Die automatisierte Leistungsanalyse im Basketball erreicht durch neue Fortschritte in der Bildverarbeitung eine neue Entwicklungsstufe. Das aus dem Förderprogramm NBA Launchpad 2026 hervorgegangene Startup Swish Basket hat am 24. August 2026 den Abschluss einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,2 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Angeführt wurde das Investment von der Risikokapitalgesellschaft Aristagora VC. Gegründet wurde das Unternehmen von Joel Bar-El, der zuvor als Mitgründer des Einzelhandels-Analyseunternehmens Trax bekannt wurde.
Der technologische Ansatz von Swish Basket zielt darauf ab, die Leistungserfassung von Spielern vollständig ohne störende Körpersensoren oder Wearables zu realisieren. Das System nutzt eine kompakte Hardware-Einheit, die direkt oberhalb des Basketballkorbs montiert wird. Durch die Kombination von LiDAR-Sensoren und optischer Computer Vision werden Wurfmechanik, die exakte Flugbahn des Balls sowie Trefferquoten in Echtzeit registriert. Eine integrierte Gesichtserkennung ordnet die ermittelten Metriken automatisch den einzelnen Spielern auf dem Spielfeld zu.
Parallel zu den Hardware-Neuerungen im Amateursport und Training schreitet auch die professionelle Videoanalyse voran. Das Sports Analytics Lab der University of Florida hat in Kooperation mit dem Pariser Tracking-Spezialisten SkillCorner ein Modell zur automatisierten Erfassung taktischer Spielzüge vorgestellt. Die gemeinsame Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Quantifizierung von Offensiv-Rebound-Entscheidungen, dem sogenannten Offensive Crashing.
Die von SkillCorner entwickelte Technologie verzichtet auf zusätzliche Hallensensorik und stützt sich rein auf reguläre Fernsehübertragungen. Aus den 25 Bildern pro Sekunde des Broadcast-Signals rekonstruieren neuronale Netze die Positionen aller Akteure, selbst wenn diese kurzzeitig durch Mitspieler oder Schiedsrichter verdeckt werden. Das Modell erreicht eine Genauigkeit von 97 Prozent bei der Klassifizierung von Rebound-Mustern und wurde direkt in das Scouting-System der Florida Gators integriert.
Der Verzicht auf Spezial-Hardware und physische Tracker eröffnet neue Möglichkeiten für Scouting und Spielentwicklung. Während professionelle Programme bisher auf teure Multi-Kamera-Installationen in Stadien angewiesen waren, ermöglichen KI-Modelle nun präzise Taktikanalysen aus einfachen Videostreams. Gleichzeitig bringen modulare Systeme wie jenes von Swish Basket professionelle Messdaten auf Trainingsplätze und College-Courts, wodurch datengestützte Trainingsmethoden breiter zugänglich werden.