4. Platz in der Welt bei der SoccerNet GSR Challenge, einem Wettbewerb auf der CVPR 2025, der weltweit führenden internationalen Konferenz im Bereich KI und Computer Vision.
~Forschung und Entwicklung in Zusammenarbeit mit MIXI. Hochpräzise automatische Schätzung der "Zustandserkennung" aus dem Filmmaterial von Fußballspielen.
(Hauptsitz: Chiyoda-ku, Tokio; CEO: Scott Atom; im Folgenden als Playbox bezeichnet) und MIXI Inc. (Hauptsitz: Shibuya-ku, Tokio; Präsident und Senior Executive Officer CEO: Hiroki Kimura; im Folgenden als MIXI bezeichnet) haben gemeinsam die "SoccerNet Challenge (SoccerNet)" entwickelt, einen Wettbewerb im Rahmen der weltweit führenden internationalen Konferenz im Bereich KI und Computer Vision (CVPR 2025). MIXI (Hauptsitz: Shibuya-ku, Tokio; Präsident und Senior Executive Officer: Hiroki Kimura; im Folgenden als MIXI bezeichnet) hat an der SoccerNet Challenge (Game State Reconstruction) (*1) (im Folgenden als SoccerNet GSR Challenge bezeichnet) teilgenommen, einem Wettbewerb auf der CVPR 2025, der weltweit wichtigsten internationalen Konferenz im Bereich KI und Computer Vision, und den vierten Platz in der Welt erreicht.
Bei der Challenge handelt es sich um eine fortgeschrittene KI-Aufgabe zur Rekonstruktion der Position, der Bewegung und des Spielzustands von Spielern und Bällen aus dem Filmmaterial eines Fußballspiels und ist ein Wettbewerb für die Genauigkeit und Anwendbarkeit der Analyse von Sportfilmen. Durch die Zusammenarbeit mit MIXI hat das Unternehmen die gemeinsame Forschung und Entwicklung von Videoanalysealgorithmen gefördert und daran gearbeitet, eine Sportanalysetechnologie zu entwickeln, die in der Praxis eingesetzt werden kann.
Die CVPR (*2) ist die weltweit wichtigste internationale Konferenz in den Bereichen KI und Computer Vision und das größte Treffen von Spitzenforschern im Bereich der Bilderkennungstechnologie. Im Rahmen der CVPR findet seit 2021 jedes Jahr die SoccerNet GSR Challenge statt, bei der sich die Teilnehmer mit KI-Technologien zur Automatisierung der "Game State Reconstruction" anhand von Fußballspielen messen.
Seit Dezember 2024 arbeitet das Unternehmen mit der KI-Modellierungsgruppe von MIXI in der Forschung und Entwicklung zusammen, um eine Analyseplattform aufzubauen, die Daten aus der Verfolgung und Ereigniserkennung sowie der KI-Analyse von Sportaufnahmen nutzt. Die beiden Unternehmen nahmen gemeinsam an der diesjährigen SoccerNet GSR Challenge teil, bei der sie unter 76 Teams (*3) aus der ganzen Welt den vierten Platz belegten.
Überblick über die Forschung und Entwicklung
Die Zustandserkennung (GSR), die die Rollen (Feldspieler, Torhüter, Schiedsrichter usw.) und Positionsinformationen jeder Person aus dem Filmmaterial eines Fußballspiels ermittelt, hat die Aufgabe, die Spielsituation in einer 2D-Ansicht zu rekonstruieren und ist eine sehr wichtige Technologie für die taktische Analyse und Spielbewertung, ist eine Kombination mehrerer KI-Technologien erforderlich, darunter die Erkennung von Spielfeldern und Personen, die Identifizierung von Spielern (Mannschaft und Nummer), die Verfolgung von Spielern und die Positionsbestimmung, und jede dieser Technologien muss für den praktischen Einsatz verbessert werden.
Im Rahmen dieser Initiative sind Fachwissen auf der Grundlage genauerer Deep-Learning-Modelle, geometrische Inferenz (Kamerakalibrierung) sowie Fußballregeln und Spielerrollen (z. B. befinden sich Torhüter hauptsächlich in der Nähe des Torraums / Schiedsrichter tragen möglicherweise Trikots in ähnlichen Farben wie die Spieler usw.) hat die Integration der heuristischen Optimierung zu einer erheblichen Verbesserung der Genauigkeit gegenüber bestehenden Methoden geführt.
Originalvideo mit freundlicher Genehmigung von SoccerNet [Giancola et al., 2018] / Tracking-Ergebnisse: aus dieser Initiative.
Zukunftsperspektiven.
