№ 9, с. 59–61

Опубликована: 01.09.2026

© 2026 Научно-издательский центр «Теория и практика физической культуры и спорта». CC BY-SA 4.0

Аннотация

Цель исследования – разработка и научное обоснование архитектуры персонализированной системы спортивной тренировки с использованием технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Методика и организация исследования. Теоретическую основу работы составили концепции цифровизации спорта, системного анализа и структурно-функционального подхода к проектированию тренировочного процесса. Основным методом выступило структурно-функциональное моделирование, дополненное анализом и синтезом научных источников, проектированием сценариев взаимодействия с языковой моделью ChatGPT (Plus), обработкой видеоданных методами компьютерного зрения для извлечения биомеханических параметров движений. Результаты исследования и выводы. Разработана структурно-функциональная модель персонализированного тренировочного процесса, объединяющая целевой, технологический, содержательный и результативный блоки в замкнутый контур управления подготовкой. Модель реализует автоматический покадровый анализ видео, выявление биомеханических ошибок, генерацию отчёта, включающего визуализацию отклонений, сравнение с эталоном, текстовые рекомендации и адаптированный тренировочный план на 3–6 недель. Последующая экспертная верификация подтвердила педагогическую обоснованность и релевантность генерируемых системой рекомендаций.

1. Болгов Д.А. Вычисление в видеопотоке пространственно-временных характеристик объектов посредством использования методов фотограмметрии и компьютерного зрения / Д.А. Болгов, Д.В. Деменков, А.Р. Донская, Ю.А. Орлова, А.В. Зубков // Экономика. Информатика. – 2025. – Т. 52. – № 3. – С. 710-725. DOI: 10.52575/2687-0932-2025-52-3-710-725.
2. Борисова А.Н. Использование технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения для автоматизации контроля выполнения фитнес-упражнений на примере онлайн-платформы FORA VISION / А.Н. Борисова, С.А. Вольнов // Российский журнал информационных технологий в спорте. – 2025. – № 2. – С. 3-14.
3. Кереев А.К. Разработка ИИ-тренажёра на основе компьютерного зрения для индивидуальных тренировок / А.К. Кереев, Д.В. Улитин, Н.М. Дуймуханов, А.А. Раманкулов, С.Ж. Жамбулов // Вестник Актюбинского регионального университета им. К. Жубанова. – 2025. – Т. 80. – № 2. – С. 89-99.
4. Ковалев С.В. Разработка проекта PLAY VISION AI для просмотра спортивных матчей с помощью искусственного интеллекта / С.В. Ковалев, Т.Н. Смирнова, Р.Е. Зверев, И.В. Раков // Программные системы и вычислительные методы. – 2025. – № 2. – С. 175-189. DOI: 10.7256/2454-0714.2025.2.70872.
5. Новикова И.И. Методика экспресс-оценки результативности выполнения движений хоккеистом с применением компьютерного зрения / И.И. Новикова, В.Н. Коновалов, Д.А. Бернатавичюс, Н.С. Веремчук, М.В. Семенихина // Человек. Спорт. Медицина. – 2024. – Т. 24. – № 4. – С. 104-110. DOI: 10.14529/hsm240413.
6. Померанцев А.А. Определение антропометрических показателей кисти спортсменов на основе компьютерного зрения / А.А. Померанцев, В.Э. Беспяткин, Д.А. Травков, Т.В. Бахтиарова // Теория и практика физической культуры. – 2023. – № 5. – С. 102-104.
7. Пэй Ю. Технологии компьютерного зрения в технико-тактической подготовке футболистов / Ю. Пэй, Л.В. Капилевич // Педагогико-психологические и медико-биологические проблемы физической культуры и спорта. – 2025. – Т. 20. – № 1. – С. 182-187.