MediaPipe 기반 CrossFit Games 온라인 예선 영상 검증 자동화 모델 설계 및 적용
Automation Model Design and Application for the Online Qualification of CrossFit Games based on MediaPipe
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초록
본 연구는 크로스핏 게임즈 예선 온라인 심사에서의 동작 정확성과 반복 횟수를 자동으로 검증하기 위한 플랫폼을 개발하기 위해 반복횟수를 자동을 검출할 수 있는 모델을 제안한다. 점진적으로 상승하는 크로스핏의 인기와 증가하는 참여자 수에도 불구하고, 시스템적으로 구조화되지 못한 현재의 심사 방식은 공정성을 포함한 문제들을 안고 있다. 이를 해결하기 위해 Human Pose Estimation 기술을 활용하여 동작을 분류하고 카운트하는 알고리즘을 개발하였다. MediaPipe 기법을 사용해 각 프레임에서 신체 랜드마크를 추출하고 이를 바탕으로 Foundational CrossFit Movements 중 The Deadlift, The Air Squat, The Shoulder Press의 세 가지 운동 동작을 분석하고 분류한다. 동작이 분류된 후, 랜드마크 변화를 기반으로 횟수를 집계한다. 이후, 프레임 당 동작상태구분과 동작 횟수에 대한 정확도를 측정하여 제시한 Rep Correctness의 타당성을 확보한다. 본 연구는 크로스핏 심사 과정의 신뢰성을 높여 크로스핏의 대중화에 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
This paper proposes a model that can automatically detect the number of repetitions and a platform to verify the accuracy of operation and repetition count in the CrossFit Games qualification and quarterfinal online video screenings. Despite the popularity of CrossFit and the increasing number of participants, the current screening method presents fairness issues. To address this, we developed an algorithm to classify and count movements using Human Pose Estimation technology. Using the MediaPipe technique, body landmarks are extracted from each frame, and specific exercises are recognized by analyzing these landmarks. Once the movements are classified, the repetition count is determined based on changes in landmark coordinates. This study is expected to contribute to the popularization of CrossFit by increasing the reliability of the CrossFit screening process.
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