使用基于人工智能的动作捕捉系统与单个智能手机摄像头进行步态分析

科学领域:

• 生物力学 生物力学
• 人类运动分析分析
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 传统的红外运动捕捉系统用于步态分析是昂贵的,空间密集的.
• 人工智能 (AI) 为可访问的步态分析提供了一个潜在的替代方案.

研究的目的:

• 用单个智能手机摄像头来评估基于AI的动作捕捉系统的有效性.
• 为了将其精度与传统的基于红外线的运动捕捉系统进行比较.

主要方法:

• 通过智能手机 (iPhone X) 和红外系统,同时捕捉健康志愿者的22条直行.
• 通过Sportip Motion 3D AI系统对智能手机数据进行步行视频的分析.
• 步态参数的比较:速度,循环时间,步长,部/膝盖曲角度.

主要成果:

• 对于步行速度 (r=0.94),步骤长度 (r=0.91-0.93) 和最大部/膝盖屈曲角度 (r=0.71-0.93) 发现了高精度和相关系数.
• 在AI和红外系统之间观察到类似的部和膝盖曲角度图形形状.
• 对于步行周期时间 (r=0.68) 和最小的膝盖屈曲角度 (r=0.30-0.47) 观察到较低的相关系数.

结论:

• 一个基于人工智能的系统与智能手机摄像头为特定应用提供可靠的步态参数测量.
• 这项技术为传统的运动捕捉系统提供了一个更容易获得的替代方案.