Российские ученые разработали инновационную систему для анализа футбольных тренировок с применением нейросетей, что позволит значительно повысить эффективность подготовки спортсменов. Новая технология, созданная в Пермском национальном исследовательском политехническом университете (ПНИПУ), использует искусственный интеллект для автоматизации оценки качества тренировочного процесса и анализа индивидуальных навыков игроков.
Система основана на компьютерном зрении и анализе движений футболистов в 3D-пространстве, она позволяет фиксировать 34 ключевые точки тела, включая суставы, кисти, стопы и другие важные элементы двигательной активности. Видеокамеры, установленные на тренировочном поле, записывают упражнения игроков, а затем программно-аппаратный комплекс анализирует движения, выявляя ошибки в технике и помогая тренерам корректировать тренировочный процесс.
«Использование обученной нейросети автоматизирует контроль со стороны тренерского штаба и учитывает расположение ключевых точек тела в трехмерном пространстве, что особенно важно при выполнении сложных технических элементов», — отметил аспирант кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ Александр Терехин.
Подобные технологии уже активно применяют в международной практике. Например, британская компания Hudl разрабатывает платформу Wyscout, которая анализирует игровые и тренировочные данные футболистов, помогая тренерам формировать тактические решения. В Германии систему Kinexon внедряют в ведущих футбольных клубах Бундеслиги для мониторинга физической активности и предотвращения травм игроков. Аналогичная разработка представлена в Испании: программа Metrica Sports дает детализированную аналитику на основе видеофиксации движений футболистов.
Российская разработка имеет ряд преимуществ перед зарубежными аналогами, включая глубокую интеграцию с 3D-моделированием и расширенные возможности по анализу биомеханики спортсменов. Тренеры и аналитики отслеживать физическое состояние игроков, корректировать их технику в режиме реального времени, что делает систему незаменимым инструментом в подготовке профессиональных спортсменов.
«Использование обученной нейросети автоматизирует контроль со стороны тренерского штаба и учитывает расположение ключевых точек тела в трехмерном пространстве, что особенно важно при выполнении сложных технических элементов», — отметил аспирант кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ Александр Терехин.
Подобные технологии уже активно применяют в международной практике. Например, британская компания Hudl разрабатывает платформу Wyscout, которая анализирует игровые и тренировочные данные футболистов, помогая тренерам формировать тактические решения. В Германии систему Kinexon внедряют в ведущих футбольных клубах Бундеслиги для мониторинга физической активности и предотвращения травм игроков. Аналогичная разработка представлена в Испании: программа Metrica Sports дает детализированную аналитику на основе видеофиксации движений футболистов.
Российская разработка имеет ряд преимуществ перед зарубежными аналогами, включая глубокую интеграцию с 3D-моделированием и расширенные возможности по анализу биомеханики спортсменов. Тренеры и аналитики отслеживать физическое состояние игроков, корректировать их технику в режиме реального времени, что делает систему незаменимым инструментом в подготовке профессиональных спортсменов.
