In the evolving field of sports technology, the involvement of Artificial Intelligence to enhance the training of professional athletes is becoming increasingly popular. A common mistake in boxing is to lower the hand after a throwing jab, especially if the jab is followed by a cross. Despite the recent advancements in Artificial Intelligence and sports technology, its application in boxing training is largely an unexplored territory. The significance of this issue combined with the potential for Artificial Intelligence in sports training highlights the relevancy of this project. This thesis presents the development and evaluation of a mobile phone application that utilizes Artificial Intelligence to provide real-time feedback on a boxers guard position. The coordinates of specific key-points of the body is continuously being checked by an algorithm and if the wrists are below a certain threshold, audio feedback is given. In order to only give feedback after a jab has been thrown, a machine learning model was trained to detect a punch. Data was gathered through testing of the system and a participant survey which were then analysed to reach a conclusion. The results from the test show that the system is 95.33 percent accurate at detecting when a guard is mistakenly lowered, while being 72.67 percent accurate at detecting that a lowered guard was intentional. The system is 96.33 percent accurate in not giving feedback when the guard is up. The survey results show that the system is effectively doing what it is supposed to do and could be used as an alternative or complement to having a coach present. This opens up the possibilities for similar systems to be developed for correcting all kinds of mistakes in boxing or other sports.

Inom det framväxande området sportteknologi blir användningen av Artificiell Intelligens för att förbättra träningen av professionella atleter allt mer populär. Ett vanligt misstag inom boxning att sänka handen efter att ha kastat en jab, särskilt om jabben följs av en korsning. Trots de senaste framstegen inom Artificiell Intelligens och sportteknologi är dess tillämpning i boxningsträning till stor del ett outforskad område. Betydelsen av detta problem, kombinerat med potentialen för Artificiell Intelligens i sportträning, belyser relevansen av detta projekt. Denna avhandling presenterar utvecklingen och utvärderingen av en mobilapplikation som använder Artificiell Intelligens för att ge realtidsfeedback på en boxares guardposition. Koordinaterna för specifika nyckelpunkter på kroppen kontrolleras kontinuerligt av en algoritm och om handlederna är under en viss tröskel ges ljudfeedback. För att endast ge feedback efter att en jab har kastats tränades en maskininlärningsmodell för att upptäcka ett slag. Data samlades in genom testning av systemet och en deltagarenkät som sedan analyserades för att dra slutsatser. Testresultaten visar att systemet är 95,33 procent noggrant när det gäller att upptäcka när en guard är felaktigt sänkt, medan det är 72,67 procent noggrant när det gäller att upptäcka att en sänkt guard var avsiktlig. Systemet är 96,33 procent noggrant i att inte ge feedback när guarden är uppe. Enkätresultaten visar att systemet effektivt gör vad det är tänkt att göra och skulle kunna användas som ett alternativ eller komplement till en närvarande tränare. Detta öppnar upp möjligheter för att utveckla liknande system för att korrigera alla typer av misstag inom boxning eller andra sporter.