开发一种低成本的无标记光学运动捕捉系统,用于步态分析和人类参数量化
Laura Alejandra Espitia-Mora1, Manuel Andrés Vélez-Guerrero1, Mauro Callejas-Cuervo1
1Software Research Group, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja 150002, Colombia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|June 19, 2024
概括
一个新的无标记光学运动捕捉系统为复杂的商业解决方案提供了负担得起的替代方案. 该系统使用深度摄像头和计算机视觉来准确的姿势,关节角度,以及用于步态分析的人类测量数据.
科学领域:
- 生物机械工程 生物机械工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人类运动分析分析
背景情况:
- 商用运动捕捉系统通常是复杂而昂贵的.
- 需要具有成本效益和可访问的运动捕捉解决方案.
- 深度感应和计算机视觉方面的进步使新的方法成为可能.
研究的目的:
- 开发和验证一个低成本,无标记光学运动捕捉系统.
- 评估系统在捕获人体测量数据,关节角度和步态参数方面的准确性.
- 为生物机械分析提供一种简单而实惠的工具.
主要方法:
- 使用RealSense深度摄像头和智能计算机视觉算法.
- 开发了用于实时姿势评估和关节角度计算的算法.
- 获取对象特定的人类测量数据用于步态分析.
- 存储数据以逗号分隔值 (CSV) 文件进行简单的分析.
主要成果:
- 在人体测量测量中证明了7.6%的最大相对误差.
- 平均高度测量的最大绝对误差为4.67厘米.
- 脚步长度测量显示最大相对误差为11.2%.
- 静态和动态关节角度测试的最大平均误差分别为10.2%和9.06%.
结论:
- 拟议的无标记光学系统为各种应用提供了足够的精度.
- 该系统的简单性和可负担性使其成为商业解决方案的可行替代方案.
- 潜在的应用包括康复,体育分析和娱乐.
