Return to search

Разработка приложения оценки позы человека для контроля правильности выполнения фитнес-упражнений : магистерская диссертация / Development of an application for human pose estimation to monitor the correctness of performing fitness exercises

В области компьютерного зрения оценка позы человека приобретает все большее значение. Это одна из самых привлекательных областей исследований, и она вызывает большой интерес благодаря своей полезности и гибкости в самых разных областях, включая здравоохранение, игры, дополненную реальность, виртуальные тренировки и спорт. На ряду с этим люди все чаще начинают заниматься спортом. А в спорте травмы неизбежны. В данной статье предлагается приложение для оценки выполнения фитнес-упражнений, которое контролирует правильность техники и дает обратную связь по ее исправлению, что помогает уменьшить травматизм при занятиях. Предварительно обученная модель MediaPipe использовалась для оценки поз, по результатам которой вычисляются углы между конкретными суставами. / In the field of computer vision, human pose estimation is becoming increasingly important. This is one of the most attractive areas of research, and it is of great interest due to its usefulness and flexibility in a wide variety of fields, including healthcare, games, augmented reality, virtual training, and sports. Along with this, people are increasingly starting to do sports. And in sports, injuries are inevitable. This article offers an application for evaluating the performance of fitness exercises, which monitors the correctness of the technique and gives feedback on its correction, which helps to reduce injuries during classes. A pre-trained MediaPipe model was used to evaluate poses, based on the results of which the angles between specific joints are calculated.

Identiferoai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/129118
Date January 2023
CreatorsЧермных, Д. М., Chermnykh, D. M.
ContributorsМедведев, А. Н., Медведева, М. А., Medvedev, A. N., Medvedeva, M. A., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РтФ, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа»
Source SetsUral Federal University
LanguageRussian
Detected LanguageRussian
TypeMaster's thesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
RightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613

Page generated in 0.0151 seconds