Football Tactical Analysis · 2026
Computer vision · football intelligence
Do vídeo para uma leitura tática estruturada
Uma base tecnológica que transforma transmissão de jogo em identidade, geometria, espaço e evidência para apoiar a decisão.
23JOGOS
119CLIPS
258FASES
5PRODUTOS VISUAIS
Projeto final · Master em Big Data Aplicado ao Futebol · UCAMUse ← → para navegar
Mapa da apresentação
Da necessidade ao piloto
00
Capítulo
Enquadramento do Projeto
Fechar a distância entre vídeo abundante e evidência tática estruturada.
00 · Enquadramento04 / 15
O vídeo mostra tudo, mas não entrega estado
Câmara não calibrada
Pan, zoom e cortes quebram qualquer geometria ingénua.
Oclusão e semelhança
Uma caixa num frame não é ainda uma identidade.
Bola intermitente
Pequena, rápida e frequentemente invisível.
- ≤ 23 pessoas
- ≤ 11 por equipa
- ≤ 1 GR por equipa
- ≤ 1 bola
- 1 identidade por pessoa
O contrato do futebol é o primeiro teste
01
Capítulo
A Solução
Uma cadeia auditável que transforma perceção visual em estado tático e produtos para análise.
01 · Arquitetura06 / 15
Nove etapas, uma direção
Framesextração bruta
LinhasOBB tipado
Boladeteção + filtro
Pessoasfusão 70/10
Papéisequipa · GR · árbitro
Consensorasto · separação · limites
TrajetóriaKalman + RTS
Render4 derivados
Interfacevisualização + benchmark
Política de investigação: rejeitar alterações que aumentem violações. Este critério ainda não está automatizado no processamento em lote atual.
Pipeline auditável e reprocessável
02
Capítulo
Dados
Os dados são um produto versionado, não um efeito secundário da inferência.
02 · Arquitetura de dados08 / 15
Quatro camadas preservam linhagem
01 · EVIDÊNCIAVídeo original · frames · metadados
02 · RASTREAMENTOLinhas · bola · pessoas · papéis · trajetória
03 · TÁTICAFormações · mudanças · fases · sucesso
04 · CONSUMOH.264 · planta 2D · interface · benchmark
Anotação de referência só de leitura · separação por jogo
03
Capítulo
Modelo
Um sistema híbrido: perceção aprendida, memória temporal e lógica determinística.
03 · Sistema híbrido
O modelo não é uma caixa. É um acordo entre três sistemas
Aprendido
- Detetor de pessoas
- Detetor dedicado de bola
- Detetor OBB para linhas
→
Temporal
- Foot-point / IoU em lote
- Consenso por track
- Kalman + RTS
→
Determinístico
- Topologia do campo
- Limites de plantel
- Regras de posse
Cada camada corrige uma classe diferente de erro
03 · Inteligência tática11 / 15
Posições estáveis tornam a tática explicável
01
Posse
Jogador mais próximo, suavização e persistência em perdas curtas.
02
Fase
Bola nos 40% defensivos da equipa em posse.
03
Formação
Fisher–Jenks em profundidade, guarda-redes excluído.
04
Mudança
Histerese impede que um jogador isolado crie ruído.
05
Sucesso
Manter posse e transportar a bola além do meio-campo.
Mesma lógica no benchmark e na interface
04
Capítulo
Demonstrações & Resultados
Prova visual, medições internas e limites de interpretação claramente assinalados.
04 · Antes e depois · Avaliação interna13 / 15
Correções dirigidas melhoram clips concretos
7,5%→1,4%
22,3 m→0,34 m
98 591 m→9,7 m
12→20
Métricas internas e específicas dos clips indicados. Demonstram mecanismos de correção; não estimam a precisão global do produto.
Fontes internas: auditoria técnica do batch · clips nomeados
04 · Distribuição tática observada14 / 15
258 fases revelam confrontos recorrentes
3v2
34
2v2
33
2v1
30
3v3
20
4v3
19
2v3
19
3v1
12
Frequência observada entre a primeira linha da equipa em posse e a primeira linha de pressão adversária.
Este benchmark descreve a distribuição das 258 fases derivadas; não mede a correção das classificações táticas.
