Vom Rohmaterial zur Entscheidungsgrundlage.

Ein Broadcast-Feed, die Taktikkamera hinter der Tribüne oder ein Smartphone auf dem Stativ – die Pipeline beginnt mit gewöhnlichem Video. Keine Wearables, keine Sensorwesten, keine Marker: Die Spieler tragen nichts, und auf dem Platz ändert sich nichts.

Mit welchem Material die einzelnen Produkte arbeiten – komplettes Spielvideo für Vereine, eine einzige Smartphone-Kamera für einzelne Athletinnen und Athleten – steht auf den Lösungsseiten.

Die Detektion findet jeden Spieler im Bild; das Tracking hält jede Identität von Frame zu Frame – ausgelegt darauf, auch bei Verdeckungen, Zusammenstößen und im Gedränge einer Ecke stabil zu bleiben. Im Fenster oben läuft die Erkennung in jedem Zyklus auf einer neuen synthetischen Formation: Der Sweep zieht durch, die Boxen rasten ein, die Konfidenzwerte zählen hoch.

Jeder verfolgte Spieler wird zu einem artikulierten Skelett: 21 Gelenke, 25-mal pro Sekunde – 462 Gelenke gleichzeitig auf einem vollen Spielfeld. Die Pose wird im Bild geschätzt und von 2D nach 3D gehoben; deshalb genügt eine einzige gewöhnliche Kamera.

Über den Skeletten sitzt ein selbstüberwachtes Foundation Model für Bewegung: Es übersetzt Gelenk-Trajektorien in eine gemeinsame Repräsentation, die sich vergleichen, durchsuchen und bewerten lässt – die Schicht, aus der jede Funktion auf dieser Seite schöpft.

• Das 21-Gelenk-Skelett
• Foundation-Model-Training
• PosenschätzungPrototyp

Das Fenster oben stammt direkt aus dem Produkt: die Bewegungssuche-Konsole, eines der funktionierenden Fenster der gesamten Produkt-Suite in der Vorschau.

Skelettdaten bauen aufeinander auf. Bewegungs-Signaturen geben jedem Spieler eine Baseline dafür, wie er sprintet, die Richtung wechselt und landet. Bewegungssuche findet jede Wiederholung eines Musters über eine ganze Saison – abgefragt per Beispiel, nicht per Tag. Taktisches Fingerprinting und Clustering lesen Pressingmuster und Mannschaftsform aus denselben Gelenken. Und driftet ein Spieler von der eigenen Baseline ab (eine Schrittasymmetrie, die langsam steigt), wird diese Drift zu einem frühen Verletzungsrisiko-Signal und speist auf der Roadmap eine Übersicht zur Einsatzbereitschaft.

Heraus kommt eine Entscheidungsgrundlage in konkreter Form: Empfehlungen, Indikatoren und markierte Clips. Sie erreichen zwei Produktflächen – die Vereinskonsole von Team-Intelligenz und das Smartphone des Athleten in Persönliche Leistung – und einen zweiten Kanal: KI-Agenten, die die Bewegungs-Knowledgebase abfragen und mit verknüpften Belegen antworten.

ForschungRoadmapVorausschauende Signale sind gekennzeichnet: Verletzungsrisiko-Indikatoren sind ein Forschungsprogramm, die Einsatzbereitschafts-Übersicht steht auf der Roadmap.