Около 1000 финишных видео участников пяти российских забегов на 10 км превратили в датасет для сравнения движений быстрых и медленных любителей. Анализ техники бега не позволяет поставить диагноз или измерить расход энергии, но хорошо показывает, какие элементы движения чаще встречаются у спортсменов с результатом около 31 минуты и у тех, кто бежит дистанцию больше часа. Об исследовании сообщает Habr / Новости.
В выборку вошли записи с дистанций в Ростове, Рыбинске, Ярославле, Костроме и Сергиевом Посаде. Для каждого участника исследователь сопоставил финишное видео с итоговым временем, полом и возрастом. В итоге получился набор, где есть ролики, координаты ключевых точек тела и метаданные примерно тысячи бегунов. Источник данных довольно прозаичен: платформы массовых стартов публикуют финишные ролики вместе с результатами, а значит, маркетинговый сервис можно использовать как материал для компьютерного зрения.
Скелет на кадрах строили связкой YOLOX и RTMPose-M. Первая модель выделяла людей в кадре, вторая оценивала 26 точек тела в формате Halpe26: от плеч и таза до лодыжек, пяток и носков стоп. Затем трекер связывал человека между кадрами, а измерения с низкой уверенностью отбрасывались. Короткие пропуски — до пяти кадров — интерполировались. Это важная оговорка: речь идёт не о настоящей биомеханической лаборатории, а о 2D-проекции человека на видео с возможным смазом, перекрытиями и неудобным углом камеры.
Чтобы сравнение не свелось к наложению случайных кадров, движения нормализовали. Направление бега привели к одному, масштаб приблизительно выровняли по длинам сегментов тела, а положение таза совместили. За единицу измерения взяли полный цикл из двух шагов: от максимального выноса левой лодыжки вперёд до следующего такого положения. Каждый цикл растягивали на шкалу от 0 до 100%. Частота шагов при этом хранилась отдельно — иначе синхронизация просто стёрла бы один из самых интересных параметров.
Для наглядности автор сравнил три группы по 50 человек: лидеров с результатами от 30:58 до 38:28, середину протокола с 52:44–55:36 и замыкающих с 74:02–95:44. Каденс у всех групп оказался в неожиданно близком диапазоне: медианные значения укладывались примерно в 160–180 шагов в минуту. Разница в скорости между крайними группами составляла два-три раза, поэтому сам по себе популярный совет «увеличьте каденс» выглядит слишком универсальным. Частота шагов связана с результатом, но не объясняет его целиком.
Гораздо заметнее различались амплитуды. У быстрых бегунов оказался больше диапазон сгибания колена за цикл, выше максимальный вынос бедра вперёд — около 22 градусов против примерно 15 у медленных — и шире горизонтальная траектория лодыжки относительно таза. Корпус у лидеров выглядел более прямым, с большим размахом колебаний. Это не означает, что нужно копировать позу человека, пробегающего «десятку» за 31 минуту: часть отличий неизбежно создаёт сама скорость. Но анализ техники бега помогает отделить общую картину движения от мифа о единственном правильном угле колена или идеальном наклоне корпуса.
Самый спорный пункт — постановка стопы. По положению пятки и носка автор попытался определить момент контакта с покрытием и сравнил по 100 человек из начала, середины и конца рейтинга. Однако произвольный ракурс камеры часто не позволял уверенно назвать приземление «с пятки» или «с носка». Это честный результат, а не недостаток презентации: по одному боковому финишному видео нельзя надёжно восстановить трёхмерную механику стопы. И литература, на которую опирается автор, не подтверждает универсального преимущества конкретного типа постановки по экономичности бега.
Для разработчиков здесь интереснее не спортивный рецепт, а рабочая схема добычи данных: публичные ролики, результаты соревнований, трекинг объектов, оценка позы и аккуратная нормализация временных рядов. Для организаторов стартов это также намёк, что архив финишных видео может быть полезен не только для продажи персональных клипов. Следующий сложный вопрос — можно ли дополнить такой анализ техники бега данными о темпе на дистанции, покрытии, пульсе и энергозатратах, не превратив массовый любительский старт в лабораторный эксперимент.
