SPORTEX: спортивная статистика на основе распознавания видео

Заказчик

Букмекерская компания в Великобритании, принимающая ставки на спорт

Описание решения

POC-проект в сфере спортивного и игрового беттинга, потенциально полезный как для операторов платформ, так и команд по разработке ставок. Клиент заказывал данное решение для анализа футбольных матчей. Платформа предоставляет дополнительный источник статистических данных в режиме, близком к реальному времени, для анализа хода игры с использованием видео с камер для получения позиционной и относительной статистики. Расширенная функциональность системы предлагает прогнозы по ходу игры, основанные на исторических данных.

Базовая версия системыПродвинутый функционал
Распознавание игрока (названия команды, игрового номера, количества появлений на поле, позиции, ворот), его темпа и скоростиПоказатели игрока и команды - текущие против исторических (темп и активность игрока, положение команды и владение мячом)
Контакты и действия игрока (перехват мяча, обводка противника, фол, замена)Действия игрока с мячом в сравнении с историческими показателями
Игровые действия: вбрасывание мяча, угловой удар, штрафной, забитый гол, начальное и конечное положение игрока в момент пробития пенальтиИдентификация потенциальной травмы: внезапное изменение темпа или активности
Результаты игры: инициация / результат действия / успех / провалПолная статистика выступлений относительно поля (домашняя игра, игра на выезде) и условий игры (погода, время дня)
Перемещения, позиции меча, типы действий с мячом и их успешность (удар / передача / успех / неудача)Моделирование прогноза производительности (игрока, команды) на основе исторических данных с корректировками в реальном времени

Технический базис

В основе этого решения лежат нейронные сети и инструменты машинного обучения:

  • Обработка видео

    на основе библиотеки open-cv (классический сценарий для обработки видео)
  • Обнаружение объектов

    быстрое решение с открытым исходным кодом на основе библиотеки dlib C ++
  • Распознавание человека

    использование моделей машинного обучения на основе фреймворка Tensorflow
  • Уникальный подсчет

    собственный алгоритм хеширования для будущей повторной идентификации
  • Демография

    проверка выполняется через сервисы, которые предоставляют данные о BSSID и его местоположении (например, данные GPS)

Результаты и текущий статус

Данный POC завершился успешно, и применяемые технологии и алгоритмы сейчас тестируются для анализа и прогнозирования хода лошадиных скачек. Поскольку на рынке наблюдается чёткое движение в сторону автоматизации сбора видео-статистики, отчётности и извлечения знаний, у данной технологии большой потенциал для применения в самых разных областях.

Sportex Sportex