Die vorgestellte Analysepipeline hat es ermöglicht, detaillierte Informationen aus Fußballspielmaterial mit einem hohen Grad an Genauigkeit zu erhalten, z. B. wer zu welcher Mannschaft gehört, welche Nummer er hat, welche Rolle er spielt und wo er sich auf dem Spielfeld befindet. Insbesondere die Erkennungsgenauigkeit der Kamerakalibrierung, die die Position auf dem Spielfeld anhand der Kamerabewegungen schätzt, wurde erheblich verbessert und in internationalen Benchmarks hoch gelobt.
Die Technologie zur Realisierung einer hochpräzisen Zustandserkennung (GSR) steckt noch in den Kinderschuhen, und es gibt noch Raum für künftige Verbesserungen, z. B. bei der Verbesserung der Genauigkeit der Spielerrollen und der Mannschaftsklassifizierung sowie der weiteren Stabilisierung der Rückennummernerkennung. Die derzeitige Analysepipeline weist auch Probleme auf, die eine zeitaufwändige Verarbeitung erfordern, und wir planen, die Parallelisierung und die Optimierung der Inferenzen zu erhöhen, um eine schnellere und effizientere Verarbeitung zu realisieren und die Praxistauglichkeit in Zukunft zu verbessern. In Zukunft soll die KI fußballspezifisches Fachwissen erlernen und ein System entwickeln, das Situationen ähnlich wie ein Mensch verstehen und analysieren kann.
Das durch diese Initiative gewonnene Wissen und die Technologie werden Mannschaften und Spielern wichtige Anhaltspunkte liefern, um ihre eigene Leistung objektiv zu verstehen und die Qualität ihrer Taktik und ihres Spiels zu verbessern. Playbox wird die Entwicklung von Sportanalysetechnologien vorantreiben, die genauer sind und von jedermann leicht genutzt werden können, mit der Vision, "menschliche Bewegungen berechenbar zu machen". In Zukunft will das Unternehmen diese Technologie einem breiten Spektrum von Sportteams, von Amateuren bis hin zu Profis, zur Verfügung stellen und dazu beitragen, dass neue Möglichkeiten geschaffen werden, Sport zu genießen und zu schätzen.
Kommentare der teilnehmenden Mitglieder der SoccerNet GSR Challenge 2025
Rio Watanabe, Manager, AI Modelling Group, Dandelion Room, Entwicklungsabteilung, MIXI Inc.
MIXI erforscht die Möglichkeiten der Videoanalyse mit Hilfe der Computer-Vision-Technologie und der Anwendung von KI-Technologie im Bereich des Sports, hauptsächlich in der Entwicklungsabteilung. Durch unsere gemeinsame Forschung mit Playbox haben wir uns dieses Mal der äußerst anspruchsvollen Aufgabe gestellt, die Rollen und Positionen von Spielern aus dem Filmmaterial von Fußballspielen automatisch zu schätzen, und haben in diesem Wettbewerb den vierten Platz in der Welt erreicht. Wir werden auch weiterhin KI-Technologien einsetzen, um Erlebnisse und Technologien zu entwickeln, die mehr Freude am Sport ermöglichen.
Playbox Corporation - CEO Scott Atom
Playbox stellt sich weiterhin der Herausforderung, die Möglichkeiten des Sports durch den Einsatz von KI-Technologie zu erweitern, mit der Vision, menschliche Bewegung berechenbar zu machen". Dabei konnten wir ein höheres Maß an Genauigkeit erreichen als bei der Verwendung privater Daten im letzten Jahr, als wir nur öffentliche Daten nutzten, und wir haben erkannt, dass sich die KI-Sportanalysetechnologie in rasantem Tempo weiterentwickelt. Playbox wird weiterhin fortschrittliche und interessante Daten für mehr Menschen bereitstellen und Produkte und Unternehmen schaffen, die den Wert des Sports steigern. Nicht zuletzt möchten wir uns bei MIXI, mit dem wir zusammengearbeitet haben, und bei den vielen anderen Beteiligten für ihre Unterstützung bedanken.
(*1) SoccerNet Challenge (Game State Reconstruction): Ein internationaler Wettbewerb zu Aufgaben der Game State Reconstruction (GSR), organisiert von SoccerNet. Ziel des Wettbewerbs ist die Entwicklung fortschrittlicher KI-Technologie zur Automatisierung der "Zustandserkennung (GSR)" anhand von Fußballspielmaterial.
(*2) CVPR (The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition): Die weltweit führende internationale Konferenz, auf der branchenführende Forschungsergebnisse in den Bereichen Computer Vision, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und verwandten Bereichen vorgestellt werden. Konferenz.
*3) Basierend auf der Anzahl der Teilnehmer, die in der SoccerNet-Rangliste angezeigt werden.
Für weitere Informationen zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an.
Playbox Inc.
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