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 этапа
1 команды проекта
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 ВасилийТимлид проектаВасилий - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
- Чамкин АндрейРаботал в коммерческой недвижимости и в интернет торговле
- Анализ данных/поиск материалов;
- Обработка данных;
- Работа с фреймворком MediaPipe
- Морозов АнтонТехнический директор в компании coachtube.com
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с YOLOv8, GoogleNet
- Клычков АксентийГрафический дизайнер
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с MediaPipe, MoveNet
- Андреев ВалерийQA инженер, разработка медецинских изделий
- Анализ данных/поиск материалов;
- Раскадровка данных;
- Эксперименты с YOLOv8
- Васильев Андрейасессор поиска в яндекс / Работал на Южно-Уральской фондовой бирже
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными архитектурами нейросетей;
- Применение подходов AutoML
- Дубровина ОксанаПредприниматель 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 1 этапа
2 команды проекта
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 АлексейТимлид проектаАлексей - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
- Рыбин ИгорьСпециалист по системам автоматического химического контроля водно-химического режима электростанций
- Обработка данных;
- Подготовка датасета;
- Тестирование алгоритмов;
- Разработка алгоритмов точности
- Левашов АлексейРазработчик 1С
- Подбор алгоритмов;
- Подготовка данных;
- Подготовка и добавление тестовых видео;
- Тренировка и тестирование моделей
- Петрушкин ВасилийФГБУ «ВНИГНИ» / Научный сотрудник
- Поиск и тестирование наиболее подходящего алгоритма и нейросетей для реализации поставленной задачи
- Плужников Владимирфуллстек разработчик
- Создание и настройка работы телеграммбота
- Баринов ДмитрийТренер по Айкидо
- Подготовка данных, участие в выборе алгоритмов, тестирование моделей
- Мухамедзянов Дамир
- Тестирование, тренировки моделей;
- Создание функции предобработки на OpenCV, MoviePy
Участники 2 этапа
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 ВасилийТимлид проектаВасилий - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
- Марарескул ДмитрийПомощник Тимлида
- Анализ данных/поиск материалов;
- Обработка данных;
- Разметка данных;
- Работа с фреймворком MediaPipe;
- Эксперименты с различными архитектурами нейросетей;
- Работа с библиотеками OpenSim, OpenPose;
- Разработка метода триангуляции данных для видео с различных ракурсов;
- Разработка архитектуры 3D подхода
- Матвеев АлексейПредприниматель, автоматизированный мониторинг цен на сайтах интернет магазинов
- Анализ данных/поиск материалов;
- Обработка данных;
- Разметка данных;
- Работа с фреймворком MediaPipe;
- Эксперименты с различными архитектурами нейросетей
- Алексеев ПавелUnity Developer / участвовал в разработке цифровой платформы музея РЖД
- Анализ данных/поиск материалов и подходов к решению данной задачи;
- Обработка и дополнение датасета;
- Работа с MediaPipe;
- Разработка Android-приложения на Unity;
- Интеграция модели нейросети в android-приложение
- Гребнев АлексейПрограммист
- Анализ данных/поиск материалов;
- Обработка данных;
- Разметка данных;
- Работа с фреймворком MediaPipe
- Гиллер АлександрИнженером/3D-моделлер в проектном институте
- Анализ данных/поиск материалов;
- Раскадровка данных;
- Разметка данных;
- Работа с фреймворком MediaPipe
- Баринов ДмитрийТренер по Айкидо
- Анализ данных/поиск материалов;
- Обработка данных;
- Работа с фреймворком MediaPipe
- Клычков АксентийГрафический дизайнер
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с MediaPipe, MoveNet
- Химяк ПавелПрограммист и преподаватель йоги
- Анализ данных/поиск материалов и подходов к решению задачи;
- Обработка датасета;
- Разметка датасета;
- Работа с MediaPipe;
- Работа с OpenSim;
- Эксперименты с архитектурами нейросетей
- Липин Алексей
- Анализ данных/поиск материалов;
- Разработка подходов к решению данной задачи
Демонстрация проекта (youTube)
Демонстрация проекта (VK)
Благодарность университетУ