Özet:
Yarışma sonuçlarının milisaniyeler ile belirlendiği spor dalı olan yüzmede, sporcuların tekniklerini gözlemlemek ve geliştirmek amacıyla birçok analiz yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden en sık kullanılanı, kamera yardımı ile görüntü elde edildikten sonra görüntülerin hareket analizi yöntemleri ile işlenmesi ve elde edilen sonuçların yorumlanmasıdır. Uzun süredir kullanılıyor olması nedeniyle bu yöntem birçok araştırmada yer almakta ve geçerlilik güvenirliği yüksek olduğu bilinmektedir. Ancak yöntemin bazı dezavantajları bulunmaktadır. Bunlardan ilki, hazırlık sürecinin oldukça uzun ve zahmetli oluşudur. İkincisi, ölçüm sürecinin ve sonuçlarının araştırmacının bilgi ve ölçüm tecrübesinden çok fazla etkilenmesidir. Son olarak bu yöntem kullanıldığında sonuçların analiz edilmesi oldukça uzun sürmekte ve gerek antrenörlerin, gerekse sporcuların hızlı ve etkili biçimde geri dönüt almaları mümkün olmamaktadır.
Son yıllarda gelişen bir diğer yöntem ise yüzmede teknik analizlerin eylemsizlik sensörleri ile yapılmasıdır. Birçok spor branşında uzun yıllardır kullanılan bu yöntem maalesef yüzmede ıslak ortamın yaratmış olduğu olumsuz etkiler nedeniyle günümüze kadar kullanılamamıştır. Son yıllarda su geçirmeyen ölçüm ekipmanlarının üretilmesi ile birlikte bu analizlerin yapılabilmesi mümkün hale gelmiştir. Bu yöntem kullanıldığında yukarıda bahsedilen dezavantajlar yaşanmamakla birlikte, tek seferde katılımcılardan daha fazla veri elde etmek mümkün hale gelmiştir. Ancak, yüzme tekniklerinin karmaşık unsurları barındırması ve ölçüm cihazlarının yazılımsal olarak hala gelişmekte olması eylemsizlik sensörlerinin tek başına kullanıldığı durumlarda ölçümlerden alınan verimi düşürmektedir.
Bu projede hedeflenen, görüntü tabanlı ölçüm yöntemi ile eylemsizlik sensörlerini bir arada kullanarak iki ölçüm yönteminin avantajlı kısımlarını birleştirmek ve elde edilen veriler doğrultusunda yazılımsal olarak eylemsizlik sensörlerinin yüzme sporu için kullanım kapasitesini arttırmaktı. Yapılan birçok deneme sonrasında kameralardan elde edilen verilerin ortalama hız, ivmelenme, açısal değişkenler, momentler gibi değişkenlerin analizinde, eylemsizlik sensörlerinin ise koordinasyon, kol çekişi ve ayak vuruşu frekansı gibi değişkenlerin analizinde kullanılabileceği sonucu ortaya çıkmıştır.
