Ziel

Das Ziel dieses Anwendungsprojektes ist es, die mit aktuellsten Verfahren der künstlichen Intelligenz verbundenen Möglichkeiten zur Bild- und Videoanalyse dem Anwendungsgebiet der Analyse kinematischer Parameter im Kanu-Rennsport und im Kanu-Slalom verfügbar zu machen. Dieses Ziel soll durch die Entwicklung, Optimierung und Integration der dafür erforderlichen Algorithmen sowie deren Integration in einer Software für den Endanwender in der Praxis erreicht werden. Die Analyse kinematischer Parameter in den genannten Disziplinen adressiert die individuelle Optimierung der sportlichen Technik, insbesondere des Grundschlag vorwärts. Derartige Analysen werden bereits heute manuell praktiziert, sie sind jedoch zeitaufwendig und erfordern eine hohe Expertise. Die mit dieser Analyse verbundenen Potenziale zur individuellen Leistungsoptimierung sollen durch die Automatisierung und Objektivierung unter Anwendung modernster Bildverarbeitungstechnologien für die Trainingspraxis etabliert und in Zukunft auch in den Nachwuchssportlerbereich übertragen werden.

Planung

Die Hauptschwerpunkte für das Erreichen der formulierten Projektziele, der automatischen Analyse kinematischer Parameter im Kanu-Rennsport und Kanu-Slalom, liegen in der Entwicklung, Optimierung und Validierung von Bilderverarbeitungsalgorithmen. Orientiert an den beiden genannten Anwendungsbereichen mit ihren unterschiedlichen Anforderungen und Gegebenheiten in Bezug auf die Aufnahmebedingungen gliedert sich das Vorhaben in zwei Teilbereiche. Die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten und die damit verbundenen Ergebnisse zu diesen Teilbereich werden jeweils begleitend in Form eine prototypischen Software implementiert und somit zeitnah für anwendungsnahe Tests durch TrainerInnen und TrainingswissenschaftlerInnen verfügbar gemacht.
Der erste Teilbereich umfasst die Technikparameteranalyse auf Basis von 2D-Bilddaten mit statischen Aufnahmeparametern. Der zweite Teilbereich beinhaltet die Technikparameteranalyse in von 2D-Bilddaten mit variierenden Aufnahmeparametern.
Die Bearbeitung der Teilbereiche im Rahmen des Vorhabens ist in insgesamt 8 Arbeitspakete untergliedert. Dies sind
- Planung und Konzeption der Methoden
- Algorithmenentwicklung Skelett- und Referenzobjektdetektion
- Integration von Teilkomponenten zur Bestimmung kinematischer Parametern
- Validierung von Teilkomponenten / Bezugsgrößen
- Validierung kinematischer Parameter
- Algorithmenentwicklung Kalibrierung & Artefaktreduktion
- Softwareintegration und GUI-Entwicklung
- Wissenstransfer und Dokumentationen
Darüberhinaus ist das Projekt in mehrere Phasen untergliedert. Die Zuordnung von Arbeitspaketen und Phasen sowie deren zeitliche Abfolge können dem beigefügten Arbeits- und Zeitplan entnommen werden.

Ergebnisse

Als ein Hauptergebnis des Projektes wird eine prototypischen Software zur Durchführung von Technikparameteranalysen zur Verfügung stehen, sodass im Projektanschluss umfangreiche praktische Tests durchgeführt werden können. In Zukunft werden TrainingswissenschaftlerInnen und TrainerInnen bei den komplexen und bisher zeitaufwendigen Analysen dadurch bestmöglich unterstützt.
Der primäre Einsatzbereich der Ergebnisse ist zunächst in der Sportart Kanu-Rennsport in den vier olympischen Disziplinen Kajak Herren, Kajak Damen, Canadier Herren und Canadier Damen im Anschluss- und Hochleistungstraining vorgesehen. Hierfür werden die Ergebnisse im TrainerINFO-Newsletter, bei Aus- und Fortbildungsmaßnamen für A- und B-TrainerInnen sowie im Rahmen der Jahresauswertung mit den BundestrainerInnen vorgestellt.
Aus dem im Projekt erarbeiteten Know-how sind weitere Forschungsthemen im Bereich Kanu-Rennsport und Kanu-Slalom sowie Impulse für andere Disziplinen aber auch für Anwendungen außerhalb von Sportanwendungen zu erwarten. Hieraus leiten sich neue Ansätze für qualitativ anspruchsvolle Master- und Promotionsarbeiten sowie für die Beantragung neuer Forschungsprojekte ab.
Gemeinsam mit den Projektpartnern sind Veröffentlichungen in Fachzeitschriften sowie Fachvorträge im nationalen und internationalen Maßstab zu erwarten.