Описание проекта: Необходтимо было разработать программу обработки видео для извлечения ключевых параметров из видеозаписей бега с целью предоставления инсайтов для персонализированных планов тренировок и создания демонстрационного видео, иллюстрирующего показатели производительности бегуна. Мы реализовали надежное решение, использующее технологии компьютерного зрения, такие как OpenPose, Aphapose, Yolo и OpenCV, для анализа и интерпретации движений бегуна. Этапы разработки проекта: 1. Подготовка данных Использование видеозаписей сбоку на плоской поверхности с небольшим наклоном 2. Реализация алгоритма Разработка алгоритмов для определения: Части стопы, которая приземляется первой Положения стопы относительно центра тяжести Угла наклона тела Вращения туловища Движений рук 3. Обучение модели Использование Google Colab и GPU A100 (80 ГБ) для обучения модели Технологии и сервисы: - OpenPose - Aphapose - Yolo - OpenCV - Google Colab - Развертывание – A100 (80GB) GPU Результаты: Извлечение точных параметров для каждой опоры стопы, предоставляя детальные сведения о позе и движениях бегуна Создание видео с аннотированными параметрами, улучшающее понимание производительности бегуна Все алгоритмы были критически оценены для обеспечения эффективного достижения цели извлечения точных и содержательных параметров для персонализированных планов тренировок. Результаты способствуют комплексному пониманию производительности бегуна, помогая оптимизировать стратегии тренировок.