Инновационные подходы в организации занятий физической культурой с применением компьютерных технологий

Научная статья

УДК 796+004

DOI: 10.15293/1812-9463.2304.06

Инновационные подходы в организации занятий физической культурой с применением компьютерных технологий

Шрайнер Борис Александрович

Новосибирский государственный педагогический университет, г. Новосибирск, Россия

Жомин Константин Михайлович

Новосибирский государственный педагогический университет, г. Новосибирск, Россия

АннотацияВ статье рассматриваются перспективы использования технологий компьютерного зрения в процессе физического воспитания школьников. Анализируются современные методы распознавания образов, детектирования и отслеживания объектов, которые могут применяться для автоматизированного контроля за выполнением физических упражнений. Особое внимание уделяется возможностям библиотеки MediaPipe, позволяющей в режиме реального времени отслеживать положение и перемещение частей тела человека. Рассмотрены конкретные алгоритмы и программные решения на основе MediaPipe, OpenCV, TensorFlow, Keras, позволяющие анализировать правильность выполнения движений, оценивать физическую нагрузку, распознавать ошибки. Показана возможность использования нейросетевых алгоритмов для оценки осанки и построения оптимальной траектории движений. Разработана и апробирована программа «CV-Тренер» для автоматизированной оценки конституциональных особенностей (типа телосложения), определения пропорций тела, вычисления углов и длин сегментов тела, что позволяет количественно оценить амплитуду и траекторию движения двигательного действия на видео. Обсуждаются перспективы интеграции технологий компьютерного зрения в образовательный процесс для повышения эффективности и индивидуализации физического воспитания школьников.

Ключевые слова: компьютерные технологии, компьютерное зрение, компьютерная программа, физическая культура, физические упражнения, автоматизация, обучающиеся.

Для цитированияШрайнер Б. А., Жомин К. М. Инновационные подходы в организации занятий физической культурой с применением компьютерных технологий // Вестник педагогических инноваций. 2023. № 4 (72). С. 77–85. DOI: https://doi.org/10.15293/1812-9463.2304.06

ФинансированиеВыполнено в рамках проекта «Исследование и разработка методики занятий по оздоровительной физической культуре», который реализуется при финансовой поддержке Министерства просвещения РФ в рамках государственного задания № 073-03-2023-027 от 27.01.2023 г.

текст

Список источников

1. Бойко Г. М., Пурыгина М. Г. Применение искусственного интеллекта и его помощь игрокам и тренерам в спорте // Молодой ученый. – 2021. – № 50 (392). –
С. 28–32.

2. Ермаков А. В. Анализ движения в единоборствах с помощью библиотек «компьютерного зрения» OpenCV и фреймворка искусственного интеллекта MediaPipe // Боевые искусства и спортивные единоборства: наука, практика, воспитание: материалы VI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Москва, 14 октября 2021 г.) / под общ. ред. Ю. Л. Орлова, Л. Г. Рыжковой. – М.: Изд-во Российского университета спорта «ГЦОЛИФК», 2021. – С. 106–111.

3. Ермаков А. В., Горецкая Н. Н. Анализ амплитуды движения во время метания ножа на дистанцию 3 метра с помощью фреймворка искусственного интеллекта // Integration of science and sports practice in combat sports: сборник трудов конференции (Москва, 16 ноября 2021 г.). – М.: Изд-во Российского университета спорта «ГЦОЛИФК», 2021. – С. 167–173.

4. Ермаков А. В., Мякинченко П. Е. Прогнозирование с использованием методов математического моделирования в спорте высших достижений на примере зимних видов спорта // Теория и практика физической культуры. – 2021. – № 2. – С. 52–54.

5. Зинкевич А. В., Залуская Е. Е., Тур А. А. Применение оценки позы и жестов человека в цифровом двойнике здания // Перспективы науки. – 2023. – № 7 (166). –
С. 38–41.

