Teknologinen kehitys muokkaa jatkuvasti lähestymistapaamme harjoitteluun ja terapiaan jatkuvasti muuttuvalla kuntoilun ja kuntoutuksen alalla. Ihmisen asentoarvio (HPE) on merkittävä läpimurto innovaatioiden alalla. Se hyödyntää tekoälyä (AI) ja 3D-valokuvaus, joka muuttaa ymmärrystämme ja parantaa ihmisten liikkumista.
Sisällysluettelo
Mikä on ihmisen asennon arviointi?
Ihmisen asennon estimointi tarkoittaa prosessia, jossa määritetään ihmiskehon spatiaalinen konfiguraatio kuvassa tai videossa. Ihmisen asentoarvio (HPE) on tekoäly (AI) järjestelmä, joka tutkii ja tulkitsee huolellisesti ihmiskehon liikkeitä valokuvista tai videoista.
Ihmisen asentoarvio, HPE käyttää kehittyneitä algoritmeja kriittisten anatomisten maamerkkien tunnistamiseen ja kartoittamiseen, kuten nivelet ja raajat, luodakseen digitaalisen kuvan henkilön kehon asennosta reaaliajassa. Tämä ominaisuus mahdollistaa tarkan biomekaanisen analyysin, jatkuva suorituskyvyn seuranta, ja ennakoiva vammojen ehkäisy useilla aloilla, kuten urheilu, terveydenhuolto, ja muut (Cao et ai., 2017; Toshev & Szeged, 2014).
Kolme yleistä ihmismallityyppiä
Ihmismalleja on kolme yleistä luokkaa.
1. Luurankoon perustuva malli:
Luurankopohjainen malli on perustavanlaatuinen ja välttämätön menetelmä ihmisen asennon arvioinnissa. Pääpaino on luuston nivelten tunnistamisessa ja analysoinnissa, polvet mukaan lukien, kyynärpäät, lantiota, ja hartiat.
Tämä malli mahdollistaa ihmisen perusliikkeiden ja asentodynamiikan kattavan ymmärtämisen erittäin tarkasti luomalla virtuaalisen luurankon. Sitä käytetään yleisesti sovelluksissa, jotka edellyttävät tarkkaa liikkeen seurantaa, kuten biomekaniikan opinnot, urheilutiede, ja kehittyneitä kuntoutushoitoja.
Luurankomallin kyky eristää nivelliikkeet tekee siitä hyödyllisen liikepoikkeavuuksien havaitsemiseen ja korjaamiseen sekä tarkkojen harjoitusohjelmien suunnitteluun (Shotton et ai., 2013).
2. Ääriviivaan perustuva malli:
Tämä lähestymistapa hyödyntää ihmiskehon ulkoisia ääriviivoja asentojen ja muotojen havaitsemiseen ja luokitteluun. Tämä menetelmä sopii erityisen hyvin sovelluksiin, jotka tarvitsevat visuaalista tunnistusta, eleiden analyysi, ja vuorovaikutus käyttöliittymän kanssa.
Muotipohjainen lähestymistapa pystyy tarkkaan seuraamaan ja tutkimaan toimintoja, kuten balettia, jooga, ja kamppailulajit, jotka riippuvat voimakkaasti liikkeiden muodosta ja sujuvuudesta, kohdistamalla erityisesti kehon siluetti.
Lisäksi, Tämä malli on edullinen videopeleissä ja virtuaalitodellisuusasetuksissa, koska se voi lisätä interaktiivista kokemusta tallentamalla käyttäjän muodon. Ääriviivaan perustuva malli tarjoaa vähemmän häiritsevän ja visuaalisesti intuitiivisemman lähestymistavan ihmisen liikkuvuuden arvioimiseen (Bogo et ai., 2016).
3. Volyymiin perustuva malli:
Tämä mittaa kehon tilavuudet ja muodot, tarjoaa kolmiulotteisen kuvan ihmismuodosta. Tämä malli on välttämätön syvällisen spatiaalisen analyysin ja lääketieteellisen diagnostiikan suorittamiseksi, koska sillä on kyky edustaa tarkasti kehon koko geometria, sisältää lihasmassan ja kehon rasvan jakautumisen.
