論文の概要: Investigation of intelligent barbell squat coaching system based on computer vision and machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23731v1
- Date: Mon, 31 Mar 2025 05:08:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.26586
- Title: Investigation of intelligent barbell squat coaching system based on computer vision and machine learning
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンと機械学習に基づくインテリジェントバーベルスクワットコーチングシステムの検討
- Authors: Yinq-Rong Chern, Yuhao Lee, Hsiao-Ching Lin, Guan-Ting Chen, Ying-Hsien Chen, Fu-Sung Lin, Chih-Yao Chuang, Jenn-Jier James Lien, Chih-Hsien Huang,
- Abstract要約: 本研究では,リアルタイムモードを用いた人工知能とコンピュータビジョンに基づくバーベルスクワットコーチングシステムを開発した。
バーベルスクワットの4つの特徴は, 関節角度, 背屈, 膝とヒップの移動比, バーベルの安定性である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7255608805275865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: Research has revealed that strength training can reduce the incidence of chronic diseases and physical deterioration at any age. Therefore, having a movement diagnostic system is crucial for training alone. Hence, this study developed an artificial intelligence and computer vision-based barbell squat coaching system with a real-time mode that immediately diagnoses the issue and provides feedback after each squat. In addition, a replay mode allows users to examine their previous squats and check their comments. Initially, four primary characteristics of the barbell squat were identified: body joint angles, dorsiflexion, the ratio of knee-to-hip movement, and barbell stability. Methods: We collect 8,151 squats from 77 participants, categorizing them as good squats and six issues. Then, we trained the diagnosis models with three machine-learning architectures. Furthermore, this research applied the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method to enhance the accuracy of issue prediction and reduce the computation time by feature selection. Results: The F1 score of the six issues reached 86.86%, 69.01%, 77.42%, 90.74%, 95.83%, and 100%. Each squat diagnosis took less than 0.5 seconds. Finally, this study examined the efficacy of the proposed system with two groups of participants trained with and without the system. Subsequently, participants trained with the system exhibited substantial improvements in their squat technique, as assessed both by the system itself and by a professional weightlifting coach. Conclusion: This is a comprehensive study that integrates artificial intelligence, computer vision and multivariable processing technologies, aimed at building a real-time, user-friendly barbell squat feedback and training system.
- Abstract（参考訳）: 目的: 筋力トレーニングは、どの年齢でも慢性疾患の発生率と身体的劣化を減少させることができることが研究で明らかにされている。
したがって、運動診断システムを持つことは、単独でトレーニングするには不可欠である。
そこで本研究では,人工知能とコンピュータビジョンに基づくバーベル・スクワット・コーチングシステムを開発し,問題の即時診断を行い,各スクワット後のフィードバックを提供する。
さらに、リプレイモードでは、ユーザーは以前のスクワットを調べてコメントをチェックすることができる。
当初, バーベルスクワットの4つの特徴は, 関節角度, 背屈, 膝とヒップの移動比, バーベルの安定性であった。
方法:77名の参加者から8,151名のスクワットを集め,優れたスクワットと6つの課題に分類した。
そして、3つの機械学習アーキテクチャを用いて診断モデルを訓練した。
さらに,問題予測の精度を高め,特徴選択による計算時間を短縮するため,SHAP法を適用した。
結果: 6号のF1スコアは86.86%、69.01%、77.42%、90.74%、95.83%、100%に達した。
それぞれのスクワット診断は0.5秒未満であった。
最後に,提案システムの有効性を検討した。
その後、システムの訓練を受けた参加者は、システム自体とプロの重量挙げコーチの両方で評価されるように、スクワット技術を大幅に改善した。
結論: これは人工知能、コンピュータビジョン、多変量処理技術を統合する包括的な研究であり、リアルタイムでユーザフレンドリーなバーベルスクワットのフィードバックとトレーニングシステムの構築を目的としています。
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