Проект предполагает применение методов компьютерного зрения, машинного обучения и анализа движений для оценки таких прыжковых элементов в фигурном катании. Система будет обучена на видеоданных с пометками профессиональных судей, что позволит ей учитывать критерии Международного союза конькобежцев (ISU), включая чистоту исполнения, стабильность, скорость вращения, положение тела и вход/выход из элемента. Внедрение такой технологии направлено на повышение объективности судейства, поддержку...Подробнее

Целью данного проекта является разработка интеллектуальной системы, способной автоматически определять корректность выполнения технических элементов в фигурном катании на основе видеоанализа.

Контрольные точки проектной модели МИЭМ

Демонстрация работающего прототипа программного продукта Документация

Технические ресурсы: Высокопроизводительное оборудование: Серверы или облачные вычислительные ресурсы (GPU/TPU) для обучения моделей. Рабочие станции для обработки видео и разработки ПО. Оборудование для сбора данных: Камеры высокого разрешения (возможно, с высокой частотой кадров) для записи тренировок и выступлений. Тренировочные залы или катки с возможностью видеонаблюдения. Программное обеспечение: Средства разработки (Python, PyTorch/TensorFlow, OpenCV и др.). ПО для аннотирования видео...Подробнее

Накопленные видеоданные: Собрана небольшая база видеоматериалов с тренировок и соревнований (с разрешения спортсменов и тренеров), часть из которых уже аннотирована. Имеются примеры видео с различными уровнями исполнения (юниоры, любители, профессионалы). Экспертная поддержка: Налажено сотрудничество с тренерами по фигурному катанию и судьями для консультаций и проверки корректности результатов анализа. Получен доступ к методическим материалам и критериям оценки элементов по правилам ISU.