En Ru
Вход
ISSN: 0137-0782
ISSN: 0137-0782
En Ru
Расширенный поиск
Система контроля выполнения физических упражнений средствами гибридного интеллекта: Архитектура

Система контроля выполнения физических упражнений средствами гибридного интеллекта: Архитектура

Скачать в формате PDF

Поступила: 22.01.2026

Принята к публикации: 10.02.2026

Ключевые слова: компьютерное зрение, оценка позы человека, нечеткая логика, гибридный интеллект

DOI: 10.55959/MSU/0137–0782–15–2026–50–3–79–86

Доступно в on-line версии с: 15.09.2026

Для цитирования статьи

Шергин И.А., Рыжов А.П., Новикова Н.К., Ахмеджанов Н.М. Система контроля выполнения физических упражнений средствами гибридного интеллекта: Архитектура // Вестник Московского университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика. 2026. № 3. С. 79-86 https://doi.org/10.55959/MSU/0137–0782–15–2026–50–3–79–86.

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная
Номер 3, 2026
Шергин И.А. (Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (МГУ))
Рыжов А.П. (Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (МГУ))
Новикова Н.К. (Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины (НМИЦ ТПМ))
Ахмеджанов Н.М. (Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины (НМИЦ ТПМ))

Аннотация

Занятие физической культурой является основой здорового образа жизни. Эффективность и правильность выполнения физических упражнений невозможно обеспечить без контроля со стороны эксперта-тренера. В статье предлагается архитектура системы, которая на базе гибридного интеллекта, в частности методов оценки позы человека и нечеткого логического вывода, позволяет определять необходимые для оценки выполнения физических упражнений показатели и формировать персональные рекомендации с корректировками для достижения правильного выполнения.

Литература

  1. World Health Organization. Nearly 1.8 billion adults at risk of disease from not doing enough physical activity. [Электронный ресурс] 2024. URL: https://www.who.int/news/item/26-06-2024-nearly-1.8-billion-adults-at-risk-of-disease-from-not-doing... (дата обращения 10.02.2026).
  2. Warburton D.E.R., Nicol C., Bredin S. Health benefits of physical activity: the evidence // Canadian Medical Assoc. J. 2006. 174 (6). P. 801–809.
  3. Lugaresi C. et al. MediaPipe: A framework for building perception pipelines. [Электронный ресурс] 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1906.08172 (дата обращения 10.02.2026).
  4. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. 8 (3). P. 338–353.
  5. Toshev A., Szegedy C. DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks // Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR). 2014. P. 1653–1660.
  6. Phalke D.A. et al. Artificial Intelligence in fitness: pose estimation and movement correction. [Электронный ресурс] 2025. URL: https://www.cureusjournals.com/articles/747-artificial-intelligence-in-fitness-pose-estimation-and-m... (дата обращения 10.02.2026).
  7. Riccio R. Real-time fitness exercise classification and counting from video frames. [Электронный ресурс] 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2411.11548 (дата обращения 10.02.2026).
  8. Gayakwad M.D. et al. Web service implementation ‘AI yoga trainer using human pose estimation’ for Web Discovery // J. Electrical Systems. 2024. 20 (2). P. 409–417.
  9. Chen S. et al. Pose Trainer: correcting exercise posture using pose estimation. [Электронный ресурс] 2018. URL: https://arxiv.org/pdf/2006.11718 (дата обращения 10.02.2026).
  10. Mahendran N. Deep learning for fitness. [Электронный ресурс] 2021. URL: https://arxiv.org/pdf/2109.01376 (дата обращения 10.02.2026).
  11. Ghobadi Fard M. et al. A novel fuzzy logic-based method for modeling and recognizing yoga pose // Proceedings of the IEEE International Conference on Web Research (ICWR). 2023.
  12. Siow C. et al. Evaluating simple exercises with a fuzzy system based on human skeleton poses // Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). IEEE, 2023.
  13. Lu Y. et al. Comparing the impact of personal trainer guidance to exercising with others: Determining the optimal approach // Heliyon. 2024. 10 (2).
  14. Технология нечеткой логики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.dynsoft.ru/fuzzy.php (дата обращения 10.02.2026).