Entrada: arquivo local ou stream
O sistema aceita arquivo de vídeo local (mp4, mkv, etc.) ou link de streaming. O processamento é iniciado pela GUI ou por linha de comando, com parâmetros configuráveis por torneio ou câmera.
Case de sucesso · Video analytics · Esporte
Remoção automática de dead time em transmissões de tênis
Pipeline de visão computacional que detecta automaticamente o início e fim de cada ponto, do gesto de saque ao final do rally, e remove os trechos sem ação. O resultado: vídeos focados apenas no jogo real, prontos para análise técnica ponto a ponto.
Redução no tempo de vídeo
só os pontos jogados permanecem
Detecção de saque e rally
sem marcação manual frame a frame
Replays no output
heurísticas de broadcast removem automaticamente
Entrada suportada
arquivo local ou link de streaming
Confira o case completo
O problema
Vídeos completos de tênis — 70% do tempo sem ação
Uma partida de tênis transmitida tem duração média de 2 a 3 horas. Desse total, uma fração significativa é composta por trechos sem ação real: preparação do saque, troca de bolas, replays, intervalos entre games, entradas de comercial e cortes de câmera. Para analistas técnicos e comissões técnicas, revisar esse material é demorado e pouco prático.
A necessidade era clara: uma ferramenta que extraísse automaticamente apenas os pontos jogados, do gesto de saque ao fim do rally, gerando um vídeo enxuto, navegável e pronto para análise técnica sem trabalho manual.
SEM O SISTEMA
- 2–3h de vídeo com ~70% de trechos sem ação
- Marcação manual de início e fim de cada ponto
- Replays misturados ao vídeo sem identificação
- Análise técnica lenta — navegar ponto a ponto é impraticável
- Sem sumário automático de tempo útil ou contagem de pontos
COM O TENNIS ANALYTICS
- Vídeo exportado só com os pontos, na sequência
- Detecção automática de saque e fim do rally
- Replays identificados e removidos por heurísticas de broadcast
- Análise técnica ponto a ponto em vídeo enxuto e navegáveL
- Sumário automático: tempo útil total e número de pontos
Como funciona
Do vídeo completo ao highlight de pontos
O pipeline recebe um arquivo de vídeo local ou um link de streaming e processa frame a frame, identificando os momentos relevantes da partida com base em padrões visuais e análise temporal.
Detecção de quadra, jogadores e padrão de saque
Visão computacional detecta a quadra e os jogadores frame a frame, monitorando padrões de movimento característicos do gesto de saque. Quando o padrão é detectado, o sistema marca o início do ponto com margem de segurança configurável (default ±1s).
Análise temporal do rally e detecção do fim do ponto
Durante o rally, análise temporal confirma o período ativo de jogo. O fim do ponto é identificado pelo padrão visual de bola fora ou pela interrupção brusca da dinâmica de movimento — quando os jogadores param e a câmera muda de comportamento.
Identificação e remoção de replays
Heurísticas de broadcast detectam replays automaticamente por sobreposições visuais (overlays de câmera lenta, banners de "REPLAY") e padrões de corte de câmera. Os trechos identificados como replay são excluídos do output antes da exportação.
Os segmentos de ação são concatenados em um novo vídeo com áudio original sincronizado. O sistema gera um sumário com tempo total útil, número de pontos detectados e lista de timestamps para navegação direta ponto a ponto.
Interface
GUI simples para ajuste e execução
A GUI foi construída para o analista técnico — não para o engenheiro. Seleção do arquivo ou stream, ajuste dos parâmetros de corte, execução e visualização de amostras do output, tudo numa interface limpa sem necessidade de linha de comando.
- Margem de segurança configurável (±0 a 3s)
- Preview de amostras antes da exportação final
- Código limpo para integração em projetos maiores
- Sumário com tempo útil e número de pontos Sumário com tempo útil e número de pontos
Tecnologia aplicada
Quatro módulos — um pipeline integrado
O pipeline combina visão computacional, análise temporal e heurísticas de broadcast em quatro módulos independentes que operam em sequência sobre cada frame do vídeo.
Visão computacional para detecção de ação
Detecção de quadra, jogadores e padrões de movimento característicos do tênis — gesto de saque, dinâmica do rally, posicionamento dos jogadores. Base para identificar início e fim de cada ponto com precisão.
Análise temporal do período ativo
Análise frame a frame para confirmar continuidade do rally e detectar o fim do ponto pela interrupção da dinâmica de movimento. Margem de segurança configurável garante que eventos próximos ao corte não sejam perdidos.
Heurísticas de broadcast para replays
Identificação automática de replays por overlays visuais (banners, indicadores de câmera lenta) e padrões de corte típicos de transmissão televisiva. Remove replays antes da exportação sem afetar o conteúdo de jogo real.
Processamento eficiente para arquivos longos
Pipeline otimizado para operar em arquivos de vídeo de 2–3 horas e streams ao vivo. Exportação com preservação de qualidade original e sincronização de áudio/vídeo garantida na concatenação dos segmentos.
Impacto
O que muda para analistas e comissões técnicas
Três transformações diretas no fluxo de trabalho de quem analisa partidas de tênis profissionalmente.
Economia de tempo na análise
Vídeos enxutos com apenas os pontos jogados reduzem o tempo de revisão em até 70%. O analista navega ponto a ponto sem percorrer trechos mortos — e a preparação de relatórios técnicos fica significativamente mais ágil.
Análise técnica mais eficiente
Com o sumário automático de pontos e timestamps, é possível navegar diretamente para qualquer ponto da partida, comparar sequências específicas e identificar padrões táticos sem scrubbing manual no vídeo.
Flexível para qualquer contexto
Aceita arquivo local ou stream ao vivo. Parâmetros ajustáveis por torneio, superfície ou configuração de câmera. Código documentado para integração com sistemas maiores de tagueamento e estatística.
Por que a Apollo
IA aplicada — não IA experimental
O Glass não foi construído com uma ferramenta genérica. Foi desenvolvido com fine-tuning específico para o domínio artístico — a diferença entre um modelo que gera imagens e um modelo que entende vitrais.
Treinamento no domínio certo
O Glass não foi construído com uma ferramenta genérica. Foi desenvolvido com fine-tuning específico para o domínio artístico — a diferença entre um modelo que gera imagens e um modelo que entende vitrais.
Pipeline end-to-end
Do dataset ao output final em alta resolução — sem dependência de APIs externas ou ferramentas de terceiros para o núcleo da geração.
Interface para não-técnicos
A ferramenta foi construída para designers e arquitetos, não para engenheiros de IA. Prompt em linguagem natural, controles visuais, sem configuração técnica.
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A Apollo Solutions desenvolve soluções de visão computacional e IA generativa para desafios industriais e criativos reais. Fale com a equipe técnica.