Студент пятого курса механико-математического факультета Пермского государственного национального исследовательского университета Денис Лавриков создаёт приложение Kinect Med, которое с помощью камер и методик компьютерного зрения определяет, насколько правильно человек выполняет физические упражнения, и создаёт для него индивидуальный комплекс нагрузок. Для этого разработчик адаптировал сенсорный игровой контроллер, который обычно используется в приставке Xbox One.
По данным студента, подобное приложение пока не имеет аналогов (хотя похожие разработки корреспонденты "Вести.Наука" всё же видели). В отличие от других вариантов, оно предполагает персональное использование. Приложение более информативно, просто в обращении и, главное, обходится, недорого. В первую очередь, оно ориентировано на людей, которые восстанавливаются после травм, а также на тех, кто хочет оценить правильность выполнения упражнений в фитнес-центрах.
Приложение создано на базе бесконтактного сенсорного контроллера Kinect 2.0, который как приставка подключается к обычному персональному компьютеру. С помощью нескольких встроенных камер оно визуально выявляет ошибки в выполнении физических упражнений. Для этого человеку необходимо подключить аппарат к компьютеру, встать на расстоянии полутора метров от него и начать работу.
"Наше приложение с помощью математического аппарата, технологий и методик компьютерного зрения определяет ошибки в движениях и выделяет группы мышц, которые участвуют в движении, – рассказывает студент ПГНИУ. – В результате анализа автоматизированный "тренер" предлагает человеку индивидуальный комплекс нагрузок для исправления биомеханических ошибок тела, чтобы быстрее достичь результата".
Весь процесс будет происходить с минимальным вмешательством со стороны врачей и тренеров. Как считает разработчик, система будет полезна для лечебно-профилактических учреждений, частных клиник, фитнес-центров и в индивидуальном использовании. Автоматизация поможет большему количеству людей проходить профилактический осмотр и на более ранней стадии получать квалифицированную помощь, что позволит проще и быстрее исправлять биомеханические ошибки, которые совершают все недостаточно опытные занимающиеся.
В данный момент проект находится в стадии реализации основных элементов системы. Пока приложение способно оценить приседания и наклоны в стороны, которые выполняет человек. Молодой учёный уже провёл первые испытания системы на группе из ста добровольцев.