Kliinisissä olosuhteissa käytetty tilavuuspohjainen paradigma mahdollistaa kehon koostumuksen perusteellisen arvioinnin, helpottaa sairauksien, kuten liikalihavuuden, tunnistamista, anoreksia, ja lihasten surkastumista.
Lisäksi, sitä hyödynnetään laajasti yksilöllisten vaatteiden valmistuksessa, ergonomisten tekijöiden analyysi, ja virtuaalisten sovitushuoneiden kehittäminen, missä tarkat kehon mittaukset ovat ratkaisevan tärkeitä. Tilavuuspohjainen malli tarjoaa kattavan käsityksen ihmiskehosta, joten se sopii erilaisiin sovelluksiin terveydenhuollon ja kulutustavaroiden alalla (Loper et ai., 2015).
Jokainen näistä ihmismalleista tarjoaa ainutlaatuisia etuja, jotka perustuvat kuntoharjoittelun yksilöllisiin tarpeisiin, kuntoutusterapia, tai lääketieteelliseen diagnostiikkaan. Mallin valinnalla voi olla merkittävä vaikutus sovelluksen tarkkuuteen ja tehokkuuteen, korostaa, että on tärkeää valita sopiva malli haluttuun käyttötapaukseen.
Nämä mallit yhdessä parantavat ymmärrystämme ja kykyämme parantaa ihmisen biomekaniikkaa ja terveystuloksia seuraamalla tarkkoja nivelliikkeitä, arvioida kehon muotoja, ja kehon tilavuuksien mittaaminen.
Kuinka 3D-ihmisasennon arviointi toimii
3D HPE sisältää kehittyneitä syvyystunnistustekniikoita, kuin 4D-kameroita, tallentaa paikkatiedot tarkasti. Nämä edistyneet kamerat käyttävät laskelmia kameran ja kehon kunkin pisteen välisten etäisyyksien määrittämiseen, joka mahdollistaa paikkojen tarkan 3D-rekonstruoinnin.
Data analysoidaan koneoppimisalgoritmeilla nivelten asemien ja liikkeiden ennustamiseksi tarkasti. Tämä mahdollistaa reaaliaikaisen palautteen ja yksityiskohtaiset biomekaaniset arvioinnit, jotka ovat välttämättömiä räätälöityjen koulutusohjelmien ja kuntoutustoimenpiteiden kannalta (Zhou et ai., 2019).
Ihmisen asennon arvioinnin käyttötapaukset ja sovellukset Visbody Creator600
Visbody, uraauurtava yritys dynaamisen 3D-rekonstruktiotekniikan alalla, esittelee Visbody Creator600– vallankumouksellinen laite, joka yhdistää tekoälyn kuntolaitteisiin muuttaakseen ihmisten harjoittelua. Visbody Creator600 mullistaa harjoittelu- ja kuntoutustoimenpiteet seuraavalla tavalla:
-4D Syvyyskameran tarkkuus: The Creator600 hyödyntää huippuluokan syvyydentunnistustekniikkaa juoksijoiden luuston niveltietojen tarkkaan taltioimiseen ja analysoimiseen juoksumattoharjoittelun aikana. Tämä tarkkuustaso mahdollistaa kattavan ymmärtämisen jokaiseen yksittäiseen toimintoon liittyvästä biomekaniikasta.
The Creator600 voi tarjota yksityiskohtaisia tietoja askelpituudesta, liitoskulmat, ja yleinen asento tallentamalla tietoja erittäin tarkalla resoluutiolla. Tämä tiedon runsaus mahdollistaa pitkälle räätälöityjen koulutusohjelmien kehittämisen suorituskyvyn maksimoimiseksi, parantaa juoksun tehokkuutta, ja vähentää onnistuneesti loukkaantumisriskiä.
Valmentajat ja terapeutit voivat parantaa kuntoilun tehokkuutta räätälöimällä interventioita yksittäisten käyttäjien tarkkojen liikekuvioiden perusteella. Näin ne voivat kohdistaa tehokkaammin tiettyihin heikkouksiin tai epätasapainoon (Shminchisescu & Triggit, 2003).
