Les développements technologiques modifient constamment notre approche de l'entraînement et de la thérapie dans le domaine en constante évolution du fitness et de la réadaptation.. Estimation de la pose humaine (HPE) est une avancée significative dans le domaine de l’innovation. Il utilise l'intelligence artificielle (IA) et la photographie 3D pour transformer notre compréhension et l'amélioration du mouvement humain.
Table des matières
Qu'est-ce que l'estimation de la pose humaine?
L'estimation de la pose humaine fait référence au processus de détermination de la configuration spatiale d'un corps humain dans une image ou une vidéo.. Estimation de la pose humaine (HPE) est une intelligence artificielle (IA) système qui examine et interprète soigneusement les mouvements du corps humain à partir de photographies ou de vidéos.
Estimation de la pose humaine, HPE utilise des algorithmes avancés pour identifier et tracer les repères anatomiques critiques, comme les articulations et les membres, afin de créer une représentation numérique d'une personne’la position du corps en temps réel. Cette fonctionnalité permet une analyse biomécanique précise, surveillance continue des performances, et une prévention proactive des blessures dans plusieurs domaines, comme le sport, soins de santé, et d'autres (Cao et coll., 2017; Tochev & Szegé, 2014).
Trois types courants de modèles humains
Il existe trois catégories principales de modèles humains.
1. Modèle basé sur le squelette:
Le modèle basé sur le squelette est une méthode fondamentale et essentielle dans l'estimation de la pose humaine.. L'accent principal est mis sur l'identification et l'analyse des articulations squelettiques, y compris les genoux, coudes, les hanches, et les épaules.
Ce modèle permet une compréhension complète des mouvements humains fondamentaux et de la dynamique posturale avec une grande précision en générant un squelette virtuel. Il est couramment utilisé dans les applications nécessitant une surveillance précise des mouvements., comme des études en biomécanique, sciences du sport, et des thérapies de réadaptation sophistiquées.
Le modèle squelettique’Sa capacité à isoler les mouvements articulaires le rend utile pour détecter et corriger les anomalies de mouvement et pour concevoir des programmes d'exercices précis. (Shotton et coll., 2013).
2. Le modèle basé sur les contours:
Cette approche utilise les contours externes du corps humain pour détecter et classer les poses et les formes.. Cette méthode est particulièrement adaptée aux applications nécessitant une reconnaissance visuelle, analyse des gestes, et interactions avec l'interface utilisateur.
L'approche basée sur les contours est capable de surveiller et d'examiner avec précision des activités telles que le ballet., yoga, et arts martiaux, qui reposent fortement sur la forme et la fluidité des mouvements, en ciblant spécifiquement le corps’la silhouette.
De plus, ce modèle est avantageux dans les jeux vidéo et les paramètres de réalité virtuelle, car il peut augmenter l'expérience interactive en enregistrant l'utilisateur’forme. Le modèle basé sur les contours offre une approche moins intrusive et visuellement plus intuitive pour évaluer la mobilité humaine (Bogo et coll., 2016).
3. Le modèle basé sur le volume:
Ceci quantifie les volumes et les formes du corps, offrant une représentation tridimensionnelle de la forme humaine. Ce modèle est essentiel pour mener une analyse spatiale approfondie et des diagnostics médicaux, car il a la capacité de représenter avec précision la géométrie complète du corps, englobant la masse musculaire et la répartition de la graisse corporelle.
Le paradigme basé sur le volume utilisé en milieu clinique permet des évaluations approfondies de la composition corporelle, faciliter l’identification de troubles tels que l’obésité, anorexie, et atrophie musculaire.
En plus, il est largement utilisé dans la production de vêtements personnalisés, l'analyse des facteurs ergonomiques, et le développement de cabines d'essayage virtuelles, où des mesures corporelles précises sont cruciales. Le modèle basé sur le volume offre une compréhension globale du corps humain, ce qui le rend adapté à diverses applications dans les domaines de la santé et des biens de consommation (Loper et coll., 2015).
Chacun de ces modèles humains offre des avantages uniques basés sur les besoins individuels de l'entraînement physique., thérapie de réadaptation, ou diagnostic médical. La sélection d'un modèle peut avoir une influence substantielle sur la précision et l'efficacité de l'application., soulignant l'importance de choisir le modèle adapté au cas d'utilisation souhaité.
Ces modèles améliorent conjointement notre compréhension et nos capacités à améliorer la biomécanique humaine et les résultats en matière de santé en suivant les mouvements articulaires précis., évaluer les formes du corps, et mesurer les volumes corporels.
