體育比賽會產生大量資料。深度技術新創公司TVConal的總經理Masoumeh Izadi表示，以板球為例，每場比賽都會產生數百萬個影格資料點，供體育賽事分析師進行更深入的研究。

新加坡的TVConal公司運用NVIDIA Metropolis、TAO工具套件及SDK打造，人工智慧影像分析平台，能夠自動標記體育賽事中發生的各種事件

來自新加坡的TVConal將NVIDIA人工智慧（AI）和電腦視覺技術運用在該公司的體育賽事影像分析平台，讓球隊、聯盟及轉播電視台等人員能夠即時從這些海量資料中，更深入洞悉球員在場上的表現。

TVConal是電視內容分析（Television Content Analytics）的縮寫，該公司提供多種運動賽事的影像分析服務，重點鎖定板球、網球、羽球及足球。

TVConal使用 NVIDIA Metropolis應用程式框架打造出AI視覺影像分析平台，能夠偵測賽事中的重要事件、模擬運動員的行為、預測球員接下來的動作等。這些功能都有助於剖析賽事中的枝微末節，使球隊能夠在場上做出更明智的決定。

TVConal為NVIDIA Inception計畫的成員之一。NVIDIA藉由NVIDIA Inception這項免費的計畫，支持利用頂尖技術革新產業發展樣貌的新創公司。

替比賽內容加上標記這項功能可以為比賽中的重要事件建立時間軸，對於賽事影片分析而言非常重要。使用標記來產生詳細報告，讓裁判、教練、運動員及球迷都能透過統計資料及視覺回饋內容掌握球員表現。

Masoumeh Izadi說明，比賽及比賽中的其他事件都在一瞬間發生，有些比賽需要多達20個記錄員即時替體育賽事加上標記。這是十分耗費時間和人力的工作。

而體育賽事分析師使用TVConal的平台，只要點擊幾下滑鼠，就能從影格資料中取得寶貴洞察。AI能夠自動且準確地即時為賽事加上標記，分析師便有時間深入挖掘資料，提供更詳盡的回饋給球隊。

該平台還能捕捉到肉眼可能沒看見的關鍵時刻或犯規動作。Masoumeh Izadi表示：「萬一球員在球場上犯規，而人類又無法在幾毫秒內做出反應，此平台可以偵測到犯規事件並通知裁判即時採取行動。」

TVConal使用NVIDIA Metropolis打造出影像分析平台，協助他們簡化邊緣與雲端 AI 影像分析應用的開發、部署與擴展。Metropolis提供預先完成訓練的模型、訓練及最佳化工具、軟體開發套件及CUDA-X函式庫等，全部皆已在基於NVIDIA EGX企業平台的NVIDIA認證系統上運行完成最佳化，以進行加速運算作業。

Masoumeh Izadi表示：「NVIDIA提供的軟體工具、框架和硬體，讓我們能夠更快反覆調整，在縮短生命週期、降低成本的同時，將想法推向市場。」

TVConal使用NVIDIA DeepStream SDK來簡化影像處理流程、使用NVIDIA預先訓練好的模型及TAO工具套件加快AI訓練的速度，以及使用NVIDIA TensorRT SDK來最佳化推論能力。

TVConal團隊透過DeepStream即時處理直播影音內容，達到追上影像畫面更新率的必要速度。TensorRT函式庫幫助TVConal轉換其機器學習模型，以便在維持準確性之際，又能更快地處理資料。

TVConal運用NVIDIA Inception計畫所提供的技術資源、產業專家指導及上市支援服務。國際生產公司NEP Group、巴基斯坦板球委員會等單位皆是TVConal的客戶。

Masoumeh Izadi指出，預計到2028年時，全球體育賽事分析市場規模將成長超過20%。他表示：「我們可以從愈來愈多的體育賽事內容中取得寶貴的資訊。自動化影像處理能力將對體育界帶來革命性的變化，我們很高興能建立更先進的模型和流程以持續引領革新。」

全球更多新成員正使用NVIDIA Metropolis進行體育分析，包括新創公司Pixellot、Track160和Veo。