Signality - Artificiell intelligens för video

Syfte och mål

Vi gick in i det här projektet med målsättningen att ge intelligens till video och videokameror inom sport. Nu när vi ser tillbaka på projektet har vi kommit en väldigt lång bit på vägen. Vår player tracking och boll tracking algoritm är state-of-the art, med en precision på över 95% och vi kan tracka alla spelare i realtid. Att vi kom så långt med plattformen är en möjliggörare för den andra delen; att kunna skapa coola highlights utan en massa arbete. Det har resulterat i appen GoalFX; användaren väljer ett videoklipp, sedan en effekt och därefter vilken(a) spelare som effekten ska finnas vid.

Resultat och förväntade effekter

Arbetet med GoalFX och plattformen har genererat väldigt många intresserade potentiella kunder som ser stor potential att utnyttja vår teknologi inom media, broadcasting och betting, men även professionella lag och ligor har fått upp ögonen för Signality. vi tror vår Vår lösning som är fokuserad på realtid har stor potential på marknaden.Sportmarknaden har en enorm potential och inom de storsta lagsporterna beraknas det finnas cirka en miljard aktiva utovare. Marknaden for sports analytics for bedoms 2021 uppna 42 miljarder kronor.

Upplägg och genomförande

Upplägg och genomförande har varit uppdelat i ett antal olika steg: 1. Undersöka vilka grundalgoritmer som ska användas som bas. 2. Bygga webbverktyg för att annotera videos och på så sätt skapa ett underlag för de neurala nätverken att identifiera spelare och boll. 3. Bygga infrastruktur för utveckling i molnet då det är väldigt processorkrävande med AI/Deep Learning. 4. Framtagande av design och utveckling av iOS för GoalFX.