– AI Dual Anti-Fall Design: The Creator600 sisältää AI Dual Anti-Fall Designin, joka hyödyntää kehittyneitä tekoälyalgoritmeja parantaakseen huomattavasti turvallisuutta harjoitusten aikana.
AI-kaksoisputoamista estävä rakenne toimii seuraamalla jatkuvasti käyttäjän liikkeitä havaitakseen epätasapainon tai epävakauden merkit.. Jos järjestelmä tunnistaa mahdollisen putoamisen, sillä on kyky automaattisesti muuttaa juoksumaton nopeutta tai pysäyttää se kokonaan onnettomuuden välttämiseksi.
Tämä ennakoiva turvallisuuslähestymistapa ei ainoastaan suojaa käyttäjiä kaikilta loukkaantumisilta, vaan lisää myös itseluottamusta intensiivisten harjoittelurutiinien aikana.. Käyttäjät voivat ylittää rajansa luottavaisin mielin, kuin Creator600 tarjoaa lisäsuojaustasoa.
Tämä toiminto on erityisen hyödyllinen kuntoutuksessa oleville henkilöille tai iäkkäille käyttäjille, joilla saattaa olla lisääntynyt kaatumisalttius, koska se kannustaa parantamaan kuntoa ja kestävyyttä pitkällä aikavälillä (Liu et ai., 2020).
Näkymät ja tulevaisuuden trendit
Ihmisasennon arvioinnin tulevaisuus (HPE) kuntoilussa ja kuntoutuksessa näyttää erittäin valoisalta. Luottamus syntyy tekoälyn jatkuvasta kehityksestä (AI) ja anturiteknologiat, jotka pyrkivät parantamaan HPE-järjestelmien tarkkuutta ja laajentamaan sovellusvalikoimaa.
Algoritmien ja korkeamman resoluution antureiden edistymisen odotetaan parantavan tarkkuutta ja tarkkuutta ihmisen liikkeen analysoinnissa. Tämä, puolestaan, parantaa palautteen laatua ja hoitojen tehokkuutta (Xiao et ai., 2018).
Lisäksi, HPE:n yhdistäminen tekoälyllä toimiviin juoksuvalmentajiin ja älykkäisiin analysaattoreihin on valmis muuttamaan räätälöityjä harjoitusrutiineja. Näillä järjestelmillä on kyky mukauttaa harjoitusrutiineja yksilöiden tiettyjen biomekaanisten profiilien ja kuntotavoitteiden perusteella., tarjoaa sellaisen personoinnin tason, jota aiemmin oli mahdoton saavuttaa.
Tekoälyllä tehostetut juoksuvalmentajat voivat optimoida suorituskykyä ja minimoida loukkaantumisriskin arvioimalla henkilön reaaliaikaisia liikemalleja ja tarjoamalla nopeita muutoksia ja neuvoja. Tämä yksilöllinen menetelmä paitsi parantaa käyttäjän kokemusta, myös takaa, että koulutus on tehokkaampaa ja käyttäjän erityistavoitteiden mukaista. (Chen et ai., 2019).
Teknologian ja ihmislähtöisen innovaation yhdistäminen on merkittävä muutos kohti räätälöityjä terveys- ja hyvinvointiratkaisuja. Näiden teknologioiden integroinnin ja saatavuuden lisääntyessä, voimme odottaa laajempaa hyväksyntää monilla aloilla, kuten ammattiurheilussa, fyysinen hoito, ja jopa säännölliset harjoitusrutiinit.
Mahdolliset sovellukset ovat laajat, sisältää edistyneet kuntoutusohjelmat, jotka mukautuvat dynaamisesti potilaan kehitykseen, sekä kuluttajille suunnattuja kuntoilusovelluksia, jotka tarjoavat korkeatasoista ohjausta keskivertokäyttäjälle (Iqbal et ai., 2018).
Lisäksi, HPE:n tulevaisuus (Terveys ja liikuntakasvatus) sillä on hyvät mahdollisuudet parantaa yleistä hyvinvointia, sekä räätälöityjen liikunta- ja kuntoutuspalvelujen tarjoaminen (Sun et ai., 2017).
