تصاویر ویدئویی فوتبال سالهاست یکی از مهمترین منابع اطلاعاتی برای مربیان، تحلیلگران و رسانهها محسوب میشوند، اما مشکل اصلی این است که یک ویدئوی خام، بهتنهایی اطلاعات ساختاریافتهای در اختیار ما قرار نمیدهد. برای مثال، در یک مسابقه ۹۰ دقیقهای هزاران حرکت، پاس، شوت، دریبل، تکل، جابهجایی و تغییر موقعیت اتفاق میافتد و استخراج دستی تمام این اطلاعات کاری بسیار زمانبر است. فناوریهای جدید بینایی ماشین و تحلیل ویدئو تلاش میکنند این فرایند را خودکار کنند؛ یعنی سیستم به جای اینکه صرفاً «فیلم فوتبال» را ببیند، بتواند بفهمد چه اتفاقی افتاده، چه بازیکنی درگیر آن بوده، توپ در چه موقعیتی قرار داشته و بازیکنان روی زمین کجا قرار گرفتهاند.
در همین مسیر، SoccerNet Challenges 2026 بهعنوان ششمین دوره این رقابت پژوهشی، مجموعهای از چالشهای تخصصی را برای پیشبرد فناوری درک ویدئویی فوتبال تعریف کرده است. این دوره پنج محور اصلی دارد: پیشبینی حرکت بعدی مرتبط با توپ، شناسایی بازیکن انجامدهنده حرکت، تولید نماهای جدید از صحنه مسابقه، تعیین موقعیت بازیکنان در مختصات واقعی زمین و پاسخگویی هوشمند به پرسشهای مربوط به محتوای فوتبال.
SoccerNet دقیقاً چیست؟
SoccerNet را میتوان یکی از مهمترین بنچمارکهای پژوهشی برای توسعه فناوریهای تحلیل ویدئویی فوتبال دانست. این پروژه از سالهای گذشته مجموعهای بزرگ از ویدئوهای مسابقات فوتبال را در اختیار پژوهشگران قرار داده و چالشهایی طراحی کرده است که هدف آنها حل مسائل واقعی درک فوتبال از روی تصویر است. این مسائل فقط به تشخیص گل یا شوت محدود نمیشوند و حوزههایی مانند ردیابی بازیکنان، تشخیص شماره پیراهن، کالیبراسیون دوربین، تشخیص اتفاقات بازی و بازسازی وضعیت مسابقه را نیز دربر میگیرند.
اهمیت SoccerNet در این است که پژوهشگران مختلف مجبورند راهکارهای خود را روی دادهها و معیارهای ارزیابی مشترک آزمایش کنند. بنابراین، به جای اینکه هر شرکت یا پژوهشگر عملکرد فناوری خود را با معیار متفاوتی اعلام کند، نتایج در یک محیط استاندارد قابل مقایسه میشوند. همین موضوع باعث شده SoccerNet به بستری مهم برای رقابت و ارزیابی فناوریهای جدید تحلیل فوتبال تبدیل شود.
مهمترین بخش SoccerNet 2026؛ فهم اتفاقات داخل مسابقه
یکی از جذابترین تغییرات در دوره ۲۰۲۶، حرکت از تشخیص ساده اتفاقات به سمت درک دقیقتر رابطه میان اتفاق و بازیکن است. برای مثال، یک سیستم ممکن است بتواند تشخیص دهد که در دقیقه مشخصی پاس اتفاق افتاده است، اما سؤال مهمتر این است که چه بازیکنی پاس را داده است و دقیقاً چه زمانی این اتفاق رخ داده است.
در چالش Player-Centric Ball Action Spotting، سیستم باید علاوه بر تشخیص زمان و نوع حرکت مرتبط با توپ، بازیکنی را که آن حرکت را انجام داده است نیز مشخص کند. این بازیکن باید از طریق اطلاعاتی مانند تیم و شماره پیراهن قابل شناسایی باشد. بنابراین، فناوری باید چند مسئله را همزمان حل کند: تشخیص اتفاق، تعیین زمان آن، پیدا کردن بازیکن مربوط و اتصال صحیح حرکت به همان بازیکن.
