Дослідження методів розрахунку показників спортсмена-метальника ядра
Олександр Мельников, Микита КадацькийРозглянуто поняття штовхання ядра, будову сектора штовхання ядра, дослідження результатів штовхачів ядра України та світової арени, опис техніки ядра «зі стрибка», використання концепції комп'ютерного зору у спорті. Проаналізовано моделі та методи для розрахунку показників спортсмена-штовхача ядра, моделі для розрахунку штовхання ядра «з місця» та «зі стрибка», основні задачі апарату нейронних мереж та використання концепції комп'ютерного зору для створення системи відеоаналізу. Поставлено основне завдання та мету роботи. Наведено формалізацію та алгоритм моделі нейронної мережі для оцінки фаз штовхання. Описано створену інформаційну модель проєктованої системи мовою візуального моделювання UML – наведено діаграми варіантів використання, класів, кооперації, послідовності, станів та компонентів. Описано можливості системи для дослідження основних показників спортсмена штовхача ядра, можливість використання відеосистеми для покращення техніки штовхання. Наведено приклад функціонування цієї системи та проведено аналіз результатів розрахунків
Використані джерела
[1] Tutevich, V.N. (1956). Theory of sports throwing. Moscow: FiS.
[2] Tutevich, V.N. (1955). Shot Put. Moscow: FiS.
[3] Kasyuk, S.T., & Vakhtomova, E.M. (2013). Using neural networks for data analysis and forecasting in physical culture and sports. Scientific and Theoretical Journal “Scientific Notes”, 12(106), 72-77.
[4] Schaa, W. (2010). Biomechanical analysis of the shot put at the 2009 IAAF World Championships in Athletics. New Studies in Athletics, 3-4, 9-21.
[5] Melnikov, A.Yu., & Kadatsky, N.A. (2019). Using neural network technologies for approximate determination of the indicators of a shot thrower. In Automation and computer-integrated technologies in production and education: Status, achievements, development prospects: Materials of the All-Ukrainian scientific and practical Internet conference (pp. 87-89). Cherkasy: Cherkasy National University named after Bohdan Khmelnytsky.
[6] Kadatsky, M.A., & Melnikov, O.Yu. (2020). Development of performance indicators of a shot thrower using a custom neural network with 14 input factors. In G.O. Raiko (Eds.), Use of information and communication technologies in the modern digital society: Materials of the international conference. scientific-practical conference (pp. 280-283). Kherson: Publishing house of FOP Vishemirsky V.S.
[7] What is computer vision? (2021). Retrieved from : https://www.ibm.com/topics/computer-vision.
[8] Kadatskyi, M.A., Melnikov, O.Yu. (2021). Setting the problem of determining the best throwing technique for a shot put athlete using the concept of computer vision. In G.O. Raiko (Eds.), Modern computer systems and networks in management: Materials of the IV all-ukrainian scientific and practical internet conference of students, graduate students and young of scientists (pp. 225-228). Kherson: Publishing house of FOP Vishemirsky V.S.
[9] Melnikov, A.Yu., & Kadatskyi, N.A. (2019). Development of an information system for the approximate determination of the indicators of an athlete-thrower with the help of mathematical modeling of core pushing and the application of neural network technologies. Bulletin of the Donbas State Machine-Building Academy: Collection of Scientific Works, 2(46), 145-149.
[10] Melnikov, A.Yu., & Kadatskyi, N.A. (2021). Creation of a neural network modeling module in a decision support system for calculating the performance of a shot put athlete. In Information technologies in culture, art, education, science, economy and business: Materials VI International scientific and practical conference (pp. 183-186). Kyiv: KNUKiM Publishing Center.