КОМПЬЮТЕРЛІК КӨРУ НЕГІЗІНДЕ ЖАТТЫҒУЛАРДЫ ТАНУ ЖӘНЕ ОРЫНДАУ ТЕХНИКАСЫН БАҒАЛАУ ӘДІСТЕРІ

Қазіргі таңда спорт пен дене шынықтыру саласында жаттығу процесінің тиімділігін арттыру, жарақат алу қаупін төмендету және оқыту мен жаттықтыруды жекелендіру мәселелері өзекті болып отыр. Осыған байланысты жасанды интеллект (ЖИ) пен компьютерлік көру технологияларын қолдану негізінде физикалық жаттығуларды автоматтандырылған түрде талдау және бағалау бағытындағы зерттеулер қарқынды дамуда. Аталған технологиялар адамның қозғалысын нақты уақыт режимінде қадағалап, биомеханикалық параметрлерді дәл анықтауға мүмкіндік береді.

Бұл жұмыста физикалық белсенділікті тануға, жаттығуларды орындау техникасын талдауға және пайдаланушыларға жедел кері байланыс ұсынуға арналған компьютерлік көруге негізделген интеллектуалды фитнес көмекшісін әзірлеу қарастырылады. Ұсынылған жүйе терең оқыту әдістеріне сүйене отырып, Ultralytics YOLO архитектурасын және OpenCV кітапханасын қолдану арқылы жүзеге асырылды. Жүйе дененің негізгі нүктелері мен буындарын анықтап, олардың кеңістіктік орналасуын талдау арқылы жаттығулардың орындалу дұрыстығын бағалайды, қайталау санын есептейді және тиімділік көрсеткіштерін анықтайды.

Зерттеу барысында әртүрлі жаттығу қозғалыстарын қамтитын бейне деректер жиыны жиналып, алдын ала өңделді және аннотацияланды. Терең нейрондық желі модельдері оқытылып, олардың дәлдігі мен өнімділігі бағаланды. Сонымен қатар, биомеханикалық модель негізінде дене бөліктеріне түсетін жүктемелер есептеліп, қозғалыс сапасын жақсартуға арналған түзету ұсыныстары қалыптастырылды.

Эксперименттік нәтижелер ұсынылған жүйенің жаттығуларды тану дәлдігі жоғары екенін және нақты уақыт режимінде тиімді жұмыс істейтінін көрсетті. Әзірленген бағдарламалық шешім үйде жаттығу жасаушы адамдарға, спортшыларға, жаттықтырушыларға және дене шынықтыру саласындағы мамандарға жаттығу процесін бақылау мен оңтайландыруда қосымша құрал ретінде пайдалануға мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелері жасанды интеллект пен компьютерлік көру технологияларын фитнес және спорт саласында кеңінен қолданудың перспективалы екендігін дәлелдейді.

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.