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
Аннотация. В 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 цитирования: Шрайнер 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
Финансирование. Выполнено 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.
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.