119 clips · 25 categorias de confronto · frequência, não precisão
05 · Limitações e melhorias futuras15 / 15
Saber quando não sabemos é parte do produto
| Limitação | Limitada por | Próxima escalada |
|---|---|---|
| Bola ausente por vários segundos | Dados do detetor | Etiquetas multiestádio e retreino |
| GR com equipamento igual ao adversário | Física da cor | Âncora de posse ou baliza |
| Equipamentos escuros à noite | Física da cor | Configuração por jogo e calibração |
| Arranque sem contexto das equipas | Simetria | Primeiro frame validado de posse |
| Oclusão total | Dados do detetor | Retreino com oclusões e soft-NMS |
Agora
Cobertura de oclusões, bola e confiança por subsistema.
Seguinte
Retreino multijogo e testes adversariais por estádio.
Depois
Validação com analistas e pesquisa semântica de padrões.
O sistema não inventa objetos para maximizar a cobertura
01 · Enquadramento técnico
Cada etapa tem um contrato de conclusão
Persistir primeiro
O resultado estrutural é escrito em JSONL antes de criar overlays ou vídeo.
write_jsonl(path, rows)Retomar barato
Se o JSONL existe e tem cobertura, a inferência pesada é ignorada.
exists() and not forceReprocessar seletivo
--redo-roles reutiliza pessoas e bola, sem nova passagem GPU.
rebuild_roles_and_render()Verificar estado
O verificador atual classifica a cobertura e saúde de roles. A completude dos quatro vídeos continua a ser um gate separado no roadmap.
verify_and_complete.pyRecuperar uma execução interrompida sem perder proveniência
01 · Configuração e reversibilidade
Hipóteses tornam-se experiências reversíveis
Âmbito
--game, --clip, --max-frames, --frame-stride e --no-video limitam custo.
→
Limiares
Pessoas 0,70 na passagem principal e 0,10 na recuperação. Bola 0,50. Caminhos centralizados em settings.py.
→
Interruptores
Cada correção pode ser desligada isoladamente, permitindo A/B por jogo.
Risco: cerca de 100 opções FTA_* sem catálogo tornam um erro de digitação silenciosamente sem efeito.
settings.py · run_pipeline.py · variáveis FTA_*
02 · Dados estruturados
JSONL mantém cada frame independente e auditável
{
"frame_idx": 150,
"roles": [{
"track_id": 17,
"bbox": [812, 306, 858, 431],
"team": "Sharjah",
"role": "TEAM",
"pitch": [34.8, 11.2]
}],
"role_counts": {"Sharjah": 9, "Ajman": 10, "GK:Sharjah": 1, "REFEREE": 1}
}Uma linha por frame · streaming · diffs localizados
02 · Benchmark histórico · frame_analyzer
Como o benchmark histórico evitava contaminação
Anotação só de leitura
A IA não sobrescrevia a anotação do operador.
Hash antes e depois
A avaliação abortava se qualquer anotação mudasse.
Separação por jogo
Frames vizinhos não atravessavam treino e validação.
Arranque sem contexto
O jogo reservado não fornecia informação prévia ao próprio arranque.
Promoção por critérios
Macro melhorava, categorias não degradavam e invariantes ficavam a zero.
Referência histórica preservada no vault · infraestrutura de promoção não integrada no batch atual
03 · Perceção aprendida
Modelos especializados reduzem interferência
Pessoas
src/models/players/weights.ptPassagem 0,70 protege precisão; 0,10 recupera jogadores pequenos. Fusão por IoU, cor e corpo.
detect_people_and_ball()YOLOperson_merge.stage()fusão 70/10+
Bola
src/models/ball/weights.ptDetetor dedicado, filtro do relvado e seleção de um único candidato.
select_single_ball()≤1 bolaball_filter.stage()0,50+
Campo
src/models/lines/weights.ptO modelo OBB preserva orientação e tipo; a pose atual é resolvida a partir das linhas armazenadas.
run_pitch_lines()OBB tipadovalidate_typed_lines()topologiaTrês pesos locais · três responsabilidades distintas
03 · Rastreamento
Rastreamento responde “quem continua a ser”
Associação
O rastreador em lote liga pontos dos pés e IoU e atravessa interrupções curtas com MAX_AGE=8.
→
Consenso
Cada track_id recebe equipa/papel pela maioria. A mediana de cor protege contra sombras.
→
Correção
Mudança sustentada divide o rasto; rastos transitórios são podados; excedentes são reparados.
Risco: uma troca longa de identidade corrompe a maioria. Próximo passo: aparência / BoT-SORT no processamento em lote.
track_consensus.py · consensus()
03 · Formação e construção
Regras simples, mas temporalmente explícitas
Posse
A equipa do jogador mais próximo da bola reclama posse em espaço de imagem.
