Оценка осанки школьников с применением видеоанализа движений, выделением параметров анатомических точек и критической длительности поз
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
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.

Ключевые слова:
биомеханика, компьютерное зрение, мониторинг осанки, распознавание позы, анализ позы
Список литературы

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

Войти или Создать
* Забыли пароль?