2023-12-12 SOCCOS становится резидентом инновационной зоны «Физтех Парк».

SOCCOS становится резидентом инновационной зоны «Физтех Парк». Это позволит нам получить поддержку исследований и проектов от Департамента инноваций города Москвы и активно участвовать в создании спортивной экосистемы города. 

2023-04-27 Проект победил в отборе на SportTech 2023

Проект SOCCOS вошел в число 26 проектов, отобранных для участия в Всероссийском конкурсе инновационных проектов в спорте и акселераторе для SportTech проектов.

Акселератор организован РОФ «Фонд содействия развитию науки, образования и медицины» при поддержке АНО "Цифровая экономмика" и компании "Иннопрактика". 

2022-10-26 Report on ICECIE'2022

На 4th International Conference on Electrical, Control and Instrumentation Engineering (ICECIE'22) в  Kuala-Lumpur (Malaysia) представлен доклад  A.Gily-Zetinov, A.Khelvas, Ye.Tsubulko, A&Bugaev, A.Zaitseva, R.Pashkov   Monte-Carlo based 2D object tracking approach in high load scenes.

Приведен обзор нейросетевых методов локализации объектов на изображениях и методов множественного отслеживания объектов. Проанализирована применимость различных методов для решения задачи сопровождения людей в высоконагруженных сценах. 

Предложен, программно реализован и апробирован  метод сопровождения людей, представленных скелетной моделью, на основе двудольного сопоставления (PBBM -- Pose-based Bipartite Matching).  

Работоспособность данного метода проверена на открытых наборах данных PoseTrack17, PoseTrack18.

Предложен, программно реализован и апробирован  стохастический метод сопровождения объектов с оптимизацией в скользящем окне (MCTO -- Monte-Carlo Trajectory Optimization). 

Проведено множество численных экспериментов, показывающих производительность данного метода в зависимости от параметров и оценивающих качество отслеживания на открытых размеченных наборах данных MOT17, MOT20.

Для выполнения поставленных задач разработан программный комплекс, комбинирующей реализацию вышеперечисленных методов и открытые реализации нейросетей OpenPose, YOLO, а также ряд вспомогательных алгоритмов по переводу систем координат и устранению оптических искажений.

Разработанный программный комплекс успешно использован при решении реальных задач  по мониторингу очередей и  анализу видео в игровых видах спорта.

2022-01-08 Защищена диссертация Романа Хафизова "Разработка технологий анализа движений спортсменов на основе нейросетевого анализа данных"

ВАК принял решение о присуждении  Роману Хафизову степени кандидата технических наук  "Разработка технологий анализа движений спортсменов на основе нейросетевого анализа данных" 

Актуальность  работы обусловлена тем, что в настоящее время футбол превратился в самостоятельную индустрию транснационального характера. При этом анализ самой игры превратился в актив, прямо влияющий на экономическую эффективность команд, как участников глобального рынка. 

Целью  работы является разработка технологий, позволяющих проводить анализ движения спортсменов на основе нейросетевых алгоритмов обработки видео  с  камер высокого разрешения. 

Для~достижения поставленной цели решены следующие задачи:

•  Проанализированы имеющиеся подходы, применяемые в спортивной аналитике для оценки индивидуальных и групповых характеристик спортсменов и обнаружения тактико-технических действий.
•  Разработан алгоритм формирования статических и динамических   скелетных моделей поз спортсменов в двумерном и трехмерном пространстве. 
•  Сформирован массив данных на основе публично доступных видеотрансляций и  проведено обнаружение и  анализ тактико - технических действий, выполняемых спортсменами.