این تفاوت بسیار مهم است؛ زیرا در فوتبال حرفهای صرفاً دانستن اینکه «یک پاس اتفاق افتاده» کافی نیست. تحلیلگر میخواهد بداند چه کسی پاس داده، پاس در کدام منطقه زمین انجام شده، بازیکن پیش از پاس چه موقعیتی داشته و این حرکت چه تأثیری روی ساختار تیم گذاشته است. اگر چنین دادههایی بهصورت خودکار استخراج شوند، حجم بسیار بزرگی از کار دستی تحلیلگران کاهش پیدا میکند.
فناوری چگونه بازیکن انجامدهنده حرکت را پیدا میکند؟
تشخیص بازیکن در ویدئوی فوتبال بسیار پیچیدهتر از تشخیص یک شیء ساده در تصویر است. بازیکنان دائماً حرکت میکنند، گاهی پشت سر یکدیگر قرار میگیرند، دوربین زوم میکند، زاویه تصویربرداری تغییر میکند و حتی شماره پیراهن ممکن است برای چند فریم قابل مشاهده نباشد.
برای حل این مسئله، سامانههای پیشرفته باید چند مرحله را با یکدیگر ترکیب کنند. ابتدا بازیکنان در فریمهای مختلف شناسایی میشوند، سپس مسیر حرکت آنها دنبال میشود و در ادامه اطلاعاتی مانند رنگ لباس، شماره پیراهن، موقعیت روی زمین و ارتباط زمانی با توپ بررسی میشود. در چالش SoccerNet 2026 نیز همین نگاه چندلایه اهمیت دارد؛ زیرا هدف صرفاً پیدا کردن یک بازیکن در یک تصویر نیست، بلکه باید بازیکن درست به یک اتفاق مشخص در طول مسابقه متصل شود.
این فناوری در آینده میتواند برای تولید خودکار آمارهای بسیار دقیقتر مورد استفاده قرار گیرد. برای نمونه، به جای اینکه تحلیلگر بهصورت دستی تمام پاسهای یک بازیکن را ثبت کند، سیستم میتواند پاسهای او را در کل مسابقه پیدا کند و حتی آنها را بر اساس نوع حرکت، زمان، منطقه زمین و نتیجه نهایی دستهبندی کند.
پیشبینی حرکت بعدی توپ؛ یک قدم جلوتر از تحلیل اتفاقات
یکی دیگر از چالشهای مهم SoccerNet 2026، Ball Action Anticipation است. تفاوت این فناوری با تشخیص معمولی اتفاقات در این است که سیستم فقط نمیخواهد بفهمد چه اتفاقی افتاده است؛ بلکه باید تلاش کند حرکت مرتبط بعدی توپ را پیش از وقوع آن پیشبینی کند.
در این چالش، سیستم بر اساس بخش قبلی ویدئو باید زمان و نوع حرکت مرتبط با توپ را در پنجره زمانی آینده پیشبینی کند. دادههای این چالش شامل ویدئوی ۳۰ ثانیهای پیش از پنجره پیشبینی است و سیستم باید اتفاق احتمالی بعدی را در بازه پنجثانیهای پیشبینی کند.
این فناوری از نظر فوتبالی بسیار جالب است، زیرا فوتبال یک بازی کاملاً پویاست و وضعیت بازیکنان در هر لحظه روی اتفاق بعدی تأثیر میگذارد. برای مثال، نحوه قرارگیری مهاجم، فاصله مدافع، مسیر حرکت توپ و فضای خالی ایجادشده میتواند سرنخهایی درباره حرکت بعدی توپ ایجاد کند. اگر این فناوری در آینده به سطح بالایی از دقت برسد، میتواند در تحلیل زنده مسابقات و حتی آموزش بازیکنان کاربرد داشته باشد.
تولید تصویر از زاویهای که دوربین در آن وجود ندارد
یکی از جذابترین فناوریهای مطرحشده در SoccerNet 2026، Novel View Synthesis یا تولید نمای جدید از یک صحنه است. در این فناوری، سیستم تلاش میکند تصویری از مسابقه را از زاویهای تولید کند که دوربین واقعی در آن نقطه قرار نداشته است.