POSSESS_MAX_PXSuavização
Janela de maioria evita alternância em contactos e leituras instáveis.
POSSESS_SMOOTHConstrução
A bola deve estar na fração defensiva da equipa em posse.
BUILDUP_ZONELinhas
Fisher–Jenks divide defesa, meio e ataque; nenhuma linha excede cinco.
optimal_1d_partition()Sucesso = posse mantida + bola além do meio-campo.
infer_possession · detect_phases · confrontation_for_frame
01/02 · Contrato de entrega
Produtos diferentes, uma única verdade
DADOSJSONL por frame para auditoria e reprocessamento
5 PRODUTOSoriginal + combinado + planta 2D + Voronoi + convex hull
TÁTICAfases · formações · mudanças · sucesso
INTERFACEmanifesto · H.264 · navegação por jogo, clip e fase
4+1 significa quatro vídeos derivados pelo pipeline, mais a transmissão original preservada.
Estado canónico separado da apresentação · todos os produtos são reprocessáveis
03+
Modelo em detalhe
Da perceção ao estado tático
Como calibração, identidade, bola e regras temporais transformam deteções em informação utilizável.
01 · Arquitetura em código
Três fronteiras evitam uma caixa negra
Perceção
pipeline/frames.pyDescodifica o vídeo uma vez e fixa frame, timestamp e FPS.
extract_raw_frames()JPEG + metadadosdetect_people_and_ball()YOLO 70/10run_pitch_lines()OBB tipado→
Estado temporal
team_classification/roles_stage.pyTransforma observações independentes em identidades estáveis.
role_assignment.assign_clip()equipa · GR · árbitrotrack_consensus.consensus()maioria por IDprune_implausible_tracks()anti-fantasma→
Semântica
pipeline/render_video.pyProjeta no campo e produz artefactos para análise.
render_video.stage()quatro derivadosbuild_tactical_viewer.py::detect_phasesfase + sucessoroles_stage.stage()orquestraçãoJSONL entre etapas · execução retomável · resultados auditáveis
03 · Calibração · Caminho atual em lote
A pose combina evidência e controlo
Linhas armazenadas
O render atual resolve a pose a partir das linhas OBB tipadas já persistidas.
Lado e topologia
O controlo impõe um único lado de baliza e rejeita geometrias incoerentes.
Sanidade física
Homografias que projetam posições implausíveis fora do campo são rejeitadas.
Continuidade — risco aberto
last_H e suavização estabilizam a pose, mas a persistência ainda não tem limite temporal no processamento em lote.
Contrato atual
imagem (x,y) → H⁻¹ → campo (X,Y)
ACEITAR APENAS SE
linhas tipadas são coerentes
lado_baliza é consistente
projeção respeita dimensão física
Keypoints, HRNet e PnLCalib existem como caminhos alternativos ou manuais; a sua integração no processamento em lote permanece no plano de evolução.solve_homography_from_tagged_lines · orientation_guard · smooth_homographies · last_H
03 · Identidade e bola
Cor relativa e física temporal corrigem o que um frame não sabe
Equipa
- Torso sem relva/oclusor
- Matiz ou luminosidade adaptativas
- Mediana por track
- Divisão em mudança sustentada
→
Bola
select_single_ball()- Gate >3 m/frame
- Kalman [x,y,vx,vy]
- Suavização RTS retrospetiva
→
Honestidade
- Detetada: token sólido
- Trajetória: interpola até 25 frames
- Interface: pode preencher até 75 frames
- Sem evidência: desvanece
GR = outlier relativo à própria equipa + proximidade à baliza. Nunca uma cor fixa.
A/B interno Sharjah-1 · mismatch de cor 7,5% → 1,4%
04 · Problemas encontrados
Os avanços começaram como falhas concretas
Convenção de caixa errada
A margem RF-DETR aplicada ao YOLO aumentou a largura cerca de 2,5× e destruiu recall@IoU0.5.
0,03 → 0,35Projeções explosivas
O controlo físico e a orientação reduziram passos impossíveis que a suavização apenas escondia.
98 591 m → 9,7 mCor sob oclusão
Amostragem de torso, adaptação e mediana por track reduziram mismatch no clip Sharjah-1.
7,5% → 1,4%Jogadores ocluídos
A recuperação de baixa confiança elevou a cobertura média nos clips Al Dhafra-2/3.
