Навигация

Статья

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОДИНОЧНЫХ ПРЯМЫХ УДАРОВ В БОКСЕ (0.69 Mb, pdf) Прочитать
Авторы:
Хасаншин Ильшат Ядыкарович
Уткин Даниил Сергеевич
Дербин Дмитрий Николаевич
Аннотация:

Целью работы было проведение экспериментальных исследований по распознаванию одиночных ударов в боксе на основе фреймворка MediaPipe, включающего в себя модели сверточных нейронных сетей BlazePose для определения позы человека.

Методы и организация исследования. Для распознавания движений и вида удара применялся фреймворк с открытым исходным кодом MediaPipe, в который встроена сверточная нейронная сеть для определения движений и позы человека BlazePose. Исследования проводились с участием 14 спортсменов с тренировочным опытом 2-3 года. В контрольной группе было 14 мужчин, возраст – 21±3 года, вес – 70±12 кг, рост – 175±11 см. Были исследованы только прямые удары, которые наносились справа и слева со сменой стоек. Классификация ударов производилась на основе алгоритма k-ближайших соседей (англ. k-nearest neighbors algorithm, k-NN). 

Результаты исследования. Исследования показали, что точность распознавания ударов передней левой рукой (0,86) и правой рукой (0,87) ниже, чем такие же показатели для перекрестных ударов – 0,95 и 0,96. Средняя точность по всем классам составила 0,93. Оценка точности полученных результатов классификации была произведена на основе F-метрики. 

Заключение. Простота и эффективность методики позволяют легко внедрить ее в тренерскую практику, а также делают ее перспективной для дальнейших исследований других видов ударов.

Список литературы:
  • Bazarevsky V., Kartynnik Y., Vakunov A., Raveendran K., Grundmann M. BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs.  doi = 10.48550/ARXIV.1907.05047.
  • Bhargava, Neha & Cuzzolin, Fabio. (2020). Challenges and Opportunities for Computer Vision in Real-life Soccer Analytics. Conference: AAAI 2020 - Workshop on AI in Team Sports (AITS 2020)At: New York, USA.
  • Campos, Guilherme O.; Zimek, Arthur; Sander, Jörg; Campello, Ricardo J. G. B.; Micenková, Barbora; Schubert, Erich; Assent, Ira; Houle, Michael E. (2016). «On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study». Data Mining and Knowledge Discovery. 30 (4): 891–927. doi:10.1007/s10618-015-0444-8. ISSN 1384-5810. S2CID 1952214
  • D. Dinu, B. Millot, J. Slawinski, J. Louis. An Examination of the Biomechanics of the Cross, Hook and Uppercut between Two Elite Boxing Groups. Proceedings, 2020; Volume 49, pp. 61. https://doi.org/10.3390/proceedings2020049061.
  • D. K. Kimm, D. Thiel. Hand Speed Measurements in Boxing. Procedia Engineering, 2015; Volume 112, pp. 502-506. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.07.232.
  • Emad, Bassel & Atef, Omar & Shams, Yehya & El-Kerdany, Ahmed & Shorim, Nada & Nabil, Ayman & Atia, Ayman. (2020). iKarate: Karate Kata Guidance System. Procedia Computer Science. 175. 149-156. 10.1016/j.procs.2020.07.024.
  • https://colab.research.google.com/drive/19txHpN8exWhstO6WVkfmYYVC6uug_o…
  • https://mediapipe.dev/
  • https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_sc…
  • Kasiri, Soudeh & Fookes, Clinton & Sridharan, Sridha & Morgan, Stuart. (2017). Fine-grained action recognition of boxing punches from depth imagery. Computer Vision and Image Understanding. 159. 10.1016/j.cviu.2017.04.007.
  • M. Zago, M. Codari, F. Marcello Iaia & C. Sforza Multi-segmental movements as a function of experience in karate, Journal of Sports Sciences, 2017; Volume 35, Issue 15, рр. 1515-1522, DOI: 10.1080/02640414.2016.1223332.
  • Malawski, Filip & Kwolek, Bogdan. (2016). Classification of basic footwork in fencing using accelerometer. 51-55. 10.1109/SPA.2016.7763586.
  • Messelodi, Stefano & Modena, Carla & Ropele, V. & Marcon, S. & Sgro, Michael. (2019). A Low-Cost Computer Vision System for Real-Time Tennis Analysis. 106-116. 10.1007/978-3-030-30642-7_10.
  • N. Haralabidis, D.J. Saxby, C. Pizzolato, L. Needham, D. Cazzola, C. Minahan. Fusing Accelerometry with Videography to Monitor the Effect of Fatigue on Punching Performance in Elite Boxers. Sensors 2020; Volume 20, pp. 5749. https://doi.org/10.3390/s20205749.