6. Казначеев Д. Г. Отслеживание движения рук с помощью компьютерного зрения // Лучшая научно-исследовательская работа 2021: сборник статей XXXII Международного научно-исследовательского конкурса (Пенза, 15 августа 2021 г.) / под общ. ред. Г. Ю. Гуляева. – Пенза: Наука и Просвещение, 2021. – С. 29–32.

7. Киселев Ю. В., Богомолов И. А., Розалиев В. Л., Баклан В. А. Анализ подходов, методов и решений для детектирования позы человека. Выбор инструмента для задачи определения эмоционального состояния человека по его позе // Современные наукоемкие технологии. – 2023. – № 6. – С. 41–47. DOI: https://doi.org/10.17513/snt.39629

8. Лапаева А. Г., Табаков С. Е., Ермаков А. В. Верификация методики измерения V-фактора при выполнении бросков с поворотом в самбо // Вестник спортивной науки. – 2023. – № 3. – С. 82–87.

9. Медведев А. А., Лаптев А. А. Алгоритм выявления невербальных маркеров поведения человека на видео // Научный результат. Информационные технологии. – 2022. – Т. 7, № 2. – С. 58–64. DOI: https://doi.org/10.18413/2518-1092-2022-7-2-0-8

10. Обухов А. Д., Дедов Д. Л., Суркова Е. О., Коробова И. Л. Метод трехмерного захвата движений человека на основе компьютерного зрения // Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). – 2023. – Т. 23, № 3. – С. 317–328. DOI: https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-3-317-328

11. Обухов А. Д., Волков А. А., Вехтева Н. А. [и др.] Метод формирования цифровой тени процесса перемещения человека на основе объединения систем захвата движений // Информатика и автоматизация. – 2023. – Т. 22, № 1. – С. 168–189. DOI: https://doi.org/10.15622/ia.22.1.7

12. Соловьева А. Искусственный интеллект – перспективы применения в спортивной индустрии [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.readkong.com/page/iskusstvennyy-intellekt-perspektivy-primeneniya-v-6697786?p = 2 (дата обращения: 11.08.2023).

13. Суркова Е. О., Архипов А. Е., Вехтева Н. А. Разработка алгоритма захвата движений человека на основе компьютерного зрения // Образование России и актуальные вопросы современной науки: сборник статей VI Всероссийской научно-практической конференции (Пенза, 22–23 мая 2023 г.) / под ред. П. А. Гагаева, Е. П. Белозерцева. – Пенза: Изд-во ПГАУ, 2023. – С. 464–468.

14. Терехин А. Д., Ильялов О. Р., Степанов А. В. Система оценивания спортивных упражнений по нейросетевому анализу видеоряда // Прикладная математика и вопросы управления. – 2022. – № 1. – С. 75–86. DOI: https://doi.org/10.15593/2499-9873/2022.1.04

15. Irshad M. T., Nisar M. A., Gouverneur P., Rapp M., Grzegorzek M. AI Approaches towards Prechtl’s Assessment of General Movements: A Systematic Literature Review // Sensors. – 2020. – Vol. 20, Issue 18. DOI: http://dx.doi.org/10.3390/s20185321

16. Sers R., Forrester S., Moss E., Ward S., Ma J., Zecca M. Validity of the Perception Neuron Inertial Motion Capture System for Upper Body Motion Analysis // Measurement. – 2020. – Vol. 149. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2019.107024

Информация об авторах

Шрайнер Борис Александрович – кандидат психологических наук, доцент кафедры информационных систем, Новосибирский государственный педагогический университет, Новосибирск, Россия, https://orcid.org/0000-0002-5697-2701, boris.shrayner@gmail.com

Жомин Константин Михайлович – кандидат биологических наук, доцент, доцент кафедры спортивных дисциплин, Новосибирский государственный педагогический университет, Новосибирск, Россия, https://orcid.org/0000-0001-8642-9470,
kos-jom83@mail.ru

Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку статьи к публикации.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Поступила: 18.08.2023, одобрена после рецензирования: 18.10.2023, принята к публикации: 02.11.2023.