Koneoppimisen hyödyntäminen pituushyppysuorituksen analysoinnissa
avoin
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Lataukset341
Pysyvä osoite
Verkkojulkaisu
DOI
Tiivistelmä
Tämän pro gradu -tutkielman tavoitteena oli selvittää, onko mahdollista luoda koneoppimista
hyödyntävä järjestelmä, jonka avulla olisi mahdollista määrittää edullisella laitteistolla kuvatuilta
pituushyppyvideoilta erilaisia hyppysuoritukseen liittyviä suureita. Ihmiskehon avainpisteiden
(esimerkiksi jalkojen nivelten) xy-koordinaatit määritettiin hyppyvideoiden kuvaruuduista
koneoppimista hyödyntävän ihmiskehon asennontunnistusalgoritmin avulla. Xy-koordinaattien
sijaintien perusteella älypuhelimella kuvatuista kahdeksasta hyppyvideosta määritettiin
hyppysuorituksen ponnistusvaiheeseen ja sitä edeltävään vauhdinottoaskeleeseen liittyviä suureita
kuten kontakti-/lentoaikoja, erilaisia kulmia/nopeuksia ja viimeisen askeleen pituus. Työssä tehdyllä
järjestelmällä hypyistä määritettyjen arvojen suuruuksia pystyttiin arvioimaan myös avoimeen
lähdekoodiin perustuvalla Kinovea-sovelluksella, jota käytetään liikeanalysointiin. Työssä
määritettyjen arvojen suuruudet olivat samassa suuruusluokassa Kinovea-sovelluksen avulla
määritettyjen arvojen kanssa seuraavilla suureilla: kontakti- ja lentoaika, osa ponnistusvaiheen
kulmista ja viimeisen askeleen pituus. Kansainvälisiin pituushyppääjien arvoihin verrattuna työssä
määritetyt: kontakti- ja lentoajat, kulmat (ponnistavan/heilahtavan jalan kulmat, kehon
kaltevuuskulmat ja hyppykulma), viimeisen askeleen pituudet, ponnistavan jalan polvikulman
muutosnopeudet ja heilahtavan jalan keskimääräiset kulmanopeudet, olivat keskenään samassa
suuruusluokassa. Työn tuloksena syntyi koneoppimista hyödyntävä järjestelmä, jolla voidaan
määrittää pituushyppysuorituksen ponnistusvaiheeseen ja sitä edeltävään askeleeseen liittyviä suureita
älykameralla kuvatuilta hyppyvideoilta. Työn tuloksena syntynyttä järjestelmää voitaisiin käyttää
apuna pituushyppääjien valmennuksessa esimerkiksi vuosittain tapahtuvassa hyppytekniikan
kehityksen seuraamisessa.