Сучасні моделі та методи розпізнавання фізичних вправ людини

Анотація

Розпізнавання та аналіз фізичних вправ людини за відеозображенням є актуальною науково-прикладною задачею сучасного спорту, фізичного виховання та реабілітації, оскільки дає змогу автоматизувати оцінювання якості рухів, підвищити об’єктивність контролю тренувального процесу та забезпечити оперативну корекцію техніки. На відміну від суто експертного спостереження, відеоаналіз зменшує вплив суб’єктивних чинників і створює передумови для формування персоналізованих тренувальних програм з урахуванням індивідуальної моторики спортсмена. Метою статті є огляд сучасних моделей і методів розпізнавання фізичних вправ людини та узагальнення напрямів їх застосування для підвищення результативності й безпеки тренувань з акцентом на безмаркерні та масштабовані рішення для практичного використання. У межах огляду проаналізовано актуальні наукові публікації, присвячені розпізнаванню рухів і автоматичній оцінці техніки виконання вправ, а також підходи до побудови ознак, навчання моделей і валідації результатів. Узагальнено ключові класи рішень, що застосовуються на практиці: (1) біомеханічні та фізіологічні методи з використанням спеціалізованих апаратно-програмних комплексів; (2) сенсорні технології на основі носимих пристроїв (інерційні датчики, GPS/IMU), які забезпечують збір кількісних показників навантаження; (3) методи комп’ютерного зору та машинного навчання, зокрема архітектури глибокого навчання для оцінювання пози (pose estimation), відстеження об’єктів та класифікації дій у відеопотоці. Показано, що найбільш перспективними є комбіновані рішення, які поєднують просторове виділення ознак і аналіз часової динаміки рухів, підтримують роботу в режимі реального часу та допускають перенавчання під конкретні види вправ. Виокремлено типові обмеження відеометодів: залежність від умов зйомки й ракурсу, оклюзія (перекривання), освітлення, якість відео, а також складність стандартизованої валідації та порівняння результатів між дослідженнями. Відеоаналітика у поєднанні з алгоритмами штучного інтелекту створює підґрунтя для точнішого, масштабованішого та персоналізованого контролю техніки виконання вправ і профілактики травматизму. Подальші дослідження доцільно спрямувати на інтеграцію мультимодальних даних (відео + сенсори), розробку уніфікованих протоколів оцінювання якості розпізнавання, підвищення інтерпретованості результатів для тренерів і фахівців із реабілітації та впровадження інформаційних засобів підтримки прийняття рішень у тренувальному процесі.