Моделі та засоби штучного інтелекту для відстеження правильності виконання фізичних вправ

Анотація

Розглянуто перспективи використання алгоритмів машинного навчання та засобів штучного інтелекту у сфері охорони здоров'я та фітнесу, зокрема застосування технологій комп'ютерного зору для відстеження фізичних тренувань. Доведено доцільність застосування методу використання переднавченої моделі без донавчання через високу схожість цільової задачі відстеження контрольних точок тіла виконавця фізичної вправи та задачі відстеження положень людського тіла, а також уникнення витрат часу та обчислювальних ресурсів, пов'язаних зі збиранням даних та тренуванням 3D-моделі нейронної мережі. Проаналізовано моделі детекції положень частин тіла людини, швидкість передбачень яких дає змогу використовувати їх у застосунках для опрацювання даних у реальному часі. Досліджено принципи функціонування моделей відстеження контрольних точок тіла особи, а саме – PoseNet, MoveNet, BlazePose бібліотеки TensorFlow.js, проаналізовано використані ідеї та підходи до багатовимірного передбачення положень частин тіла людини у реальному часі, зазначено їхні переваги та недоліки. Встановлено доцільність використання згорткової нейронної мережі BlazePose для прогнозування положення частин тіла людини в реальному часі. Ця модель передбачає 33 контрольні точки, що дасть змогу забезпечити високу точність передбачень та уможливить опрацювання складних фізичних вправ. З'ясовано потребу реалізації алгоритму обчислення кількості виконаних повторень фізичної вправи з боку клієнта, оскільки опрацювання даних безпосередньо у браузері усуває потребу у складних процесах передавання інформації мережею, що, водночас, сприяє зниженню затримок оброблення даних і забезпечує точнішу відповідність між подіями в реальному часі та їхнім відеовідображенням. Використано згорткову нейронну мережу BlazePose, камеру пристрою та сервіс Web Speech API для відстеження положень тіла людини та надання зворотного зв'язку про ефективність її тренування. Створено вебзастосунок та описано загальний алгоритм його роботи, який складається з двох етапів, а саме внесення та опрацювання даних про фізичні вправи із подальшим зберіганням у базі даних системи та використання цих даних в алгоритмі визначення кількості виконаних людиною повних повторень фізичної вправи. Здійснено інтеграцію алгоритму обчислення кількості виконаних повторень фізичної вправи у розроблений вебзастосунок з метою оцінювання ефективності та стабільності його роботи у реальному часі в ході тренувань. Апробовано функціонування алгоритму для віджимань та присідань в домашніх умовах і у спортивному залі з якісним та задовільним освітленням. Оцінено надійність та ефективність використання переднавченої моделі BlazePose у розробленому вебзастосунку для занять фітнесом і спортом, вказано на залежність якості передбачень від середовища та швидкості виконання вправи.