сотрудник с 01.01.2019 по 01.01.2026
Научно-технический центр «Орион» (научный консультант)
сотрудник с 01.01.2019 по 01.01.2026
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
студент с 01.01.2020 по 01.01.2026
Подольск, г. Москва и Московская область, Россия
сотрудник с 01.01.2020 по 01.01.2026
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 5.8.4 Физическая культура и профессиональная физическая подготовка
УДК 355.541.12 Стрельба по мишеням
УДК 799 Спортивное рыболовство. Спортивная охота. Стрелковый спорт
УДК 799.3 Стрелковый спорт. Стендовая стрельба
УДК 64.011.56 Автоматизация
УДК 004.9 Прикладные информационные (компьютерные) технологии
УДК 004.896 Искусственный интеллект в промышленных системах. Интеллектуальные САПР и АСУ. Интеллектуальные роботы
ГРНТИ 77.00 ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ
ГРНТИ 20.00 ИНФОРМАТИКА
ОКСО 09.00.00 Информатика и вычислительная техника
ОКСО 44.00.00 Образование и педагогические науки
ББК 3 ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ББК 75 Физическая культура и спорт
ТБК 5 ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ТЕХНИКА. МЕДИЦИНА
BISAC COM018000 Data Processing
BISAC COM074000 Hardware / Mobile Devices
BISAC COM032000 Information Technology
BISAC COM004000 Intelligence (AI) & Semantics
BISAC SPO037000 Shooting
Актуальность разработки автоматизированного способа быстрого и достоверного определения результатов стрельбы при проведении спортивных соревнований обусловлена назревшей необходимостью существенно сократить время обработки спортивными судьями комиссии определения результатов (КОР) отстрелянных бумажных мишеней, исключить их субъективные ошибки, повысить качество и прозрачность судейства в целом. Цель. Разработка и внедрение цифровых технологий, в частности компьютерного зрения на основе использования семейства алгоритмов для обнаружения объектов на изображениях в реальном времени с помощью нейронных сетей You Only Look Once (YOLO), для автоматизации ресурсоемкой и рутинной процедуры определения достоинства пробоин и результатов стрельбы в целом по бумажным мишеням во время проведения масштабных стрелковых спортивных соревнований. Методы. Для достижения поставленной цели использованы: теоретический анализ научной литературы и нормативной базы по заявленной проблематике, моделирование процесса обработки мишеней, методы компьютерного зрения (объектная детекция (обнаружение) в реальном времени на базе нейросетевой модели YOLOv11) и геометрической алгоритмизации подсчета результата стрельбы, эксперимент для апробации и проверки достигаемой точности разработанного программного обеспечения в виде мобильного приложения. Результаты. Разработан оригинальный автоматизированный способ оценки результатов спортивной пулевой стрельбы. Его основой является новый алгоритм, интегрирующий в себе мобильную платформу в виде Android-приложения «Помощник КОР», модель YOLOv11 для детекции пробоин от пуль различного калибра и геометрическую модель для их однозначной классификации по габаритным зонам – кольцам между двумя соседними концентрическими окружностями мишени, что позволяет устранить субъективные ошибки судейства и значительно повысить быстродействие в оценке результатов участников соревнований. Заключение. Предложенная цифровая трансформация сферы судейства стрелковых видов спорта решает проблему устранения существенных недостатков, присущих традиционной системе оценки результатов стрельбы, основанной на визуальном осмотре мишеней и ручном арифметическом подсчете суммы очков в стрелковом упражнении, обеспечивая стабильную и воспроизводимую точность, сопоставимую с работой квалифицированного и опытного спортивного судьи.
искусственный интеллект, нейронные сети, компьютерное зрение, мобильное приложение, стрелковые упражнения, спортивные соревнования по стрельбе, спортивное судейство
1. Матвиенко С.В., Орлов А.С. Применение искусственного интеллекта для определения результатов стрельбы из боевого ручного стрелкового оружия // Актуальные проблемы физической и специальной подготовки силовых структур. 2025. № 4. С. 309-314. URL: https://vifk.mil.ru/upload/site49/dM1PQXw2GP.pdf
2. Joseph Redmon and others "You only look once: Unified, real-time object detection" : Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. pp. 779-788. URL: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper.pdf
3. Butt M., Glas N., Monsuur J., Stoop, R., de Keijzer A. Application of YOLOv8 and Detectron2 for Bullet Hole Detection and Score Calculation from Shooting Cards. AI 2024, (5), pp. 72-90. URL: https://doi.org/10.3390/ai5010005
4. Anderson, G. A Plea for Improved Scoring. The First Shot (CMP Online Magazine). URL: http://www.odcmp.org/1207/default.asp?page=SCORING#top (на английском)
5. Dang F., Chen D., Lu Y., Li Z. YOLOWeeds: A Novel Benchmark of Yolo Object Detectors for Multi-Class Weed Detection in Cotton Production Systems. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, (205), 107655. URL: https://www.researchgate.net/publication/367052549_YOLOWeeds_A_Novel_Benchmark_of_YOLO_Object_Detectors_for_Weed_Detection_in_Cotton_Production_Systems
6. Корн Г.А., Корн Т.М. Справочник по математике для научных работников и инженеров : Определения, теоремы, формулы / под общ. ред. И.Г. Арамановича. Москва : Наука, 1974. 831 с. URL: https://djvu.online/file/UZYUULZPXf9ID?ysclid=mrf6l55h92821574594
7. Stuart K. Card, Thomas P. Moran, Allen Newell. The Psychology of Human-Computer Interaction. Hillsdale, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates, 1983. ISBN: 0-89859-243-7. URL: https://archive.org/details/psychologyofhuma00stua/page/n5/mode/2up
8. Алексеенко В.П., Аверин С.Б., Дедов Д.С., Орлов А.С., Матвиенко С.В. Программа оперативного определения результатов стрельбы из боевого ручного стрелкового оружия на основе ИИ v.0.1. : свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2025618618 / правообладатели: Алексеенко В.П., Аверин С.Б., Дедов Д.С., Орлов А.С., Матвиенко С.В. – Заявка № 2025617152 ; заявл. 31.03.2025 ; зарегистр. 04.04.2025. URL: https://fips.ru/EGD/42f0f6e9-0c75-4cd7-a282-303008e081fc
