技战术标注
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
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。
AI 教练 Agent
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
球员追踪
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
实测，而非承诺
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
能跑的软件，不是幻灯片
开源
生于开源
核心管线均为 Apache-2.0 许可。欢迎 star、fork， 或直接集成进你的技术栈。
公司
行家出品
LynxFlow AI
LynxAct 是 LynxFlow AI 旗下的体育视频智能分析产品线。团队 2026 年创立于杭州，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。
- 成立
- 2026 年
- 总部
- 中国杭州
- 方向
- 体育 AI · 视频智能
- 阶段
- 自筹资金 · 种子轮前
创始人
Alexander Cardoza
Founder & CEO, LynxFlow AI
Alexander Cardoza 本科毕业于中部一所 211 高校，获教育学、文学 双学士学位；硕士毕业于爱丁堡大学，获理学硕士（M.Sc.）学位，主要 研究方向为智能穿戴设备的加速度数据与身体活动流行病学。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。
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