In de sport wordt het verschil tussen succes en falen vaak gemeten in milliseconden. Een cricketspeler die zijn voetpositie aanpast, een sprinter die zijn techniek verfijnt, of een voetballer die zijn passvorm perfectioneert—deze kleine aanpassingen kunnen het verschil maken tussen overwinning en nederlaag.
Traditionele motion capture is lange tijd de gouden standaard geweest voor het analyseren van atletische bewegingen, maar de beperkingen ervan hebben brede toepassing in de weg gestaan. Conventionele systemen vereisen dat atleten reflecterende markers en speciale pakken dragen terwijl ze presteren in gecontroleerde laboratoriumomgevingen. Deze opstellingen kunnen tienduizenden euro’s kosten, waardoor ze alleen toegankelijk zijn voor elite-teams en goed gefinancierde onderzoeksfaciliteiten.
Kunstmatige intelligentie verandert dit landschap ingrijpend. Markerloze motion capture, aangedreven door deep learning en computer vision, maakt het mogelijk om bewegingen direct vanuit videobeelden te volgen, zonder fysieke markers. Deze technologie ontwikkelt zich razendsnel, met bedrijven als Theia die vooroplopen met hun 2025-software-update ‘Theia Axiom’, die ondersteuning biedt voor de nieuwste NVIDIA RTX 50 Series grafische kaarten voor verbeterde verwerkingsmogelijkheden.
"Markerloze motion capture biedt een praktisch alternatief dat toegankelijk, schaalbaar en aanpasbaar is aan realistische omgevingen," legt professor Habib Noorbhai uit, gezondheids- en sportwetenschapper en coauteur van een recent onderzoek naar deze technologie. "Het is een verschuiving die belooft te veranderen hoe atleten trainen, hoe ze bewegen, hoe blessures worden beoordeeld en hoe coaches prestaties verfijnen."
De toepassingen zijn breed. In revalidatie kunnen fysiotherapeuten bewegingsafwijkingen realtime monitoren, waardoor atleten die herstellen van blessures zoals gescheurde voorste kruisbanden hun looppatroon en kniehoeken op afstand kunnen laten volgen. Voor prestatieverbetering kunnen coaches de biomechanica analyseren in natuurlijke omgevingen in plaats van kunstmatige laboratoria.
Hoewel markerloze systemen nog steeds uitdagingen kennen—zoals occlusieproblemen waarbij lichaamsdelen tijdelijk uit beeld verdwijnen en variaties in belichting die de nauwkeurigheid van tracking beïnvloeden—blijft de technologie zich snel verbeteren. Recente validatiestudies tonen veelbelovende resultaten, al merken onderzoekers op dat verdere verfijning nodig is voordat deze systemen marker-gebaseerde opstellingen volledig kunnen vervangen voor alle toepassingen.
De markt voor AI in sport groeit explosief, met prognoses die een stijging laten zien van $7,63 miljard in 2025 naar $26,94 miljard in 2030—een samengestelde jaarlijkse groei van 28,69%. Deze groei wordt gedreven door de toenemende adoptie van AI-technologieën in alle aspecten van sport, van prestatieanalyse tot blessurepreventie en fanbetrokkenheid.
Naarmate AI-modellen geavanceerder worden en sensortechnologie zich verder ontwikkelt, zal de precisie van markerloze systemen blijven toenemen. De toekomst zal waarschijnlijk bestaan uit een integratie van meerdere benaderingen, in plaats van dat één technologie de andere volledig vervangt, waardoor een naadloos kader ontstaat voor bewegingsanalyse dat werkt in verschillende contexten en behoeften.
Voor atleten op elk niveau betekent deze technologische revolutie dat geavanceerde prestatieanalyse steeds toegankelijker wordt. Wat ooit alleen beschikbaar was voor topatleten, is nu binnen handbereik van universiteitsteams, opleidingsprogramma’s en zelfs toegewijde amateurs—waardoor sportwetenschap wordt gedemocratiseerd en het speelveld op manieren wordt gelijkgetrokken die voorheen ondenkbaar waren.