Поздравляем Константина Митина: работа выпускника программы вошла в число лучших на CVPR 2026
Исследователи из команды Sber AI Сбербанка совместно с ПФК ЦСКА разработали подход, который с помощью искусственного интеллекта помогает идентифицировать футболистов на протяжении всего матча, используя видео всего с одной камеры.Это делает продвинутую спортивную аналитику дешевле и доступнее: чтобы получать детальные данные по каждому игроку, больше не нужна дорогая многокамерная инфраструктура. Научная статья, подготовленная при участии руководителя направления по внедрению технологий ИИ в спортивную индустрию Сбербанка Константина Митина была представлена на международной конференции CVPR 2026 и вошла в число лучших работ в номинации Best Paper Award в американском Денвере. Поздравляем выпускника магистерской программы "Международный спортивный менеджмент, маркетинг и право" Константина Митина, руководителя направления по внедрению технологий искусственного интеллекта в спортивную индустрию Сбербанка.
Чтобы оценить масштаб этого признания, достаточно понимать статус площадки. CVPR (IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), проходившая с 3 по 7 июня в Денвере (штат Колорадо, США), считается главной мировой конференцией в области компьютерного зрения и распознавания образов. В рейтинге самых цитируемых научных изданий планеты по версии Google Scholar она в последние годы занимает второе место, уступая лишь журналу Nature. Конкурс жёсткий: ежегодно на конференцию подают более десяти тысяч статей, в программу проходит примерно каждая четвёртая, а претендентами на звание лучшей работы становятся считаные единицы. Российское исследование о футболе в этом ряду выглядит особенно убедительно.
Суть работы при этом понятна любому болельщику. Современная футбольная аналитика строится на трекинговых данных, то есть на точной информации о перемещениях каждого игрока, из которой затем вырастают тепловые карты, подсчёт пройденных дистанций, разбор передач, прессинга и командной структуры. Обычно для сбора таких данных нужна дорогая многокамерная инфраструктура, доступная лишь топ-клубам. Команда Sber AI и ЦСКА показала, что задача решается по видео с одной-единственной камеры, и впервые сформулировала как самостоятельную научную проблему то, что прежде считалось побочной функцией общего трекинга: умение «не терять» конкретного футболиста на протяжении всего матча, когда тот выходит из кадра, перекрывается соперниками или становится визуально неразличимым в борьбе за мяч. Новая задача получила название Long-Term Player Identification (LTPI). Для её решения исследователи разметили полный матч длительностью 101 минута, собрали датасет, ставший новым бенчмарком в этой области, и предложили метрику Cost-Sensitive Identification Score, оценивающую качество распознавания с учётом цены ошибки: система узнаёт игрока сразу по трём признакам, номеру на футболке, цвету формы и внешнему облику, а в спорных случаях честно помечает его как неопределённого вместо того, чтобы гадать. Уверенная идентификация, по внутренним оценкам разработчиков, достигается в 78 процентах случаев. Практический смысл решения выходит далеко за рамки одного клуба. Профессиональная спортивная аналитика перестаёт быть привилегией организаций с многомиллионными технологическими бюджетами и становится доступной академиям, региональным командам и массовому футболу, а лиги и вещатели получают масштабируемый инструмент на базе обычного видео.
Для программы у этой новости есть и особое, домашнее измерение. Карьерный путь Константина складывался на наших глазах: ещё студентом второго курса магистратуры он пришёл в Центр проведения соревнований Федерации регби России, где вырос до заместителя генерального директора по спортивной работе, а затем перешёл в Сбер развивать искусственный интеллект в отечественном спорте. В интервью нашей программе летом 2024 года он называл проект с ЦСКА ключевым для своей команды и говорил о намерении возглавить внедрение ИИ в российскую спортивную индустрию. Два года спустя этот проект получил признание на главной мировой сцене компьютерного зрения, так что расхождение между заявленным и сделанным обнаружилось только одно: результат оказался масштабнее обещания.
Поздравляем Константина с высоким международным признанием, гордимся тем, что путь к нему начинался в аудиториях нашей магистратуры, и желаем новых результатов на стыке спорта, науки и технологий!
