В Пермском Политехе создали нейросеть для анализа спортивных достижений
29.06.2022
Для эффективной работы тренеров в воспитании будущих спортсменов в тренировочном процессе необходимо создание динамического цифрового портрета обучаемого, включающего в себя получение показателей различных способностей и физических данных для планирования тренировок и перспектив развития спортсмена. Разработчики Пермского Политеха создали нейросеть, которая при помощи данных, получаемых с видеокамер, определит объективный уровень спортсмена на текущий момент и по результатам тестирования в автоматическом режиме составит индивидуальный рейтинг, который позволит оценивать результат развития в динамике.
Исследование опубликовано в журнале «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences». Разработка выполнена в рамках Программы академического стратегического лидерства «Приоритет-2030». Тестирование нейросети проводилось на футболистах.
Обычно контроль правильности выполнения тех или иных упражнений в процессе тренировки осуществляет тренер. Однако нельзя говорить о полной беспристрастности и абсолютной объективности при непосредственном участии человека в тестировании. Кроме того, один тренер зачастую физически не в состоянии качественно проводить одновременное тестирование нескольких человек, поэтому внедрение компьютерных технологий в процесс тренировок даст существенный прирост производительности труда в работе наставника.
Для автоматического контроля выполнения требований необходимо анализировать положение тела человека в пространстве и во времени, что обусловливает необходимость постановки и решения задачи анализа изображений, получаемых с видеокамер в виде некоторого видеоряда.
– Для представления положения тела человека в памяти компьютера используются ключевые точки, которые показывают местоположение основных суставов человека на изображении. Если исследуется последовательный ряд изображений, то получают положения точек в пространстве и во времени, по которым можно оценивать действия человека, – сообщает доцент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики Олег Ильялов.
Ключевыми точками являются левое и правое плечо, левый и правый локоть, левое и правое колено и так далее. Ключевые точки охватывают и голову человека, что может быть использовано для отработки правильной игры головой.
– На первом этапе алгоритма видеоряд разбивается на отдельные кадры, далее идет процесс поиска людей, их ключевых точек и спортивного инвентаря, с которым футболист выполняет упражнение. После того как вся необходимая информация с кадра собрана, происходит запись в файл для последующей обработки и анализа требований к упражнению, - делится аспирант кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» Александр Терехин.
Тестирование прототипа показало, что предложенную политехниками нейросеть можно использовать при оценке качества тренировочного процесса.
Исследование опубликовано в журнале «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences». Разработка выполнена в рамках Программы академического стратегического лидерства «Приоритет-2030». Тестирование нейросети проводилось на футболистах.
Обычно контроль правильности выполнения тех или иных упражнений в процессе тренировки осуществляет тренер. Однако нельзя говорить о полной беспристрастности и абсолютной объективности при непосредственном участии человека в тестировании. Кроме того, один тренер зачастую физически не в состоянии качественно проводить одновременное тестирование нескольких человек, поэтому внедрение компьютерных технологий в процесс тренировок даст существенный прирост производительности труда в работе наставника.
Для автоматического контроля выполнения требований необходимо анализировать положение тела человека в пространстве и во времени, что обусловливает необходимость постановки и решения задачи анализа изображений, получаемых с видеокамер в виде некоторого видеоряда.
– Для представления положения тела человека в памяти компьютера используются ключевые точки, которые показывают местоположение основных суставов человека на изображении. Если исследуется последовательный ряд изображений, то получают положения точек в пространстве и во времени, по которым можно оценивать действия человека, – сообщает доцент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики Олег Ильялов.
Ключевыми точками являются левое и правое плечо, левый и правый локоть, левое и правое колено и так далее. Ключевые точки охватывают и голову человека, что может быть использовано для отработки правильной игры головой.
– На первом этапе алгоритма видеоряд разбивается на отдельные кадры, далее идет процесс поиска людей, их ключевых точек и спортивного инвентаря, с которым футболист выполняет упражнение. После того как вся необходимая информация с кадра собрана, происходит запись в файл для последующей обработки и анализа требований к упражнению, - делится аспирант кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» Александр Терехин.
Тестирование прототипа показало, что предложенную политехниками нейросеть можно использовать при оценке качества тренировочного процесса.
Марина Осипова © Вечерние ведомости
Читать этот материал в источнике
Читать этот материал в источнике
В центре Екатеринбурга задержка трамваев из-за неисправного генератора
Вторник, 26 ноября, 08.22
В Екатеринбурге на Уралмаше трамвай сошел с рельсов
Вторник, 26 ноября, 08.06
Банде наркоторговцев в Екатеринбурге раздали сроки отсидки
Понедельник, 25 ноября, 22.08