Uzun atlama sporunda geçerli atlamanın tahmini
Prediction of valid jumping in long jump sport
Yazar: ARİF ALTIOK
Danışman: DOÇ. DR. ŞAHİN IŞIK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Atletizm sporunun bir dalı olan Uzun Atlama ülkemizde ve Dünya üzerinde bilinen bir yarışma faaliyetidir. Atletler, belirlenen kurallar çerçevesinde atlayışlarını gerçekleştirip en uzun mesafeye ulaşmaya çalışırlar. Atlayışlar hakemler tarafından değerlendirilir ve atlayışın geçerli olup olmadığının karar verilerek atlayışın mesafesi ölçülür. Yarışmanın doğası gereği atletlerin hızlı olması kaçılmaz bir durumdur. İnsan gözüyle yapılan bu kontroller kısa sürelerde olduğundan hakem ve atletler üzerinde baskı oluşturmaktadır. 
Günümüzde gelişen yazılım ve donanım kaynakları Yapay Zekâ çalışmalarına hız kazandırdı. Yapay Zekâ çözümleri hayatın her alanında başarılı bir şekilde uygulandı. Bu çalışma kapsamında Uzun Atlama Sporunda Geçerli Atlayışın Tahmini problemine çözüm olarak atletlerin ayak konumlarını tahmin eden ResNet-50 + FPN tabanlı Ayak Poz Tahmini Modeli ve tahmin edilen ayak pozlarını video akışında izleyerek atlayışın geçerli olup olmadığının tahminini yapan GRU + tam bağlantılı katmanına sahip Video Sınıflandırıcı Modeli önerildi. Ayak Poz Tahmini ve Video Sınıflandırıcı modelleri problemin çözümünde birleşik olarak kullanıldı. Eğitim kısmında ise bireysel olarak bağımsız eğitilip test edildi. Test veri seti üzerinde Ayak Poz Tahmin modeli AP@IoU=0.5 metriğinde 0.992283, Video Sınıflandırıcı modeli doğruluk metriğinde 0.958333, Birleştirilmiş model doğruluk metriğinde 0.971831 sonuçlarını elde etti.

Abstract:
Long Jumping, a branch of athletics, is a well-known competition activity in our country and around the world. Athletes try to reach the longest distance by performing their jumps within the framework of the determined rules. The jumps are evaluated by the referees and the distance of the jump is measured by deciding whether the jump is valid or not. Due to the nature of the competition, it is inevitable that the athletes must be fast. These controls made with the human eye put pressure on the referees and athletes, even if they are for a short time.
Today, developing software and hardware resources have accelerated Artificial Intelligence studies. Artificial Intelligence solutions have been successfully applied in all areas of life. In this study, the ResNet-50 + FPN based Foot Pose Estimation Model, which estimates the foot positions of the athletes as a solution to the Prediction of Valid Jumping problem in the Long Jump Sport, and the Video Classifier Model with the GRU + fully connected layer, which makes the prediction whether the jump is valid by tracking the predicted foot poses in the video stream. Foot Pose Estimation and Video Classifier models were used in combination to solve the problem. In the training part, they were trained and tested individually. On the test dataset, the Foot Pose Estimation model achieved 0.992283 in the AP@IoU=0.5 metric, the Video Classifier model achieved 0.958333 in accuracy metric, and the Combined model achieved 0.971831 in accuracy metric.