Система автоматизації суддівства у спортивній гімнастиці за допомогою автоматів станів та двонапрямних рекурентних мереж

Abstract

Об’єкт дослідження – процес відеоаналізу та оцінювання гімнастичних вправ. Предмет дослідження – методи екстракції скелетних моделей, автомати станів та рекурентні нейронні мережі для класифікації гімнастичних елементів. Мета роботи – розробка інтелектуальної системи автоматизованого відеоаналізу гімнастичних вправ для об’єктивного розрахунку оцінки складності D-score. Методи дослідження – теоретичний аналіз правил FIG, підходів до відеоаналізу рухів та рекурентних нейронних мереж; експериментальний метод, що включає програмну реалізацію системи, формування набору даних, навчання та тестування моделі. Методи розробки базуються на Python, OpenCV, MediaPipe та PyTorch. У результаті роботи проведено теоретичний аналіз існуючих підходів до автоматизованого відеоаналізу гімнастичних вправ, методів екстракції скелетних моделей, алгоритмів сегментації рухів та архітектур рекурентних нейронних мереж. Для навчання й тестування моделі було сформовано власний набір даних з анотованими послідовностями скелетних поз. Отримані дані використано для навчання Bi-GRU моделі, класифікації гімнастичних елементів і розрахунку D-score. За результатами тестування підтверджено працездатність запропонованого підходу для класифікації гімнастичних елементів.