Сбер и ЦСКА разработали ИИ для трекинга футболистов по видео с одной камеры

Сбербанк и ПФК ЦСКА представили технологию на базе ИИ, которая позволяет отслеживать действия футболистов на протяжении всего матча по видео с одной камеры. Решение снижает стоимость спортивной аналитики и делает её доступной для академий и любительских клубов.

Об этом говорится в материалах Sber AI. Разработка была представлена на конференции CVPR 2026 и вошла в число лучших работ (Best Paper Award).

Технология решает задачу долгосрочной идентификации игроков (Long-Term Player Identification, LTPI): система связывает разрозненные появления футболиста в кадре и восстанавливает непрерывную историю его действий. Алгоритм учитывает номер, цвет формы и визуальные характеристики игрока. По данным разработчиков, в 78% случаев система точно идентифицирует футболиста, а в 22% помечает его как «неопределённого», чтобы избежать ошибок.

До сих пор для такой аналитики требовалась многокамерная инфраструктура, что ограничивало её использование профессиональными клубами и лигами. Новый подход позволяет получать трекинговые данные — основу для расчёта дистанции, тепловых карт, анализа передач и прессинга — из обычной трансляции.

Это расширяет рынок спортивной аналитики: технология может использоваться IT-компаниями, клубами, скаутами и вещателями, а также в массовом и молодёжном футболе, где бюджеты ограничены.

Как отметил управляющий директор Сбербанка Константин Митин, решение открывает путь к «невидимому скаутингу» — анализу игры без сложной инфраструктуры. В ЦСКА рассчитывают, что технология позволит масштабировать работу с данными «от академии до основной команды» и повысить точность оценки игроков.