Rozpoznawanie stanu gry w piłce nożnej (Game State Recognition)

Rozpoznawanie stanu gry (Game State Recognition, GSR) w piłce nożnej jest strategicznym punktem wejścia do rynku wartego setki miliardów dolarów. Obecne rozwiązania są niezwykle kosztowne ze względu na ogrom pracy manualnej - pojedynczy mecz wymaga setek godzin ręcznej anotacji, co generuje wydatki rzędu kilku tysięcy dolarów.

W Blockwise automatyzujemy proces anotacji, tworzymy modele detekcji obiektów na boisku i rozwijamy algorytmy rozpoznawania stanu gry na podstawie nagrań video.

Porozmawiajmy o podobnym projekcie

Wyzwanie

Analiza meczów piłkarskich na wysokim poziomie dokładności wymaga precyzyjnej anotacji każdego wydarzenia, zawodnika i obiektu na boisku. W tradycyjnym podejściu:

  • • pojedynczy mecz wymaga setek godzin ręcznej anotacji,
  • • koszt opisania jednego meczu sięga kilku tysięcy dolarów,
  • • trudno skalować takie procesy na setki czy tysiące spotkań rocznie.

To sprawia, że wejście w rynek zaawansowanej analityki piłkarskiej jest barierą nawet dla dużych podmiotów - zarówno kosztową, jak i operacyjną.

Co robimy w BlockWise

W obszarze Computer Vision dla piłki nożnej budujemy kompletny zestaw narzędzi i modeli do automatycznej analizy nagrań meczowych:

  • • tworzymy pipeline'y do przetwarzania dużej ilości danych z nagrań meczów z wykorzystaniem infrastruktury chmurowej (AWS S3, Cloudflare R2) i zasobów lokalnych,
  • • tworzymy skrypty automatyzujące proces anotacji obiektów (bounding-boxów) przy użyciu modeli opartych o architekturę DINOv2 oraz Qwen2.5VL,
  • • trenujemy modele detekcji obiektów na boisku (piłkarz, sędzia, piłka, bramkarz itd.) w architekturze YOLO,
  • • wykorzystujemy zaawansowane karty graficzne, m.in. NVIDIA H100, NVIDIA H200.

Infrastruktura treningowa i wdrożeniowa

Skala danych z meczów piłkarskich to terabajty materiału wideo. Żeby efektywnie trenować modele, potrzebna jest odpowiednia infrastruktura - zarówno sprzętowa, jak i programistyczna.

  • • tworzymy skalowalne skrypty treningowe obsługujące terabajty danych pod równoległy trening multi-GPU (DDP),
  • • korzystamy z klastrów NVIDIA 8×A100 dla treningu równoległego,
  • • dostarczamy infrastrukturę backendową opartą o Pythona i FastAPI, która pozwala używać wytrenowanych modeli poprzez wydajne API.

Dzięki temu nasze rozwiązania są gotowe do pracy zarówno w środowiskach badawczych, jak i w produkcyjnych systemach analizy meczowej.

Rozpoznawanie stanu gry - co dalej?

Jesteśmy w trakcie tworzenia i implementacji zaawansowanych algorytmów do rozpoznawania stanu gry z nagrań video - tak, aby automatycznie identyfikować m.in. fazy gry, ustawienie zawodników czy konkretne zdarzenia boiskowe.

W przyszłości planujemy wytrenowanie najnowszej wersji modelu V-JEPA-2 do rozpoznawania konkretnych zagrań w meczu na podstawie sekwencji wideo - od pojedynczych akcji po złożone schematy taktyczne.

Obszary zastosowań

  • • profesjonalna analityka meczowa,
  • • scouting i ocena zawodników,
  • • tworzenie danych treningowych dla modeli taktycznych,
  • • automatyczna anotacja materiałów wideo dla klubów i lig.

Potrzebujesz darmowej konsultacji?

Skontaktuj się z nami, a my przygotujemy dla Ciebie niezobowiązującą propozycję współpracy, idealnie dopasowaną do Twoich potrzeb. Chętnie odpowiemy na Twoje pytania, omówimy szczegóły projektu i zaproponujemy najlepsze rozwiązania, które pomogą Ci osiągnąć zamierzone cele.

Porozmawiajmy
Konsultacja

Sprawdź najnowsze informacje ze świata AI na naszym blogu

Odkryj, jak AI wspiera rozwój firm, optymalizuje procesy i przynosi realne korzyści, przeglądając case studies, artykuły eksperckie i praktyczne wskazówki.

Sprawdź naszego bloga