ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ БИОМЕХАНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ТЕХНИКИ ВЫПОЛНЕНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ УПРАЖНЕНИЙ

APPLICATION OF COMPUTER VISION ALGORITHMS FOR BIOMECHANICAL ANALYSIS OF PHYSICAL EXERCISE TECHNIQUE

Shynali Yenglik Bakhadyrkyzy

Student, Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov,

Kazakhstan, Karaganda

Sokolova Anzhelika Vadimovna

Scientific supervisor, lecturer of the Department of Physical Education, Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov,

Kazakhstan, Karaganda

АННОТАЦИЯ

Рассматривается применение технологий компьютерного зрения (CV) и искусственного интеллекта в физическом воспитании. Проанализирован метод Pose Estimation с использованием легковесных нейросетевых архитектур для автоматического контроля биомеханики движений. Обоснована эффективность таких систем для снижения травматизма и обеспечения объективного, персонализированного контроля за техникой выполнения упражнений студентами.

ABSTRACT

The application of Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence in physical education is discussed. The Pose Estimation method using lightweight neural network architectures for automatic biomechanical control of movements is analyzed. The effectiveness of such systems in reducing injuries and ensuring objective, personalized control over students' exercise technique is substantiated.

Ключевые слова: искусственный интеллект, компьютерное зрение, Pose Estimation, биомеханика, нейронные сети.

Keywords: artificial intelligence, computer vision, Pose Estimation, biomechanics, neural networks.

Введение

В условиях тотальной цифровизации сфера физической культуры требует внедрения современных интеллектуальных систем для повышения эффективности и безопасности тренировочного процесса. Неправильная техника выполнения упражнений является основной причиной травм, особенно при самостоятельных занятиях. Развитие технологий компьютерного зрения (CV) и глубокого обучения позволяет решать эту проблему, создавая доступные инструменты для автоматического биомеханического контроля. Целью работы является анализ возможностей использования AI для объективной оценки двигательной активности студентов.

Технологии и алгоритм анализа движений

Основой для автоматической оценки техники является технология Pose Estimation — определение положения тела человека в пространстве через локализацию ключевых точек суставов (keypoints). Современные нейросетевые архитектуры, в частности, фреймворк MediaPipe, отличаются высокой производительностью и могут работать в режиме реального времени даже на мобильных устройствах, что делает их оптимальными для массового использования в образовании.

Алгоритм работы системы выглядит следующим образом:

1. Захват данных: Видеопоток обрабатывается покадрово.
2. Детекция: Нейросеть выделяет координаты ключевых точек (суставов) тела, формируя его скелетную модель.
3. Векторный анализ: На основе полученных координат производится математический расчет углов между сегментами тела (например, угол сгибания в колене или наклон корпуса).
4. Сравнение и обратная связь: Полученные углы сравниваются с эталонными биомеханическими показателями. При выявлении отклонений (например, недостаточная глубина приседания или чрезмерный наклон спины) система мгновенно выдает голосовое или текстовое предупреждение.

Такой автоматический контроль позволяет предотвратить закрепление ошибочных двигательных стереотипов и снизить риск травматизма.

Заключение

Интеграция искусственного интеллекта и компьютерного зрения в физическое воспитание является необходимым этапом цифровой трансформации образовательного процесса. Использование данных технологий позволяет обеспечить:

1. Персонализацию: Автоматическую адаптацию тренировок под индивидуальные особенности студента.
2. Объективность: Точную оценку техники, исключающую субъективный фактор.
3. Здоровьесбережение: Профилактику травм за счет контроля биомеханики в реальном времени.

Разработанные методы демонстрируют, как современные IT-решения могут быть эффективно интегрированы в классическую учебную дисциплину, делая процесс физического воспитания более безопасным и технологичным.

Список литературы:

1. Гаврилов Д.А. Биомеханика движений человека: учебник для вузов. — М.: Советский спорт, 2020. — 312 с.
2. Иванов С.В., Петров А.А. Компьютерное зрение в спортивной аналитике // Information Technologies and Systems. — 2022. — № 4. — С. 55-61.
3. Lugaresi C. et al. MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines // arXiv preprint arXiv:1906.08172. — 2019.
4. Соколова А.В. Методика обучения базовым упражнениям на занятиях физической культурой в вузе: методическое пособие. — Караганда: Изд-во КСТУ, 2018. — 85 с.
5. Bradski G. The OpenCV Library // Dr. Dobb's Journal of Software Tools. — 2000.