Comment fonctionne l'estimation de la pose humaine en 3D
3D HPE intègre des technologies sophistiquées de détection de profondeur, comme des caméras 4D, pour enregistrer avec précision des données spatiales. Ces caméras avancées utilisent des calculs pour déterminer les distances entre la caméra et chaque point du corps, qui permet une reconstruction 3D précise des positions.
Les données sont analysées par des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir avec précision les positions et les mouvements des articulations.. Cela permet un retour d’information en temps réel et des évaluations biomécaniques détaillées, qui sont essentiels pour des programmes de formation personnalisés et des procédures de réadaptation (Zhou et al., 2019).
Cas d'utilisation et applications de l'estimation de la pose humaine dans Visbody Créateur600
Visbody, une entreprise pionnière dans le domaine de la technologie de reconstruction dynamique 3D, présente le Visbody Créateur600—un appareil révolutionnaire qui combine l'intelligence artificielle et les équipements de fitness pour transformer la façon dont les gens s'entraînent. Le Visbody Creator600 révolutionne les procédures d'exercice et de réadaptation de la manière suivante:
-4Précision de la caméra de profondeur D: Le Créateur600 utilise une technologie de détection de profondeur de pointe pour capturer et analyser avec précision les données des articulations squelettiques des coureurs pendant les entraînements sur tapis roulant. Ce niveau de précision permet une compréhension globale de la biomécanique associée à chaque action individuelle.
Le Créateur600 peut offrir des informations détaillées sur la longueur de foulée, angles de jonction, et la posture générale en capturant des données à une résolution très précise. Cette abondance d'informations permet le développement de programmes de formation hautement personnalisés visant à maximiser les indicateurs de performance., améliorer l'efficacité de fonctionnement, et réduire avec succès le risque de blessures.
Les entraîneurs et les thérapeutes peuvent améliorer l'efficacité des gains de condition physique en personnalisant les interventions basées sur les schémas de mouvement précis des utilisateurs individuels.. Cela leur permet de cibler plus efficacement des faiblesses ou des déséquilibres spécifiques. (Chminchisescu & Déclenchements, 2003).
– Conception AI double anti-chute: Le Créateur600 intègre une double conception anti-chute AI, qui utilise des algorithmes d'IA sophistiqués pour améliorer considérablement les précautions de sécurité pendant les séances d'exercices.
La double conception anti-chute AI fonctionne en surveillant constamment l'utilisateur’s mouvements pour détecter toute indication de déséquilibre ou d’instabilité. Si le système identifie une possible chute, il a la capacité de modifier automatiquement la vitesse du tapis roulant ou de l'arrêter complètement afin d'éviter un accident.
Cette approche de sécurité proactive protège non seulement les utilisateurs de toute blessure, mais favorise également une confiance accrue lors des programmes d'entraînement intenses.. Les utilisateurs peuvent dépasser leurs limites en toute confiance, comme le Créateur600 offre un niveau de protection supplémentaire.
Cette fonction est particulièrement avantageuse pour les personnes en rééducation ou les utilisateurs âgés qui peuvent avoir une susceptibilité accrue aux chutes., car il encourage les améliorations à long terme de la forme physique et de la résilience (Liu et coll., 2020).
Perspectives et tendances futures
L’avenir de l’estimation de la pose humaine (HPE) en fitness et rééducation semble très brillant. La confiance naît des progrès continus de l’intelligence artificielle (IA) et technologies de capteurs, qui cherchent à améliorer la précision et à élargir la gamme d'applications des systèmes HPE.
Les progrès des algorithmes et des capteurs à plus haute résolution devraient améliorer la précision et le niveau de détail de l’analyse des mouvements humains.. Ce, à son tour, entraînera une amélioration de la qualité du feedback et de l’efficacité des traitements (Xiao et coll., 2018).
En outre, l'intégration de HPE avec des entraîneurs de course alimentés par l'IA et des analyseurs intelligents est sur le point de transformer les routines d'entraînement sur mesure. Ces systèmes ont la capacité de personnaliser les routines d'entraînement en fonction des profils biomécaniques spécifiques et des objectifs de condition physique des individus., offrir un niveau de personnalisation qui était auparavant impossible à atteindre.
Les entraîneurs de course améliorés par l'IA peuvent optimiser les performances et minimiser le risque de blessure en évaluant une personne’s schémas de mouvement en temps réel et fournissant des changements et des conseils rapides. Cette méthode individualisée améliore non seulement l'utilisateur’s expérience mais garantit également que la formation est plus efficace et en adéquation avec l'utilisateur’s objectifs particuliers (Chen et coll., 2019).