برای درک سادهتر موضوع، تصور کنید یک مسابقه از چند دوربین مختلف فیلمبرداری شده است، اما هیچ دوربینی دقیقاً پشت یک بازیکن یا در موقعیت دلخواه قرار ندارد. فناوری Novel View Synthesis تلاش میکند با استفاده از اطلاعات تصاویر موجود، نمایی جدید از همان صحنه تولید کند. این موضوع میتواند در آینده شیوه بازپخش صحنههای مهم مسابقات را تغییر دهد و زوایای تصویری جدیدی را در اختیار تحلیلگران و بینندگان قرار دهد.
البته تولید چنین تصویری در یک مسابقه فوتبال بسیار دشوار است، زیرا بازیکنان، توپ و دوربین همگی در حال حرکت هستند و صحنه ثابت نیست. علاوه بر این، بازسازی یک زاویه جدید باید تا حد ممکن با واقعیت سازگار باشد و جزئیات غیرواقعی ایجاد نکند. به همین دلیل، این فناوری هنوز بیشتر در مرحله توسعه و ارزیابی پژوهشی قرار دارد.
تعیین موقعیت بازیکنان روی مختصات واقعی زمین
یکی دیگر از چالشهای مهم SoccerNet 2026، SynLoc است که با همکاری Spiideo طراحی شده است. در این فناوری، سیستم باید بازیکنان را در یک تصویر تشخیص دهد و سپس موقعیت آنها را به مختصات واقعی زمین، یعنی موقعیتی بر حسب متر، تبدیل کند.
این مسئله اهمیت زیادی در تحلیل تاکتیکی دارد. دانستن اینکه یک بازیکن در تصویر حضور دارد مفید است، اما دانستن اینکه دقیقاً در کدام نقطه از زمین قرار گرفته، اطلاعات بسیار ارزشمندتری ایجاد میکند. با تبدیل تصویر به مختصات زمین، میتوان فاصله خطوط دفاعی و هافبک، عرض تیم، عمق دفاع، موقعیت مهاجمان و بسیاری از شاخصهای تاکتیکی را اندازهگیری کرد.
یکی از نکات جالب این چالش استفاده از دادههای مصنوعی در کنار تصاویر واقعی و تلاش برای سازگار کردن مدل با ورزشگاهها و دوربینهای مختلف است. این مسئله اهمیت زیادی دارد، زیرا فناوریای که فقط در یک ورزشگاه یا با یک نوع دوربین عملکرد خوبی داشته باشد، برای استفاده گسترده در فوتبال حرفهای کافی نیست.
چرا تحلیل چنددوربینه اهمیت دارد؟
مسابقات فوتبال معمولاً با چندین دوربین مختلف ضبط میشوند و هر دوربین اطلاعات متفاوتی از صحنه ارائه میدهد. یک دوربین ممکن است نمای وسیعی از زمین داشته باشد، در حالی که دوربین دیگری روی یک بازیکن خاص زوم کرده باشد. مشکل اینجاست که ترکیب اطلاعات این دوربینها کار سادهای نیست و سیستم باید بتواند موقعیت بازیکنان و اتفاقات مختلف را میان نماهای متفاوت هماهنگ کند.
در فناوریهای چنددوربینه، هدف این است که اطلاعات حاصل از زوایای مختلف به یک درک واحد از مسابقه تبدیل شود. این موضوع برای تشخیص خطا، ردیابی بازیکنان، بازسازی وضعیت زمین و حتی تولید تصاویر جدید اهمیت دارد. SoccerNet نیز در دورههای مختلف خود روی مسائل مرتبط با درک چندنمایی و تحلیل فوتبال از زوایای مختلف تمرکز کرده است.
این فناوریها چه تغییری در آنالیز فوتبال ایجاد میکنند؟
اگر فناوریهای توسعهیافته در این چالشها به مرحله استفاده گسترده در باشگاهها برسند، نقش تحلیلگر فوتبال نیز تغییر خواهد کرد. در مدل سنتی، بخش زیادی از زمان تحلیلگر صرف مشاهده ویدئو، علامتگذاری اتفاقات، شناسایی بازیکنان و استخراج دادهها میشود. اما در یک سیستم پیشرفته، بسیاری از این مراحل میتوانند بهصورت خودکار انجام شوند.
