Тренировка футболистов под контролем ИИ: в России разработали новую технологию

За стенами Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) рассказали о разработке её специалистами технологии на базе искусственного интеллекта, которая повысит эффективность тренировок футболистов. О перспективной и, наверное, очень нужной для российского футбола технологии поведали в пресс-службе учебного заведения.

«С помощью обученной нейросети ученые разработали прототип информационной системы поддержки принятия решений, которая сможет определять, насколько качественно идет тренировка юных футболистов. Система позволяет отслеживать индивидуальную работу каждого спортсмена команды одновременно и автоматизировать контроль качества со стороны тренера», — говорится в официальном сообщении пресс-службы ПНИПУ.

Как поясняют авторы проекта, определить положение футболиста во время занятий можно по положению его 2D-скелета, а также по взаимодействию спортсмена с инвентарём. Но некоторые упражнения требуют точного определения положения одних точек относительно других. Кроме того, когда ведётся видеосъемка с двух сторон, по её окончанию требуется синхронизация по времени кадров с левой и правой камер. Если использовать технологии на основе искусственного интеллекта, в частности систему, разработанную пермскими специалистами, всего этого не потребуется, так как используемый трёхмерный поход обеспечивает глубокий и тщательный анализ.

«Всего программа фиксирует 34 ключевые точки человека, среди которых плечи, локти, кисти, пальцы на руках и ногах, тазобедренные суставы, колени и стопы. Видеокамеры устанавливаются на тренировочном поле, а программно-аппаратная система записывает упражнения в форме видеоряда и передает его на компьютер, где происходит выявление ошибок при выполнении упражнений с мячом и без. Это позволит тренерам и аналитикам проводить детальный анализ техники членов футбольной команды и разрабатывать стратегии совершенствования спортивного мастерства», — пояснил аспирант кафедры Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ Александр Терехин.

Система была проверена на упражнениях, требующих анализа 3D-изображений.

«Задача нейросети — определить, насколько качество движений спортсмена соответствует заданным требованиям: не сгибать ноги в коленях, касаться пола пальцами обеих рук не более трех секунд и т.д. По предварительным результатам разработанная технология полностью справляется с выявлением ошибок в движениях игрока», — добавил заведующий кафедрой «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ, доктор технических наук Валерий Столбов.

В ближайшее время разработчики намерены расширить базу системы новыми упражнениями, а также провести масштабные комплексные испытания.