LynxAct — AI 驱动的体育视频智能

产品

一条管线，三个层级

我们为体育视频理解的每一层构建开放工具——俱乐部、分析师与研究者，可以按需取用正好合适的深度。

VLM 预标注 + 人工专家校对。标注员核验机器提案，而非从零打标—— 人工标注时间降低一个数量级，专家判断始终在场。

VLM 预标 · 专家校对 · 事件体系

把比赛数据转化为自然语言战术报告的 LLM Agent。四工具函数调用闭环：查询事件、发现模式、生成教练可执行的分析——内置 62 张精选技术卡。

LLM 推理 · 函数调用 · 战术报告

从转播画面提取 2D 球场坐标的开源管线——检测、多目标追踪与场地标定。已在职业比赛画面上验证亚米级重投影精度。

YOLO · ByteTrack · 单应性标定

技术

本页每一项能力，都有真实数据上的可复现探针支撑。以下是我们已经验证的结果。

98.7%零样本 VLM 准确率：150 张活动识别探针（Stanford40），10 类中 8 类满分

0.62–1.25米职业转播画面上的场地标定重投影误差，5 锚点单应性矩阵

95.7%≥8 名球员同时被稳定追踪的帧占比——场均 12.84 人，YOLOv8 + ByteTrack

62教练 Agent 知识库技术卡，覆盖过人、传球与射门技术

比赛画面

检测与追踪

场地标定

战术事件

LLM 分析

教练报告

实战

开源

核心管线正在整理，即将以 Apache-2.0 许可公开发布—— 含完整文档与可复现探针。敬请期待。

lynxact-coach 即将开源

足球战术分析 AI 教练 Agent——四工具函数调用闭环检索比赛数据，生成自然语言教练报告。

lynxmove-oss 即将开源

体育视频多源融合预标注工具包——VLM 提案、球员先验信号与专家校对，集成于同一 Web 界面。

公司

Hangzhou Lingxu Technology Co., Ltd.

LynxAct 由杭州凌序科技有限公司开发。公司 2026 年成立于杭州，专注体育分析 AI 工具——标注管线、追踪基础设施与 LLM 驱动的报告。

李忠杰（Zhongjie Li）

李忠杰拥有爱丁堡大学体育活动与健康硕士学位（M.Sc. Physical Activity for Health），曾用 R 构建体育数据分析管线。他创立 LynxAct，是要把现代视觉语言模型与 LLM 工具，带进一个至今仍靠人工打标的行业。