برای مثال، نرمافزار میتواند مسابقه را مشاهده کند، پاسها و شوتها را پیدا کند، بازیکن انجامدهنده را تشخیص دهد، موقعیت او را روی نقشه زمین ثبت کند و سپس اطلاعات را در اختیار تحلیلگر قرار دهد. در چنین شرایطی، تحلیلگر زمان بیشتری برای تفسیر دادهها و تصمیمگیری تاکتیکی خواهد داشت و کمتر درگیر کارهای تکراری و دستی میشود.
آیا این فناوری فقط برای باشگاههای بزرگ است؟
یکی از مهمترین پیامدهای این تحقیقات میتواند کاهش هزینه فناوری تحلیل فوتبال باشد. بسیاری از باشگاههای بزرگ به تجهیزات گرانقیمت، چندین دوربین، سیستمهای ردیابی تخصصی و تیمهای تحلیل داده دسترسی دارند، اما باشگاههای کوچکتر و آکادمیها معمولاً چنین امکاناتی ندارند.
پژوهشهای جدید نشان میدهند که میتوان بخشی از اطلاعات موردنیاز را حتی از تصاویر معمولی مسابقه استخراج کرد. برای نمونه، یک پژوهش منتشرشده در سال ۲۰۲۶ سیستمی مبتنی بر ویدئوی تکدوربینه را برای تشخیص و ردیابی بازیکنان، داوران، دروازهبان و توپ بررسی کرده است و نشان داده که میتوان از تصاویر معمولی پخش مسابقه نیز اطلاعات فضایی قابلاستفاده استخراج کرد؛ هرچند تشخیص توپ همچنان چالش مهمی است.
این مسیر در صورت ادامه پیشرفت میتواند به آکادمیها و باشگاههای کمبودجه اجازه دهد بخشی از امکانات تحلیلی باشگاههای بزرگ را با هزینه بسیار پایینتر در اختیار داشته باشند.
نقش SoccerNet 2026 در آینده فناوری فوتبال
اهمیت SoccerNet 2026 فقط در برگزاری یک مسابقه پژوهشی نیست. این رقابت در واقع محیطی برای آزمایش فناوریهایی است که میتوانند در آینده وارد محصولات واقعی فوتبال شوند. در این دوره، ۴۲۷ تیم و ۱٬۱۲۹ ارسال در پنج چالش شرکت کردند و ۲۸ تیم نیز گزارشهای فنی بررسیشده ارائه کردند؛ آماری که نشاندهنده گستردگی مشارکت در این حوزه است.
موضوع مهم دیگر این است که چالشها به مسائل واقعی فوتبال نزدیک هستند. تشخیص بازیکن انجامدهنده پاس، پیدا کردن موقعیت بازیکنان روی زمین، پیشبینی حرکت توپ و تولید نماهای جدید، همگی مشکلاتی هستند که اگر بهدرستی حل شوند، میتوانند در تولید محتوای ورزشی، تحلیل تاکتیکی، استعدادیابی، آموزش مربیان و حتی پخش تلویزیونی کاربرد داشته باشند.
جمعبندی
SoccerNet 2026 نشان میدهد آینده تحلیل ویدئویی فوتبال فقط در تشخیص گل، پاس یا شوت خلاصه نمیشود؛ هدف بزرگتر، ساخت سیستمهایی است که بتوانند مسابقه را مانند یک تحلیلگر حرفهای درک کنند. این فناوریها باید بدانند چه اتفاقی افتاده، چه بازیکنی آن را انجام داده، بازیکنان در کجای زمین قرار داشتهاند و حتی در برخی موارد بتوانند حرکت بعدی توپ را پیشبینی کنند.
از سوی دیگر، فناوریهایی مانند Novel View Synthesis مسیر تازهای را برای تولید نماهای جدید از مسابقه باز میکنند و فناوریهای موقعیتیابی بازیکنان تلاش میکنند تصویر تلویزیونی را به دادههای دقیق مکانی تبدیل کنند. در نتیجه، مرز میان «ویدئوی فوتبال» و «داده فوتبال» در حال کمرنگ شدن است؛ دوربین دیگر فقط وسیلهای برای ضبط مسابقه نیست، بلکه میتواند به ابزاری برای استخراج اطلاعات تاکتیکی و ساخت یک مدل دیجیتال از جریان بازی تبدیل شود.
