Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Создана нейросетевая технология для оценки качества тренировок юных футболистов
С развитием методов компьютерного зрения появились новые возможности для анализа и улучшения качества подготовки юных спортсменов. Один из современных инструментов — технология трехмерной детекции, то есть определения в пространстве и времени положения ключевых точек человека. Она позволяет не только отслеживать движения, но и проводить глубокий анализ их техники, помогая тренерам и спортсменам выявлять слабые места, совершенствовать навыки и автоматизировать контроль качества выполнения упражнений. Ученые Пермского Политеха разработали прототип информационной системы поддержки тренерских решений, основанной на нейросетевой технологии. Это позволит оценивать тренировочный процесс футболистов с помощью интеллектуального анализа данных, получаемых с видеокамер.
Статья опубликована в журнале «Прикладная математика и вопросы управления». Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030» совместно со специалистами Академии игровых видов спорта Пермского края под руководством А. В. Степанова.
Определять движения спортсмена можно по положению его 2D-скелета и взаимодействию со спортивным инвентарем. Но этого не всегда достаточно, так как для некоторых упражнений необходимо знать нахождение ключевых точек относительно друг друга в пространстве. Более того, после видеосъемки потребуется синхронизировать по времени кадры с левой и правой камеры. При использовании нейронных сетей в 3D-пространстве необходимость в этом отпадает. В целом 3D-подход предлагает лучшую точность и глубину анализа по сравнению с двухмерными методами детектирования, поэтому он положен в основу компьютерной программы.
Ученые Пермского Политеха с помощью обученной нейросети разработали прототип информационной системы поддержки принятия решений, которая сможет определять, насколько качественно идет тренировка юных футболистов. Система позволяет отслеживать индивидуальную работу каждого спортсмена команды одновременно и автоматизировать контроль качества со стороны тренера.
«Всего программа фиксирует 34 ключевые точки человека, среди которых плечи, локти, кисти, пальцы на руках и ногах, тазобедренные суставы, колени и стопы. Видеокамеры устанавливаются на тренировочном поле, а программно-аппаратная система записывает упражнения в форме видеоряда и передает его на компьютер, где происходит выявление ошибок при выполнении упражнений с мячом и без. Это позволит тренерам и аналитикам проводить детальный анализ техники членов футбольной команды и разрабатывать стратегии совершенствования спортивного мастерства», – комментирует Александр Терехин, аспирант кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ.
«Для проверки работы системы мы провели эксперименты на ряде упражнений, требующих анализа трехмерных изображений, например, наклонов. Задача нейросети – определить, насколько качество движений спортсмена соответствует заданным требованиям: не сгибать ноги в коленях, касаться пола пальцами обеих рук не более трех секунд и так далее.
Видеосъемка игрока осуществлялась справа, чтобы не было перекрытия одних частей тела другими, из-за чего нейронная сеть может не понять, как объединить в скелет отдельные ключевые точки. По предварительным результатам разработанная технология полностью справляется с выявлением ошибок в движениях игрока», – поясняет Валерий Столбов, заведующий кафедрой «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ, доктор технических наук.
В дальнейшем планируется расширить количество анализируемых спортивных упражнений (не менее 40) и провести комплексные испытания в футбольном манеже в процессе реальной тренировки. Разработка ученых Пермского Политеха позволит повысить эффективность занятий и автоматизировать процесс обработки результатов тестирования юных футболистов за счет внедрения компьютерного зрения и методов искусственного интеллекта.
Telegram 
Дзен 
VK Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Граница между меловым и палеогеновым периодами в геологической летописи выделяется не только повышенным содержанием иридия по сравнению с окружающими пластами. Породы над ней разительно отличаются от пород под ней: в них больше органики, а структура слоев характерна для совершенно иного гидрологического режима. Это обычно объясняют глобальными изменениями климата после падения Чиксулубского метеорита. В новой научной работе американские геологи с палеонтологами предложили еще один фактор, который был очевиден, но редко учитывался, — отсутствие крупных травоядных животных.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно