сможет извлечь максимум информации из записи игры.

Как уже говорилось, некоторые лиги делают записи и выкладывают их в сыром виде — это час-два действия, в которые входят разминки, перерывы, дискуссии и прочие не особо интересные вещи.

Берем такую игру — анализируем, выделяем розыгрыши, отсекаем лишнее, идентифицируем игроков и их действия и на выходе имеем:

- каждый розыгрыш в видео отдельного клипа. Такой клип можно сохранить для дальнейшей аналитики или выложить себе в Инстаграм (к примеру).

- в каждом розыгрыше помечены люди, которые совершили какие-либо игровые действия.

- на основании этих пометок доступна индивидуальная статистика по людям, вместе с видео-фрагментами.
Это только то, что сразу пришло в голову — нет сомнений, что извлечь можно гораздо больше.

Очевидно, что извлекать информацию хочется при минимуме усилий, то есть процесс должен быть максимально автоматизированным.

Здесь приходят на помощь достижения из сферы искусственного интеллекта:

- розыгрыши выделяются на основе треккинга мяча

- мяч распознается с помощью компьютерного зрения

- игроки распознаются с помощью нейросетевого детектора

Сфера ИИ непрерывно развивается и сейчас на подходе технологии для узнавания людей и их движений.

Вот несколько иллюстраций для примера:

Загружаем одну из игр МВЛ:

Распознано много лишних моментов (всевозможные отбросы мяча), но нормальные розыгрыши получаются хорошо.

Этот клип можно скачать, расшарить или использовать для монтажа.

Как уже упоминалось, сырая запись игры содержит множество ненужных пауз. Если нарезанные розыгрышы скомпоновать в один файл, получим дайджест, в котором остались только игровые действия.

Дайджест намного короче — в упомянутой игре осталось 27 минут от изначальных 58, при всех ложных розыгрышах, которые тоже можно удалить (пока только вручную).

В таком видео игра идет нон-стопом и смотрится гораздо динамичнее, чем сырая версия.

Если в нужные моменты наложить детектор людей, то можно распознать игроков:

Вручную можно вбить действия

Которые можно анализировать количественно и визуально.

В дальнейшем можно автоматизировать распознавание действий (достаточно реально) и идентификацию игроков (сомнительно).

Если вы занимаетесь чем-то подобным, или организуете волейбольные игры — буду рад скооперироваться!

Сам сервис vball.io

Паблик в контакте

Страница в Facebook