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 Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Лето 2025 обещает насыщенную линейку научно-фантастических сериалов на ведущих стриминговых платформах. От адаптаций культовых романов до масштабных космических одиссей — мы отобрали проекты, на которые стоит обратить внимание.
Исследователи разобрались с тем, что происходит в организме пластикоядных гусениц при поедании и переваривании самого распространенного пластика. Оказалось, что для их здоровья это не проходит бесследно, но, похоже, есть способ помочь и гусеницам, и осуществляемому ими процессу разрушения искусственных полимеров.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
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