Eignet sich OpenPose zur 3-D-Analyse im Leistungssport?

(Is OpenPose suitable for 3D analysis in competitive sports?)

Es wird ein Verfahren gesucht, das den Aufwand zur Erstellung einer 3-D-Videoanalyse im Leistungssport durch Verfahren der Muster- und Bilderkennung verringert, um zeitnah daraus resultierende Interventionen im Training vornehmen zu können. Es zeichnet sich ein Nutzen für den Leistungssport aufgrund der automatischen Erfassung der 2-D-Punkte und Integration in Mess3D mit Berechnung der 3-D-Punkte ab, sodass das Zusammenwirken der beiden Programme optimiert werden soll. Es gibt weitere Anregungen zur Fortführung der Entwicklungen in verschiedenen Sportarten bzw. Disziplinen (Nakai, Tsunoda, Hayashi & Murakoshi, 2019, Fuchs, Wagner, Bausch & Frenzel, 2018), z.B. Weitsprung, Skisprung, Laufen/Sprint und Boxen. Das wäre im Rahmen einer wissenschaftlichen Unterstützung des Leistungssports im Sinne eines Echtzeitfeedbacks hilfreich.
© Copyright 2020 spinfortec2020digital: 13. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie" vom 24.-25. September 2020 in Bayreuth. Published by Institut für Sportwissenschaft. All rights reserved.

Bibliographic Details
Subjects:
Notations:technical and natural sciences training science
Tagging:Sportinformatik Mustererkennung
Published in:spinfortec2020digital: 13. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie" vom 24.-25. September 2020 in Bayreuth
Language:German
Published: Bayreuth Institut für Sportwissenschaft 2020
Online Access:https://www.sporttechnologie.uni-bayreuth.de/pool/dokumente/Spinfortec_Programm-Abstractheft_final.pdf
Pages:30-31
Document types:article
Level:advanced