Moscow, Russian Federation
Moscow, Russian Federation
Moscow, Russian Federation
Moscow, Russian Federation
Dolgoprudny, Moscow, Russian Federation
VAC 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
VAC 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
VAC 3.1.33 Восстановительная медицина, спортивная медицина, лечебная физкультура, курортология и физиотерапия
VAC 5.8.5 Теория и методика спорта
VAC 5.8.6 Оздоровительная и адаптивная физическая культура
UDK 355.233.22 Физическое воспитание. Физические упражнения. Плавание. Фехтование. Спорт
UDK 796.012 Кинематика. Спортивные движения. Учение о двигательных (моторных) функциях человеческого тела Психологические, анатомические и физиологические признаки и характеристики обозначать с помощью :159.9..., :611..., :612...
UDK 004.93 Распознавание и преобразование образов
GRNTI 77.00 ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ
GRNTI 20.00 ИНФОРМАТИКА
OKSO 02.00.00 Компьютерные и информационные науки
OKSO 32.00.00 Науки о здоровье и профилактическая медицина
OKSO 49.06.01 Физическая культура и спорт
BBK 22 Физико-математические науки
BBK 58 Прикладные отрасли медицины
BBK 75 Физическая культура и спорт
TBK 5 ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ТЕХНИКА. МЕДИЦИНА
BISAC COM014000 Computer Science
BISAC COM018000 Data Processing
BISAC COM062000 Data Modeling & Design
BISAC COM089000 Data Visualization
BISAC COM077000 Mathematical & Statistical Software
BISAC COM051300 Programming / Algorithms
BISAC HEA007000 Exercise
BISAC YAN024040 Health & Daily Living / Fitness & Exercise
BISAC BIO016000 Sports
The article presents the experience of developing a hardware and software complex designed to monitor the performance of sports exercises and diagnose the state of the athlete’s musculoskeletal system. The algorithms used are described and their significance for the problem being solved is justified.
musculoskeletal system, pose estimation, yoga, dancing, high-intensity interval training
1. Liu W., Bao Q., Sun Y., Mei T. Recent advances of monocular 2d and 3d human pose estimation: A deep learning perspective. ACM Computing Surveys, 2022, 55 (4), Article 80, pp. 1-41. DOI: https://doi.org/10.1145/3524497
2. Fan Z., Zhu Y., He Y., Sun Q., Liu H., He J. Deep learning on monocular object pose detection and tracking: A comprehensive overview. ACM Computing Surveys, 2022, 55 (4), Article 81, pp. 1-40. DOI: https://doi.org/10.1145/3524496