Пермский проект BD-Sport вошел в число лучших спортивных инноваций года. Что он делает?

Пермский сервис по распознаванию спортивных движений с помощью компьютерного зрения BD-Sport признан лучшим инновационным стартапом 2018 года на премии Sport Innovations Awards. Вручение первой профессиональной премии в области новых технологий для спортивной индустрии состоялось 22 ноября в Москве. 

Пермская разработка способна оценивать действия спортсмена без закрепленных на нем датчиков - используя данные о биомеханических моделях. В сервисе используются лишь 4 IP-камеры, которые следят за движениями спортсмена. Полученное изображение обрабатывается с помощью программы, которая распознает тот или иной спортивный элемент и фиксирует точность его выполнения. Сейчас сервис распознает несколько элементов художественной гимнастики.





Проектом с начала 2018 года занимаются спортивный менеджер Александр Азанов и разработчик Дмитрий Кассин. Александр Азанов знаком с задачами спортивной индустрии - он работал в футбольном клубе «Амкар» и федерации по прыжкам на лыжах с трамплина. У выпускника мехмата пермского университета Дмитрия Кассина есть опыт разработки IT-проектов в области логистики и образования. Грант на разработку выделил Фонд содействия инновациям.

По мнению экспертов рынка,  информационные технологии – один из главных драйверов рынка спортивной аналитики. На смену «ручному» анализу видео-записей поединков, матчей, выступлений приходят разные решения: датчики, закреплённые на спортсменах, компьютерное зрение. Они позволяют выявить скорость, динамику, распознают элементы (например, пас или удар).
 
BD-Sport дополнило технологию компьютерного зрения принципами биомеханических моделей. Это в режиме реального времени позволяет на тренировках и соревнованиях получать информацию о точности, эффективности действий спортсменов, формировать статистику. Эти данные должны позволить, например, повысить информативность телевизионных трансляций.

«За последние 10-20 лет все виды спорта выросли в скорости и сложности элементов. Человек уже не может объективно уследить за ними. Это приводит и к спорным решениям судей, и к сложности сбора информации о соперниках, об эффективности того или иного спортсмена. Мы на практике убедились, что на основе биомеханических моделей возможно без использования датчиков распознавать и оценивать спортивные движения и элементы», -  рассказывает  Александр Азанов.





Сейчас сервис распознает несколько элементов художественной гимнастики. В 2019 году предполагается вывести на рынок первую версию готового продукта. К проекту уже проявили интерес несколько спортивных федераций.