12 → 20 / frameMétricas internas · clips nomeados · melhorias não equivalem a precisão global
01 · A solução · Mesmo instante, cinco produtos
Da transmissão ao modelo tático
Ajman v Sharjah · Sharjah-1 · 00:05 · imagens reais do pipeline
04 · Resultado final
A imagem liga o que o treinador vê ao que o sistema mede
Vídeo e planta partilham track_id, equipa, papel e timestamp
Resumo executivo
A tese em 30 segundos
O vídeo já contém a informação. A solução cria a camada que falta: estrutura, continuidade e contexto futebolístico para a tornar explorável.
Automatiza o primeiro passe analítico
Deteta campo, pessoas, bola, equipas e papéis antes de o analista entrar no detalhe.
Converte frames em estado temporal
Rastreamento e consenso reduzem oscilações e mantêm identidades ao longo do clip.
Produz várias leituras da mesma jogada
Transmissão anotada, planta 2D, Voronoi, convex hull e JSONL auditável.
É uma base, não uma caixa negra
Produtos intermédios, regras explícitas e limitações conhecidas suportam evolução controlada.
A solução apoia a interpretação; não substitui o conhecimento futebolístico
00 · Enquadramento · Origem
O ponto de partida
Um projeto multidisciplinar
Esta solução foi desenvolvida como projeto final do último módulo do Master em Big Data Aplicado ao Futebol, da UCAM.
O projeto teve como principal objetivo explorar as competências multidisciplinares do grupo, combinando conhecimento futebolístico, experiência prática e tecnologia. Partimos de algumas das limitações identificadas nos processos de preparação, planeamento e análise pós-jogo que fazem parte do quotidiano dos clubes de futebol.
Texto integral fornecido pelo grupo
00 · Enquadramento · Contexto
A função que cresce
Analytics como amplificador
Neste contexto, os departamentos de analytics assumem uma importância crescente. Alguns clubes já dispõem de estruturas internas consolidadas, outros encontram-se em processo de criação dessas equipas e muitos recorrem a serviços especializados em regime de outsourcing. Independentemente do modelo adotado, o objetivo é comum: apoiar os clubes na redução de ineficiências e promover maior rigor, rapidez e qualidade na preparação e análise dos jogos. A utilização de ferramentas analíticas e de visão computacional permite acrescentar detalhe aos processos de observação e disponibilizar informação de forma mais célere e estruturada. Desta forma, o decisor pode concentrar-se no contributo mais relevante para o seu trabalho como o conhecimento futebolístico, a interpretação do jogo e a tomada de decisão.
Tecnologia ao serviço do decisor · não em substituição do decisor
00 · Enquadramento · Premissa
Ambição com pragmatismo
Construir uma base
Tendo em consideração o tempo disponível e as limitações tecnológicas existentes, sabíamos que a solução desenvolvida não seria perfeita nem definitiva. Ainda assim, decidimos assumir o desafio de construir uma base que pudesse orientar e suportar o trabalho a desenvolver nos meses seguintes. Partimos, por isso, de uma premissa simples: “E porque não?”
E porque não?
Uma base iterativa · verificável · preparada para evoluir
00 · Enquadramento · Ambição
A oportunidade
Democratizar a análise
O problema abordado é complexo e tem vindo a ser estudado por algumas das maiores empresas da indústria. Paralelamente, vários clubes investem milhares de euros no acesso a ferramentas desta natureza, procurando obter uma vantagem competitiva, ainda que reduzida, através da utilização de dados e tecnologia. Perante este cenário, decidimos apostar, experimentar e desafiar-nos a criar uma solução que possa contribuir para a democratização deste tipo de análise. Pretendemos desenvolver uma ferramenta flexível, acessível e adaptável, que permita a cada analista explorar diferentes dimensões do jogo de acordo com os seus objetivos, necessidades e conhecimento futebolístico.
Visão: flexível · acessível · adaptável ao modelo de jogo
00 · Enquadramento · Processo atual
O paradoxo do vídeo
Mostra tudo. Entrega pouco estado.
A riqueza visual existe, mas está presa num processo manual, fragmentado e difícil de pesquisar.
Ver
Localizar o momento relevante.
Pausar
Fixar jogadores e bola.
Anotar
Reconstruir posições e papéis.
Cruzar
Comparar clips sem estado comum.
Explicar
Voltar ao vídeo para validar.
Tempo de observação consumido antes da interpretação
00 · Enquadramento · Valor
Um núcleo comum. Diferentes decisões.
