在全球人工智能和计算机视觉领域最重要的国际会议 CVPR 2025 上举行的 SoccerNet GSR 挑战赛中获得全球第四名。
~与 MIXI 合作研发。从足球比赛录像中高精度自动估算 "状态识别"。
(Playbox 公司（总部：东京都千代田区；首席执行官：Scott Atom；以下简称 Playbox）与 MIXI 公司（总部：东京都涩谷区；总裁兼首席执行官：木村宏树；以下简称 MIXI）合作开发了 "SoccerNet Challenge（足球网络挑战赛）"，这是人工智能和计算机视觉领域的世界顶级国际会议 CVPR 2025 的竞赛项目。(MIXI 公司（总部：东京都涩谷区；总裁兼高级执行官：木村宏树；以下简称 MIXI）参加了人工智能和计算机视觉领域的世界顶级国际会议 CVPR 2025 的竞赛 "SoccerNet Challenge（游戏状态重构）"（*1）（以下简称 SoccerNet GSR Challenge），并取得了世界第四名的好成绩。
该挑战赛是一项从足球比赛录像中重建球员和球的位置、运动和比赛状态的高级人工智能任务，是对体育录像分析的准确性和适用性的比拼。通过与 MIXI 的合作，公司推动了视频分析算法的共同研发，并致力于打造可投入实际应用的体育分析技术。
CVPR（*2）是全球人工智能和计算机视觉领域最重要的国际会议，也是图像识别技术领域顶级研究人员的最大聚会。作为 CVPR 的附属比赛，SoccerNet GSR Challenge 自 2021 年起每年举办一次，旨在利用足球比赛录像进行 "比赛状态重建 "自动化的人工智能技术竞赛。
自 2024 年 12 月起，公司与 MIXI 的人工智能建模小组合作研发，利用跟踪和事件检测数据以及对体育录像的人工智能分析，建立分析平台。两家公司共同参加了今年的 SoccerNet GSR 挑战赛，在来自世界各地的 76 支队伍（*3）中获得了世界第四名的好成绩。
研发概要
状态识别（GSR）是从足球比赛录像中确定每个人的角色（场上球员、守门员、裁判等）和位置信息，是在二维视图中重建比赛情况的任务，是战术分析和比赛评估中非常重要的技术、需要结合几种人工智能技术，包括场地和人员检测、球员识别（球队和号码）、球员跟踪和位置估计，其中每种技术都需要改进才能投入实际使用。
在这一举措中，基于更准确的深度学习模型、几何推理（摄像机校准）的领域知识，以及足球规则和球员角色（例如，守门员主要位于球门区附近/裁判可能穿着与球员颜色相似的队服等），与现有方法相比，启发式优化的集成大大提高了准确性。
原始视频由 SoccerNet 提供 [Giancola 等人，2018] / 跟踪结果：来自此倡议。
未来展望。
所介绍的分析管道可以从足球比赛录像中高精度地获取详细信息，例如谁属于哪支球队、他们的号码是多少、他们的角色是什么以及他们在球场上的位置。尤其是摄像机校准（根据摄像机的移动估算球场上的位置）的识别准确性得到了极大提高，在国际基准测试中获得了高度评价。
实现高精度状态识别（GSR）的技术仍处于起步阶段，未来仍有改进空间，例如提高球员角色和球队分类的准确性，以及进一步稳定背号识别。目前的分析流水线还存在需要耗时处理的问题，我们计划在未来加强并行化和推理优化，实现更快、更高效的处理，提高其实用性。未来，我们的目标是让人工智能深入学习足球特定领域的知识，实现一个能更像人类一样理解和分析情况的系统。
通过这一举措获得的知识和技术将为球队和球员客观了解自身表现、提高战术和比赛质量提供重要线索。Playbox 将以 "让人类运动成为可计算的 "为愿景，推动开发更准确、任何人都能轻松使用的体育分析技术。未来，公司的目标是为从业余选手到专业运动员的各类运动队提供这项技术，并为创造享受和重视体育运动的新方式做出贡献。
2025 年足球网络 GSR 挑战赛参赛成员的评论
MIXI 公司开发部蒲公英室人工智能建模组经理渡边理央
MIXI 主要在开发部门探索利用计算机视觉技术进行视频分析以及将人工智能技术应用于体育领域的可能性。此次，通过与 Playbox 的共同研究，我们承担了从足球比赛录像中自动推测球员角色和位置这一极具挑战性的任务，并在比赛中取得了世界第四名的好成绩。我们将继续利用人工智能技术开发体验和技术，让人们更深入地享受体育运动。
Playbox 公司--首席执行官斯科特-阿托姆
Playbox 以 "让人类运动成为可计算的 "为愿景，通过利用人工智能技术，继续迎接拓展体育运动可能性的挑战。在这项成果中，我们实现了比去年仅使用公开数据使用私人数据更高的准确度，我们意识到人工智能体育分析技术正在以惊人的速度发展。Playbox 将继续为更多人提供先进、有趣的数据，并创造出能提升体育价值的产品和业务。最后，我们要衷心感谢与我们合作的 MIXI 公司以及其他许多相关方的支持。
(*1) SoccerNet Challenge（游戏状态重构）：SoccerNet 组织的游戏状态重构（GSR）任务国际竞赛。比赛旨在开发先进的人工智能技术，利用足球比赛录像自动进行 "比赛状态识别（GSR）"。
(*2) CVPR（The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，计算机视觉与模式识别大会）：全球最重要的国际会议，会上将展示计算机视觉、人工智能、机器学习及相关领域的行业领先研究成果。会议。
*3) 以 SoccerNet 排行榜上显示的参赛人数为准。
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