ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В ТРЕНИРОВОЧНОЙ И СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ ПРАКТИКЕ ПО БОДИБИЛДИНГУ : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2026

Идентификатор DOI: 10.14529/hsm260112

Ключевые слова: computer vision, artificial intelligence, chatGPT, motion analysis, judging, digital technologies in sport, компьютерное зрение, искусственный интеллект, анализ движений, судейство, цифровые технологии в спорте

Аннотация: В данной статье рассматриваются теоретические и экспериментальные аспекты применения технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ChatGPT) в тренировочной и соревновательной практике по бодибилдингу. Цель исследования - разработка и экспериментальная проверка эффективности применения технологии компьютерного зрения Показать полностьюна основе использования ChatGPT в тренировочной и соревновательной практике по бодибилдингу для повышения точности анализа движений атлетов, индивидуализации тренировочных программ подготовки и объективизации судейских оценок. Материалы и методы. Исследуемая фокус-группа - опытные тренеры по бодибилдингу (n = 84) из различных регионов России. Для оценки эффективности использования возможностей ChatGPT была разработана авторская система экспертной диагностики, включающая четыре направления мониторинга: распознавание тренажёров - «Т», анализ фигуры атлета - «Ф», оценка техники выполнения упражнений - «У» и соревновательный анализ - «С». Результаты. Выявлено достоверное повышение уровня удовлетворенности тренеров взаимодействием с предлагаемой системой после периода мониторинга по показателям «Ф» и «У», что подтверждает эффективность ChatGPT как интеллектуального инструмента поддержки тренера. Заключение. Использование технологий компьютерного зрения способствует повышению точности анализа движений, объективности оценки фигуры и пропорций тела, а также индивидуализации тренировочного процесса в бодибилдинге. This article presents the theoretical and experimental aspects of using computer vision and artificial intelligence (ChatGPT) in bodybuilding training and competitive activities. Aim. This study aims to develop and justify experimentally the efficacy of ChatGPT-based computer vision for improving movement analysis, training programs, and judging evaluations in bodybuilding training and competitive activities. Materials and methods. The study sample consisted of experienced bodybuilding coaches (n = 84) from various regions of Russia. To assess the efficacy of ChatGPT's capabilities, an original expert diagnostic system was developed. This system comprises four monitoring areas: equipment recognition - “Т”, athlete physique analysis - “Ф”, exercise technique evaluation - “У”, and competitive analysis - “С”. Results. The study demonstrated a significant increase in coaches' satisfaction with their interaction with the proposed system during the post-monitoring period, specifically in areas “Ф” and “У”. This confirms the efficacy of ChatGPT as an intelligent support tool for coaches. Conclusion. The use of computer vision technology enhances the accuracy of movement analysis, the objectivity of physique and body proportion assessments, and the individualization of the training process in bodybuilding.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Человек. Спорт. Медицина

Выпуск журнала: Т. 26, 1

Номера страниц: 97-105

ISSN журнала: 25000209

Место издания: Челябинск

Издатель: Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Персоны

  • Наговицын Роман Сергеевич (Удмуртский государственный университет)
  • Осипов Александр Юрьевич (Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенетского)
  • Кудрявцев Михаил Дмитриевич (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
  • Коноплева Елена Николаевна (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
  • Турыгина Ольга Вячеславовна (Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева)

Вхождение в базы данных