AnalistaNavegar por fases, comparar estruturas e chegar mais cedo à interpretação.
TreinadorReceber evidência visual consistente para preparar e rever comportamentos.
DireçãoAvaliar uma capacidade interna adaptável sem depender de uma única leitura proprietária.
Dados / TIIntegrar produtos por frame, reproduzir execuções e construir novas métricas.
RapidezRigorFlexibilidadeAuditabilidade
Decisão
futebolística
futebolística
O ativo central é o estado canónico que alimenta todos os consumidores
01 · A solução · Proposta
Proposta de valor
Um pipeline de visão computacional que converte vídeo broadcast em estado tático rastreável.
01PerceberLinhas, pessoas e bola em cada frame.
02IdentificarEquipas, guarda-redes, árbitro e track ID.
03ProjetarImagem 2D para coordenadas do campo 105 × 68 m.
04EstabilizarConsenso temporal, filtros físicos e regras de futebol.
05InterpretarPosse, construção, linhas e confrontos.
06EntregarVídeos, planta, visualizações e dados estruturados.
Sem API externa na inferência · pesos locais · pipeline reproduzível
01 · A solução · Primeira prova
Broadcast e planta, sincronizados
Ajman v Sharjah · Sharjah-1 · produto real H.264
04 · Demo · Jogadores + bola 2D
Posição coletiva sem perder o vídeo
Representação espacial sincronizada por frame
04 · Demo · Voronoi
Uma leitura imediata do território
Interpretação responsável: proximidade geométrica, não xT validado
04 · Demo · Convex hull
A forma coletiva torna-se visível
Produto real · demo-convex-hull.mp4
04 · Demo · Dimensões do bloco
Ativo local: assets/demo-width-height.png
04 · Demo · Distribuição tática
Fonte de dados: tactical_benchmark.json · figura incluída nos ativos
04 · Conceito de experiência · Baseado na interface funcional
Vídeo, mapa e fase na mesma superfície
Tactical Analysis
EXEMPLO 3v2 · construçãoEXEMPLO 3v3 · mudançaEXEMPLO 4v3 · sucesso
EXEMPLO DE UX
Mock conceptual; referência funcional local: manual_tagging/solution.html
05
Capítulo
Limitações & Próximo Passo
Como converter uma base demonstrável numa capacidade operacional de confiança.
05 · Futuro · Plano de evolução
Três ondas para converter protótipo em produto
Confiar
- Limitar temporalmente a persistência de
last_H - Restaurar testes e manifestos de execução
- Verificar os quatro derivados por clip
- Catálogo único para opções FTA_*
Generalizar
- PnLCalib/keypoints no processamento em lote
- Recuperar deteções da bola
- Validar âncoras de cor multiestádio
- Rastreamento com aparência / BoT-SORT
Operacionalizar
- Experiência de pesquisa por fase
- Perfis por modelo de jogo
- Exportação para o processo do analista
- Monitorização e versões
Sequência: confiança → generalização → experiência
05 · Proposta · Piloto controlado
Critérios propostos — não resultados atuais
Quatro gates para decidir continuar
Completude técnica
Produzir todos os artefactos esperados nos clips selecionados.
Utilidade para o analista
Fases relevantes aceites ou corrigidas com baixa fricção.
Tempo até à primeira leitura
Comparar o processo assistido com a linha de base manual.
Integridade
Sem corrupção silenciosa; anotação de referência preservada.
Pedido: acesso a vídeo · um analista parceiro · capacidade GPU · sponsor semanal
05 · Futuro · Decisão
Pedido aos decisores
Não decidir hoje se a solução está terminada. Decidir se a base demonstrada merece uma fase de produto orientada por casos de uso reais.
Aprovar um piloto controlado de 6 semanas
Escolher duas decisões prioritárias
Construção adversária, compactação ou revisão pós-jogo.
Nomear sponsor e analista parceiro
Validação semanal, critérios claros e feedback registado.
Disponibilizar o domínio de teste
Uma competição, oito jogos e quarenta clips.
Financiar a confiança
Um recurso ML, 0,2 FTE de analista, acesso a vídeo e capacidade GPU.
Piloto com objetivos, anotação de referência e critérios de sucesso definidos
Football Tactical Analysis · Fecho
O vídeo
já sabe.
Falta
estruturá-lo.
Começámos com uma pergunta simples. Terminamos com uma base real, demonstrável e preparada para uma próxima decisão.
E porque não?Obrigado · perguntas & discussãoFootball Tactical Analysis