Аналіз ланок тіла боксерів під час нанесення ударів за допомогою сучасних технологій

Abstract

Мета: оцінити ефективність використання сучасних технологій комп’ютерного зору для визначення ланок тіла боксерів під час нанесення удару. Матеріал та методи. В ході дослідження використовувалися такі методи: аналіз науково-методичної літератури та інтернет-ресурсів, аналіз відео та зображень за допомогою технологій машинного навчання (зокрема технологій комп'ютерного зору), а також застосування методів математичної статистики. Для аналізу обрано фінальний боксерський поєдинок у ваговій категорії до 91 кг на Олімпійських іграх (Токіо, 2021). Загальна кількість зображень для аналізу склала 1025 одиниць. У дослідженні застосовувались моделі машинного навчання YOLO для детектування осіб, які находились на зображені та MediaPipe для визначення ланок тіла кожного із спортсменів. Результати: у рамках наукового дослідження детектування моделі YOLO під час боксерського поєдинку були отримані достатньо високі результати. Перший спортсмен у червоній формі виявлений з високою точністю - лише на 1,4 % зображень його не було виявлено; другий спортсмен у синій формі був виявлений на 98,7 % всіх зображень. Вірогідність правильного визначення спортсмена моделлю склала 89,5 % та 91,2 % відповідно для першого та другого спортсмена. Аналіз результатів вказує на те, що модель MediaPipe має обмеження в ідентифікації певних ланок тіла спортсменів під час змагань в єдиноборствах. Зокрема, відсоток зображень, на яких не вдалося ідентифікувати ланки тіла, коливається від 21,7 % до 31,7 %. Загальна картина показує, що модель успішно ідентифікує ключові ланки тіла, такі як плечі, лікті, зап'ястя, долоні та пальці, з вірогідністю результатів на рівні від 61,5 % до 74,5 %. Висновки. Проведено аналіз результатів використання сучасних технологій комп’ютерного зору для визначення ланок тіла боксерів під час нанесення ударів у змагальній діяльності. Результати свідчать про високу ефективність та точність моделі YOLO в задачі детектування спортсменів під час спортивних подій. Але в той же час, отримані протилежні дані використання моделі MediaPipe для визначення ланок тіла спортсменів. Візуальний безпосередній аналіз показує певні проблеми з визначенням рухів спортсменів. Загальною тенденцією є те, що в умовах боксерських змагань модель MediaPipe може стикатися з викликами, пов'язаними зі специфікою цього виду спорту, і вимагати подальшої оптимізації для досягнення найвищої точності та надійності в ідентифікації ланок тіла боксерів. Але в той же час, інтеграція технологій комп’ютерного зору в спортивні заходи відкриває нові можливості для об'єктивного аналізу та удосконалення технічного майстерності єдиноборців.