Technologia wideo w sporcie przeszła w ostatnich dekadach ogromną ewolucję: od prostego nagrywania kamerą VHS, przez analizę dwuwymiarową z wykorzystaniem programów takich jak Kinovea, aż po systemy oparte na sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i analizie danych wielowymiarowych. Współcześnie analiza wideo staje się integralnym elementem treningu sportowego, rehabilitacji i przygotowania taktycznego.
Wdrożenie tego narzędzia wpływa na kilka kluczowych obszarów: 1) doskonalenie techniki indywidualnej, 2) personalizację treningu, 3) strategiczne przygotowanie drużyny, 4) komunikację. Celem artykułu jest przedstawienie aktualnego stanu wiedzy na temat analizy wideo w sporcie, ze szczególnym uwzględnieniem najnowszych badań oraz wskazanie kierunków rozwoju tej technologii.
Analiza wideo to proces nagrywania ruchu sportowca i jego dalszej interpretacji przy pomocy specjalistycznych narzędzi informatycznych. Jej celem jest identyfikacja wzorców ruchowych, pomiar parametrów biomechanicznych (kąty stawów, prędkości liniowe, trajektorie), a następnie ich porównanie z modelem referencyjnym.
Etapy procesu analitycznego obejmują: 1) nagrywanie, 2) segmentację i obróbkę, 3) tworzenie modelu biomechanicznego, 4) analizę porównawczą oraz 5) feedback dla zawodnika.
Przegląd badań przeprowadzony przez Mödinger i in. wskazuje, że wizualny feedback poprawia przyswajanie umiejętności ruchowych bardziej niż feedback werbalny. W warunkach szkolnych i treningowych najskuteczniejsze okazuje się połączenie obu form – obraz uzupełniony o komentarz trenera. Autorzy podkreślają także bariery organizacyjne, takie jak brak czasu na lekcji WF czy niewystarczająca znajomość technologii wśród nauczycieli.
Banoth i in. dokonali przeglądu zastosowań technik computer vision (CV) w sporcie. Obejmują one m.in. śledzenie zawodników i obiektów, detekcję zdarzeń, analizę taktyczną oraz przewidywanie trajektorii ruchu. Wnioski pokazują, że integracja CV z algorytmami AI zwiększa trafność i szybkość analiz.
Najbardziej nowoczesnym rozwiązaniem jest PATS (Proficiency-Aware Temporal Sampling), zaproponowany przez Bianchi i Liottę. Algorytm ten koncentruje się na selekcji najistotniejszych fragmentów nagrania, co pozwala na efektywną ocenę umiejętności sportowców. Wyniki pokazują, że PATS przewyższa wcześniejsze metody o 0,65–3,05%, a w trudnych dyscyplinach nawet o 26%.
Nacsport umożliwia analizę taktyczną, segmentację wideo i komunikację trenera z zawodnikiem. Pixellot automatyzuje nagrania, wykorzystując system kamer panoramicznych oraz AI do analizy w czasie rzeczywistym. Z kolei Velocity-Based Training (VBT) mierzy prędkość ruchu i dostarcza obiektywnego feedbacku dotyczącego intensywności ćwiczeń.
W futbolu analiza wideo pełni funkcję strategiczną i szkoleniową. Catapult wskazuje, że kluby wykorzystują nagrania nie tylko do analizy własnych błędów, lecz także do badania gry przeciwnika. Zawodnicy mogą analizować swoje zachowania decyzyjne, a trenerzy modyfikować ustawienia taktyczne.
Badania nad swingu golfowym pokazują, że analiza kinematyki kończyny górnej umożliwia precyzyjne wskazanie błędów w sekwencji ruchu. Współczesne systemy oparte na wielokamerowej analizie 3D pozwalają na natychmiastową korektę i porównanie z idealnym wzorcem.
Choć badania sprzed 2021 r. miały charakter pionierski, obecne systemy rozszerzają je o elementy AI. Analiza płynności ruchu i jego symetrii jest dziś stosowana w rehabilitacji (np. po urazach kończyn dolnych), co zwiększa transfer wiedzy między sportem wyczynowym a medycyną sportową.
Korzyści obejmują: obiektywizację treningu, personalizację, lepszą komunikację oraz przygotowanie strategiczne. Analiza wideo pozwala eliminować subiektywizm ocen trenera i dostarcza natychmiastowych danych o ruchu.
Ograniczenia dotyczą: kosztów sprzętu i oprogramowania, braku kompetencji cyfrowych trenerów, czasochłonności oraz ochrony danych. Profesjonalne systemy są kosztowne, a nagrania sportowców wymagają odpowiednich zabezpieczeń prawnych i technicznych.
Analiza wideo jest obecnie jednym z najważniejszych narzędzi w sporcie wyczynowym i amatorskim. Dzięki niej możliwe jest doskonalenie techniki poprzez obiektywne pomiary, indywidualizacja procesu treningowego, rozwój strategii zespołowej oraz zwiększenie skuteczności komunikacji na linii trener–zawodnik. Najnowsze badania jednoznacznie wskazują, że integracja analizy wideo z AI i CV zwiększa jej skuteczność i użyteczność. Polska praktyka (system APAS) stanowi wartościowy punkt odniesienia, obrazujący ewolucję technologii analizy wideo.