ОЦЕНКА БИОМЕХАНИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ФИЗИЧЕСКИХ УПРАЖНЕНИЙ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

В настоящее время в сфере спорта и физической культуры актуальными являются задачи повышения эффективности тренировочного процесса, снижения риска травматизма, а также персонализации обучения и тренировок. В связи с этим активно развиваются исследования, направленные на автоматизированный анализ и оценку физических упражнений с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения. Указанные технологии позволяют отслеживать движения человека в режиме реального времени и с высокой точностью определять биомеханические параметры.

В данной работе рассматривается разработка интеллектуального фитнес-помощника на основе компьютерного зрения, предназначенного для распознавания физической активности, анализа техники выполнения упражнений и предоставления пользователям оперативной обратной связи. Предложенная система реализована с использованием методов глубокого обучения на базе архитектуры Ultralytics YOLO и библиотеки OpenCV. Система определяет ключевые точки тела и суставы, анализирует их пространственное положение, оценивает корректность выполнения упражнений, подсчитывает количество повторений и определяет показатели эффективности.

В ходе исследования был собран, предварительно обработан и аннотирован набор видеоданных, включающий различные двигательные упражнения. Были обучены модели глубоких нейронных сетей и проведена оценка их точности и производительности. Кроме того, на основе биомеханической модели выполнены расчёты нагрузок на отдельные части тела и сформированы корректирующие рекомендации, направленные на улучшение качества движений.

Экспериментальные результаты показали, что предложенная система обладает высокой точностью распознавания упражнений и эффективно функционирует в режиме реального времени. Разработанное программное решение может быть использовано людьми, занимающимися физическими упражнениями в домашних условиях, спортсменами, тренерами и специалистами в области физической культуры в качестве дополнительного инструмента для мониторинга и оптимизации тренировочного процесса. Результаты исследования подтверждают перспективность широкого применения технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения в сфере фитнеса и спорта.

1. Moeslund T.B., Thomas G., Hilton A. Computer Vision in Sports. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. https://link. springer.com/book/10.1007/978-3-319-09396-3#bibliographicinformation (date of access: 17.04.2024).

2. Naik B.T. A Comprehensive Review of Computer Vision in Sports: Open Issues / B.T. Naik, M.F. Hashmi, N.D. Bokde // Future Trends and Research Directions. Applied Sciences. – 2022. – vol. 12, issue 9. https://doi.org/10.3390/app12094429.

3. Smith J., Johnson M. Exploring the applications of computer vision in sports. https://www.ultralytics.com/blog/exploring-the-applications- of-computer-vision-in-sports (date of access: 17.01.2026).

4. AI-FIT COACH – Revolutionizing Personal Fitness with Pose Detection, Correction and Smart Guidance / K. Lakshmi Joshitha et al. // International Conference on Communication, Computing and Internet of Things, Chennai, India. – 2024. – Р. 1-5. https://doi.org/10.1109/IC3IoT60841.2024.10550400.

5. Lakshay Gupta Virtual Fitness Trainer using Artificial Intelligence / Lakshay Gupta, Shrey Gurbuxani, Kapil Madan // Proceedings of the 2024 Sixteenth International Conference on Contemporary Computing. – 2024. – Р. 226-233. https://doi.org/10.1145/3675888.3676056.

6. Empowering the Sports Scientist with Artificial Intelligence in Training, Performance, and Health Management / Nuno Mateus et al. // Sensors. – 2025. – vol. 25, № 1. – Р. 1-12. https://doi.org/10.3390/s25010139.

7. Enhanced Gym Performance Prediction using Machine Learning: A Comprehensive Model for Personalized Fitness / R. Babitha Lincy et al. // 3 rd International Conference on Automation, Computing and Renewable Systems, Pudukkottai, India. – 2024. – Р. 1396-1400. https://doi.org/10.1109/ICACRS62842.2024.10841763.

8. Вельможко Н.И. Разработка алгоритма распознавания физических упражнений / Н.И. Вельможко, А.А. Бойко // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: труды XIV Международной научной конференции. Кн. 2. – Владимир, 2020. – С. 94-99.

9. Германов К.В. Анализ применения компьютерного зрения в спорте / К.В. Германов, Т.В. Красноперова, А.А. Германова // Ученые записки университета имени П. Ф. Лесгафта. – 2023. – № 9 (223). – С. 100–105.

10. Терехин А.Д. Система оценивания спортивных упражнений по нейросетевому анализу видеоряда / А.Д. Терехин, О.Р. Ильялов, А.В. Степанов // Прикладная математика и вопросы управления. – 2022. – № 1. – С. 75-86.

11. Анализ подходов, методов и решений для детектирования позы человека. Выбор инструмента для задачи определения эмоционального состояния человека по его позе / Ю.В. Киселев и др. // Современные наукоемкие технологии. – 2023. – № 6. – С. 41-47.

12. Сивцов И.В. Революция искусственного интеллекта в спортивном туризме: эффективность, безопасность и персонализация / И.В. Сивцов // Проблемы и перспективы развития спортивного ориентирования и активных видов туризма: материалы III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. – Смоленск: Изд-во СГУС, 2024. – С. 222-224.

13. Коберник П.С. Использование искусственного интеллекта в сфере спорта для оптимизации работы фитнес-приложений / П.С. Коберник // Молодой ученый. – 2024. – № 15(514). – С. 453-454.

14. Кулаков П.А. Особенности разработки компьютерных обучающих тренажеров в Unity 3D / П.А. Кулаков, А.С. Еремин // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2024. – № 1. – С. 177-181.

15. Медникова Е.В. Перспективы применения приложений с искусственным интеллектом в физической культуре / Е.В. Медникова, Е.С. Котляров, М.В. Попова // Студенческий спорт: инновации, технологии и цифровая трансформация: материалы I Всероссийской научно- практической конференции (Калининград, 30-31 марта 2023 г.). – Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2023. – С. 153-156.

16. Распознавание активности человека по видеоданным / А.В. Пятаева и др. // International Journal of Advanced Studies. – 2022. – Т. 12, № 4. – С. 96-110.

17. Шрайнер Б.А. Инновационные подходы в организации занятий физической культурой с применением компьютерных технологий / Б.А. Шрайнер, К.М. Жомин // Вестник педагогических инноваций. – 2023. – № 4(72). – С. 77-85.

18. Конопко Е.А. Образование и искусственный интеллект: возможности, ограничения и перспективы / Е.А. Конопко, М.Г. Сидин // Студенческая наука для развития информационного общества: материалы ХV Всероссийской научно-технической конференции с приглашением зарубежных ученых. – Ставрополь: Изд-во СКФУ, 2024. – С. 37-42.