La fusion de la technologie et de l’innovation centrée sur l’humain représente un changement significatif vers des solutions de santé et de bien-être sur mesure.. Avec l’intégration et l’accessibilité croissantes de ces technologies, nous pouvons nous attendre à une acceptation plus large dans divers domaines tels que le sport professionnel, traitement physique, et même des programmes d'entraînement réguliers.
Les applications potentielles sont vastes, englobant des programmes de réadaptation avancés qui s’adaptent de manière dynamique au patient’le développement, ainsi que des applications de fitness grand public qui offrent des conseils de haut niveau à l'utilisateur moyen (Iqbal et coll., 2018).
En outre, l'avenir de HPE (Santé et éducation physique) a un grand potentiel pour améliorer le bien-être général, ainsi que la fourniture de services d'exercice et de réadaptation sur mesure (Sun et coll., 2017).
Ces développements amélioreraient non seulement la santé et la forme physique des personnes, mais également soutenir des efforts de santé publique plus larges en encourageant l'activité physique et en réduisant davantage le risque de blessures. (Li et coll., 2020).
Conclusion
L'estimation de la pose humaine représente une avancée révolutionnaire dans les technologies de conditionnement physique et de rééducation. Comme des appareils tels que le Visbody Créateur600 progrès, ils repensent non seulement les méthodes d'entraînement, mais permettent également aux consommateurs d'atteindre leurs objectifs de remise en forme de manière sûre et efficace.. L'adoption de ces avancées garantit un avenir dans lequel la technologie se combine sans effort avec les capacités humaines., menant à une nouvelle ère d’optimisation de la santé et du bien-être.
Les références
– Bogo, F., Kanazawa, UN., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., & Noir, M. J.. (2016). « Gardez-le SMPL: Estimation automatique de la pose et de la forme humaine 3D à partir d’une seule image. » Conférence européenne sur la vision par ordinateur.
– Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Cheik, Oui. (2017). « Estimation de pose 2D multi-personnes en temps réel à l'aide de champs d'affinité de pièces. » Conférence IEEE sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes.
– Chen, C., Soleil, Y., Shang, J., & Wei, S. (2019). « Système d'entraîneur de course optimisé basé sur l'IA. » Journal d'informatique de la santé.
– Iqbal, U., Molchanov, P., Breuel, T., Fiel, J., & Kautz, J.. (2018). « Estimation de la pose manuelle via une régression de carte thermique latente 2,5D. » Conférence européenne sur la vision par ordinateur (ECVC).
– Li, R., Liu, Z., Zhang, L., Zhang, H., & Xie, X. (2020). « Estimation de la pose humaine avec configuration spatiale - Régression de carte thermique augmentée. » Lettres de reconnaissance de formes.
– Liu, J., Luo, Z., & Zhu, H. (2020). « Système de détection de chute basé sur l'IA utilisant des caméras 4D. » Journal d'informatique biomédicale.
– Coureur, M., Mahmoud, N., Romero, J., Pons Moll, G., & Noir, M. J.. (2015). « SMPL: Un modèle linéaire skinné pour plusieurs personnes. » Transactions ACM sur les graphiques (FORMER).
– Shotton, J., Fitzgibbon, UN., Cuisiner, M., Pointu, T., Fenouil, M., Moore, R., … & Blake, UN. (2013). « Reconnaissance de la pose humaine en temps réel dans certaines parties à partir d'images à profondeur unique. » Communication de l'ACM.
– Chminchisescu, C., & Déclenchements, B. (2003). « Estimation du mouvement humain articulé avec un échantillonnage à l'échelle de covariance. » Journal international de recherche en robotique.
– Soleil, X., Wei, Y., Liang, S., Soie, X., & Soleil, J.. (2017). « Régression intégrale de la pose humaine. » Conférence internationale de l'IEEE sur la vision par ordinateur.
– Tochev, UN., & Szegé, C. (2014). « Pose profonde: Estimation de la pose humaine via des réseaux de neurones profonds. » Conférence IEEE sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes.
– Xiao, B., Wu, H., & Wei, Oui. (2018). « Lignes de base simples pour l’estimation et le suivi de la pose humaine. » Conférence européenne sur la vision par ordinateur (ECVC).
– Zhou, X., Zhu, M., Léonard, S., à Daniilidis, K., & Derpanis, K. g. (2019). « Estimation de la pose humaine avec des marionnettes fluides. » Transactions IEEE sur l'analyse de modèles et l'intelligence artificielle.
