Стажировка по проекту
Компания: Общероссийская физкультурно-спортивная общественная организация «Федерация каратэномичи России»
Обнаружение правильности выполнения техники ударов в Каратэномичи
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Выходные данные
Разработать AI-решение, которое будет анализировать видео- или фотоматериалы пользователей, выполняющих удары в карате, и определять, выполнены ли техники правильно
Данная система будет являться помощником тренера и находиться всегда под рукой, что поможет оттачивать технику ударов Каратэ даже в домашних условиях всем начинающим
Для разработки системы использовались видео выполнения 10 видов ударов и столько же видео с неправильной техникой и описанием ошибок
На выходе получаем систему, способную с 99% точностью классифицировать вид удара (из 10) и с такой же точностью сообщать, правильно или неправильно он выполнен
Участники
1 команды проекта
Данная команда занималась полным анализом имеющейся базы данных, созданием модуля предобработки данных, а также экспериментами с различными подходами для получения желаемого результата для классификации и определения техники удара
  • Колбенев Василий
    Тимлид проекта
    Василий - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
  • Чамкин Андрей
    Работал в коммерческой недвижимости и в интернет торговле
    • Анализ данных/поиск материалов;
    • Обработка данных;
    • Работа с фреймворком MediaPipe
  • Морозов Антон
    Технический директор в компании coachtube.com
    • Анализ данных/поиск материалов;
    • Предобработка данных;
    • Эксперименты с YOLOv8, GoogleNet
  • Клычков Аксентий
    Графический дизайнер
    • Анализ данных/поиск материалов;
    • Предобработка данных;
    • Эксперименты с MediaPipe, MoveNet
  • Андреев Валерий
    QA инженер, разработка медецинских изделий
    • Анализ данных/поиск материалов;
    • Раскадровка данных;
    • Эксперименты с YOLOv8
  • Васильев Андрей
    асессор поиска в яндекс / Работал на Южно-Уральской фондовой бирже
    • Анализ данных/поиск материалов;
    • Предобработка данных;
    • Эксперименты с различными архитектурами нейросетей;
    • Применение подходов AutoML
  • Дубровина Оксана
    Предприниматель в сфере оптовой торговли и производства / аналитик / дизайнер
    • Анализ данных/поиск материалов и подходов к решению данной задачи;
    • Обработка и дополнение датасета;
    • Работа с MediaPipe и AutoML
  • Еклашева Ольга
    • Анализ данных/поиск материалов и подходов к решению данной задачи;
    • Предобработка данных
  • Липин Алексей
    • Анализ данных/поиск материалов;
    • Разработка подходов к решению данной задачи
Участники
2 команды проекта
Данная команда занималась полным анализом имеющейся базы данных, созданием модуля предобработки данных, а также экспериментами с различными подходами для получения желаемого результата детекции
  • Бобрешов Алексей
    Тимлид проекта
    Алексей - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
  • Рыбин Игорь
    Специалист по системам автоматического химического контроля водно-химического режима электростанций
    • Обработка данных;
    • Подготовка датасета;
    • Тестирование алгоритмов;
    • Разработка алгоритмов точности
  • Левашов Алексей
    Разработчик 1С
    • Подбор алгоритмов;
    • Подготовка данных;
    • Подготовка и добавление тестовых видео;
    • Тренировка и тестирование моделей
  • Петрушкин Василий
    ФГБУ «ВНИГНИ» / Научный сотрудник
    • Поиск и тестирование наиболее подходящего алгоритма и нейросетей для реализации поставленной задачи
  • Плужников Владимир
    фуллстек разработчик
    • Создание и настройка работы телеграммбота
  • Баринов Дмитрий
    Тренер по Айкидо
    • Подготовка данных, участие в выборе алгоритмов, тестирование моделей
  • Мухамедзянов Дамир
    • Тестирование, тренировки моделей;
    • Создание функции предобработки на OpenCV, MoviePy
Благодарность университетУ