Tämä kehitys ei ainoastaan parantaisi henkilökohtaista terveyttä ja kuntoa, mutta myös tukea laajempia kansanterveystoimia kannustamalla liikuntaa ja vähentämällä loukkaantumisriskiä suuremmalla tasolla (Li et ai., 2020).
Johtopäätös
Human Pose Estimation merkitsee uraauurtavaa edistystä kunto- ja kuntoutustekniikoissa. Laitteina, kuten Visbody Creator600 edistystä, Ne eivät vain ajattele harjoittelumenetelmiä uudelleen, vaan myös antavat kuluttajille mahdollisuuden saavuttaa kuntotavoitteensa turvallisesti ja tehokkaasti. Näiden edistysten ottaminen käyttöön takaa tulevaisuuden, jossa teknologia yhdistyy vaivattomasti ihmisen kykyihin, mikä johtaa terveyden ja hyvinvoinnin optimoinnin uuteen aikakauteen.
Viitteet
– Bogo, F., Kanazawa, A., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., & Musta, M. J. (2016). ”Pidä se SMPL:nä: Automaattinen arvio 3D-ihmisen asennosta ja muodosta yhdestä kuvasta.” Euroopan tietokonenäön konferenssi.
– Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. (2017). ”Reaaliaikainen usean henkilön 2D-asennon estimointi osien affiniteettikenttien avulla.” IEEE-konferenssi tietokonenäöstä ja kuvioiden tunnistamisesta.
– Chen, C., Aurinko, Y., Shang, J., & Wei, S. (2019). ”Optimoitu tekoälypohjainen juoksuvalmentajajärjestelmä.” Journal of Health Informatics.
– Iqbal, U., Molchanov, P., Breuel, T., Gall, J., & Kautz, J. (2018). ”Käden asennon estimointi piilevän 2,5D lämpökartan regression avulla.” Euroopan tietokonenäön konferenssi (ECCV).
– Li, R., Liu, Z., Zhang, L., Zhang, H., & Xie, X. (2020). ”Ihmisen asennon estimointi spatiaalisella konfiguraatiolla - Lisätty lämpökartan regressio.” Kuviontunnistuskirjeet.
– Liu, J., Luo, Z., & Zhu, H. (2020). ”Tekoälypohjainen putoamistunnistusjärjestelmä 4D-kameroilla.” Journal of Biomedical Informatics.
– Juoksija, M., Mahmood, N., Romero, J., Pons-Moll, G., & Musta, M. J. (2015). ”SMPL: Naljettu usean henkilön lineaarinen malli.” ACM Transactions on Graphics (KOULUTTAA).
– Shotton, J., Fitzgibbon, A., Kokki, M., Terävä, T., Fenkoli, M., Moore, R., … & Blake, A. (2013). ”Reaaliaikainen ihmisen asennontunnistus osissa yksittäisistä syvyyskuvista.” ACM:n viestintä.
– Shminchisescu, C., & Triggit, B. (2003). ”Ihmisen artikuloidun liikkeen arviointi kovarianssiskaalatulla otannalla.” International Journal of Robotics Research.
– Aurinko, X., Wei, Y., Liang, S., Tang, X., & Aurinko, J. (2017). ”Integraalinen ihmisen asennon regressio.” IEEE:n kansainvälinen tietokonenäön konferenssi.
– Toshev, A., & Szeged, C. (2014). ”Syvälle: Ihmisen asennon arviointi syvien hermoverkkojen kautta.” IEEE-konferenssi tietokonenäöstä ja kuvioiden tunnistamisesta.
– Xiao, B., Wu, H., & Wei, Y. (2018). ”Yksinkertaiset perusviivat ihmisen asennon arvioimiseen ja seurantaan.” Euroopan tietokonenäön konferenssi (ECCV).
– Zhou, X., Zhu, M., Leonardos, S., Daniilidisissä, K., & Derpanis, K. G. (2019). ”Ihmisasennon arvioiminen virtaavilla nukkeilla.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
