с 01.01.2024 по настоящее время
г. Москва и Московская область, Россия
Москва, Россия
Долгопрудный, г. Москва и Московская область, Россия
ООО «Акселерейшн Диджитал»
Москва, Россия
Москва, Россия
Федеральная территория "Сириус", Краснодарский край, Россия
сотрудник
ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 3.3.9 Медицинская информатика
ВАК 3.1.33 Восстановительная медицина, спортивная медицина, лечебная физкультура, курортология и физиотерапия
ВАК 5.8.6 Оздоровительная и адаптивная физическая культура
ВАК 2.2.12 Приборы, системы и изделия медицинского назначения
УДК 004 Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
УДК 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...
ГРНТИ 50.53 Автоматизация научных исследований
ГРНТИ 77.00 ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ
ГРНТИ 20.00 ИНФОРМАТИКА
ОКСО 02.00.00 Компьютерные и информационные науки
ОКСО 06.00.00 Биологические науки
ОКСО 09.00.00 Информатика и вычислительная техника
ОКСО 32.00.00 Науки о здоровье и профилактическая медицина
ББК 22 Физико-математические науки
ББК 28 Биологические науки
ББК 58 Прикладные отрасли медицины
ББК 75 Физическая культура и спорт
ТБК 5 ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ТЕХНИКА. МЕДИЦИНА
BISAC COM014000 Computer Science
BISAC COM018000 Data Processing
BISAC COM089000 Data Visualization
BISAC COM077000 Mathematical & Statistical Software
BISAC TEC059000 Biomedical
В данной статье рассматривается разработка и внедрение алгоритма для автоматического анализа осанки школьников с использованием видеозаписей. Цель исследования — создать эффективный инструмент, позволяющий выявлять нарушения осанки с помощью биомеханических признаков, таких как угол наклона плеч и головы, расстояние между анатомическими точками и другие параметры. Алгоритм включает использование нейронной сети BlazePose для извлечения ключевых точек тела, идентификацию нерелевантных кадров и анализ временных рядов данных. Методология исследования базируется на применении методов компьютерного зрения и анализа биомеханических признаков, с последующей визуализацией данных и созданием автоматизированных отчетов. Результаты показывают, что предложенный алгоритм способен эффективно идентифицировать отклонения в осанке, предоставляя визуальную обратную связь для профилактики и коррекции возможных нарушений. Автоматизация процесса позволяет осуществлять массовый мониторинг состояния осанки школьников и способствует предотвращению развития хронических заболеваний опорно-двигательной системы.
биомеханика, компьютерное зрение, мониторинг осанки, распознавание позы, анализ позы
1. Young J., Snell M., Robles O., Kelso J., Kammitsis A., Cloutier N., Cloutier N., DeVries A., Mani, K. Effects of Electronic Usage on the Musculoskeletal System in Adolescents and Young Adults: A Systematic Review //Journal of Musculoskeletal Disorders and Treatment. 2022. Vol. 8. No 2. P. 114. DOI: https://doi.org/10.23937/2572-3243.1510114 EDN: https://elibrary.ru/https://www.elibrary.ru/rnheck
2. Hakala P.T., Saarni L.A., Punam¨aki R.L., Wallenius M.A., Nyg˚ard C.H. Musculoskeletal symptoms and computer use among Finnish adolescents-pain intensity and inconvenience to everyday life: a cross-sectional study //BMC musculoskeletal disorders. 2012. Vol. 13. Article number 41. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2474-13-41 EDN: https://elibrary.ru/https://www.elibrary.ru/dupqpv
3. Петров М.Н., Книга А.А., Дьяченко Д.Л., Дубоделов А.В., Симаков С.С. Контроль выполнения спортивных упражнений и диагностики заболеваний опорно-двигательной системы с помощью аппаратно-программного комплекса и алгоритмов машинного обучения // Российский журнал информационных технологий в спорте. 2024. №. 1. С. 8-12. DOI: https://doi.org/10.62105/2949-6349-2024-1-1-9-12 EDN: https://elibrary.ru/https://elibrary.ru/qgawoo
4. Mundt M. Born Z., Goldacre M., Alderson J. Estimating ground reaction forces from two-dimensional pose data: a biomechanics-based comparison of alphapose, blazepose, and openpose //Sensors. 2022. Vol. 23. No 1. P. 78. DOI: https://doi.org/10.3390/s23010078 EDN: https://elibrary.ru/https://www.elibrary.ru/szkvnz