Проблематика сбора и обработки информации в спорте, в частности в футболе, становится всё более актуальной. Современные футбольные клубы активно используют статистические данные для анализа эффективности, стратегического планирования и принятия решений. В рамках нашего проекта мы используем серию моделей машинного обучения для получения статистической информации по игре каждого футболиста на поле.

Отдельное внимание уделяется анализу перемещения мяча, поскольку это критично для выделения активных игроков и определения передач. При съёмке игры с одной камеры возникает проблема недостаточности данных для точной локализации мяча в пространстве (координаты x, y, z). Мы разработали новый метод, позволяющий определять координаты мяча в пространстве по единственному изображению.

В докладе будут рассмотрены следующие ключевые аспекты:

- Подробный анализ процедуры пост-обработки данных и их влияние на конечные результаты трекинга игроков.
- Изложение нашего подхода к определению координат мяча с использованием одного изображения, включающий описание алгоритма и его экспериментальную оценку.
- Процедура оценки погрешности измерений и методы увеличения точности статистических данных футбольных игроков.

Наша работа охватывает широкий спектр задач от тренировки ML моделей до практической реализации сервиса высокой нагрузки в реальных условиях, делая её полезной для специалистов в области спортивной аналитики и технических экспертов широкого профиля.