Ein neuer Algorithmus erkennt „Big Air“-Sprünge und andere Sprungtypen im Skisport automatisiert und in Echtzeit. Diese neue Methode könnte das Training und die Leistungsbeurteilung im Profi- und Freizeitbereich verbessern.

Sprünge sind ein wichtiges Leistungs- und Bewertungskriterium beim Skifahren, Freestyle, Snowboarden, Skispringen oder im Eiskunstlauf. Ein detaillierter Einblick ist daher sowohl für Sportler:innen wie auch für Trainer:innen essenziell. Die etablierte Methodik zur Sprungerkennung basiert auf Maßbändern, laserbasierter Distanzberechnung, Kraftmessplatten, Drucksensoren und Videoanalyse. Diese Maßnahmen

lassen sich jedoch nur bedingt auf Messungen direkt auf der Piste übertragen. Darum setzen wir auf minimalinvasive On-Body-Sensortechnologie, die direkt am Körper getragen wird: Am Skischuh angebrachte Trägheitsmesssensoren (IMUs) erfassen Beschleunigungsdaten und ermöglichen eine präzise Sprungerkennung bei minimaler Störung. Ein speziell für den alpinen Skisport entwickelter Bewertungsalgorithmus liefert eine präzise Echtzeit-Analyse. Er wurde im Praxistest direkt auf der Piste intensiv getestet.

Athlet:innen können damit ihre Technik verfeinern, Trainer:innen Rückschlüsse auf die Belastung der Athlet:innen ziehen. Dies ermöglicht ein besseres Trainingsmanagement, um Verletzungsrisiken zu verringern. Der Algorithmus könnte auch in Verbraucherprodukte integriert werden, um das Skierlebnis für Freizeitsportler:innen beispielsweise durch spielerisches Feedback in Gamification-Anwendungen zu verbessern.

Der Algorithmus soll nun auch auf andere Wintersportarten wie Snowboarden und Skispringen erweitert werden. Eine Übertragung auf andere Sportarten ist ebenfalls denkbar.

Die Forschung wurde von den Bundesministerien BMK und BMDW und den Bundesländern Salzburg, Oberösterreich und Tirol im Rahmen des Forschungsprogramms COMET im Projekt „Digital Motion in Sport, Fitness and Wellbeing“ (DiMo) gefördert.

Zum Projekt:

• Digital Motion in Sports, Fitness & Well-being
• DiMo-NEXT – Next Level of Digital Motion in Sports, Fitness and Well-being

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