A technológiai fejlesztések következetesen módosítják az edzéshez és a terápiához való hozzáállásunkat a fitnesz és rehabilitáció folyamatosan változó területén.. Emberi pózbecslés (HPE) jelentős áttörést jelent az innováció területén. Mesterséges intelligenciát használ (AI) és a 3D-s fotózás, hogy átalakítsa az emberi mozgás megértését és fejlesztését.
Tartalomjegyzék
Mi az emberi testtartás becslése?
Az emberi testhelyzet becslése az emberi test térbeli konfigurációjának meghatározásának folyamata egy képen vagy videón.. Emberi pózbecslés (HPE) egy mesterséges intelligencia (AI) rendszer, amely fényképekről vagy videókról gondosan megvizsgálja és értelmezi az emberi test mozgásait.
Emberi pózbecslés, A HPE fejlett algoritmusokat használ a kritikus anatómiai tereptárgyak azonosítására és feltérképezésére, mint például az ízületek és a végtagok, egy személy testhelyzetének valós idejű digitális ábrázolása érdekében. Ez a funkció lehetővé teszi a pontos biomechanikai elemzést, folyamatos teljesítményfigyelés, valamint több területen a proaktív sérülésmegelőzés, mint például a sport, egészségügyi ellátás, és mások (Cao és mtsai., 2017; Toshev & Szegedy, 2014).
Az emberi modellek három gyakori típusa
Az emberi modelleknek három elterjedt kategóriája van.
1. Csontváz alapú modell:
A csontváz alapú modell alapvető és alapvető módszer az emberi testhelyzet becslésében. A fő hangsúly a vázízületek azonosításán és elemzésén van, beleértve a térdeket is, könyökök, csípő, és vállak.
Ez a modell lehetővé teszi az alapvető emberi mozgások és testtartási dinamika átfogó megértését nagy pontossággal virtuális csontváz létrehozásával. Általában olyan alkalmazásokban használják, amelyek pontos mozgásfigyelést tesznek szükségessé, mint például a biomechanikai tanulmányok, sporttudomány, és kifinomult rehabilitációs terápiák.
A csontváz modell azon képessége, hogy izolálja az ízületi mozgásokat, hasznossá teszi a mozgási rendellenességek észlelésében és kijavításában, valamint a pontos edzéstervek kidolgozásában. (Shotton et al., 2013).
2. A kontúr alapú modell:
Ez a megközelítés az emberi test külső körvonalait használja fel a pózok és formák észlelésére és osztályozására. Ez a módszer különösen alkalmas olyan alkalmazásokhoz, amelyek vizuális felismerést igényelnek, gesztusok elemzése, és interakciók a felhasználói felülettel.
A kontúr alapú megközelítés képes pontosan nyomon követni és megvizsgálni az olyan tevékenységeket, mint a balett, jóga, és a harcművészetek, amelyek nagymértékben támaszkodnak a mozgások alakjára és folyékonyságára, kifejezetten a test sziluettjének megcélzásával.
Ráadásul, ez a modell előnyös a videojátékokban és a virtuális valóság beállításaiban, mivel a felhasználó alakjának rögzítésével növelheti az interaktív élményt. A kontúr alapú modell kevésbé tolakodó és vizuálisan intuitívabb megközelítést kínál az emberi mobilitás értékeléséhez (Bogo et al., 2016).
3. A kötet alapú modell:
Ez számszerűsíti a test térfogatát és formáit, az emberi forma háromdimenziós ábrázolását kínálja. Ez a modell elengedhetetlen a mélyreható térbeli elemzés és az orvosi diagnosztika elvégzéséhez, mivel képes pontosan ábrázolni a test teljes geometriáját, amely magában foglalja az izomtömeget és a testzsír eloszlását.
A klinikai környezetben használt térfogat-alapú paradigma lehetővé teszi a testösszetétel alapos értékelését, elősegíti az olyan rendellenességek azonosítását, mint az elhízás, étvágytalanság, és izomsorvadás.
Emellett, széles körben használják személyre szabott ruházati cikkek gyártásában, az ergonómiai tényezők elemzése, valamint a virtuális próbafülke kialakítása, ahol a pontos testmérés döntő fontosságú. A térfogat alapú modell az emberi test átfogó megértését kínálja, alkalmassá téve az egészségügyi és fogyasztási cikkek különféle felhasználási területeire (Loper et al., 2015).
Ezen emberi modellek mindegyike egyedi előnyöket biztosít a fitneszedzés egyéni igényei alapján, rehabilitációs terápia, vagy orvosi diagnosztika. A modell kiválasztása lényegesen befolyásolhatja az alkalmazás pontosságát és hatékonyságát, hangsúlyozva a kívánt használati esetnek megfelelő modell kiválasztásának fontosságát.
Ezek a modellek együttesen javítják az emberi biomechanika és az egészségügyi eredmények jobb megértését és képességeit az ízületi mozgások pontos követésével., testformák felmérése, és testtérfogatok mérése.
Hogyan működik a 3D emberi testtartás becslése
3D A HPE kifinomult mélységérzékelő technológiákat tartalmaz, mint a 4D kamerák, a térbeli adatok pontos rögzítéséhez. Ezek a fejlett kamerák számítások segítségével határozzák meg a kamera és a test egyes pontjai közötti távolságot, amely lehetővé teszi a pozíciók precíz 3D-s rekonstrukcióját.
Az adatokat gépi tanulási algoritmusok elemzik az ízületi pozíciók és mozgások pontos előrejelzése érdekében. Ez valós idejű visszajelzést és részletes biomechanikai értékelést tesz lehetővé, amelyek elengedhetetlenek a személyre szabott edzésprogramokhoz és rehabilitációs eljárásokhoz (Zhou et al., 2019).
Az emberi testhelyzet becslésének felhasználási esetei és alkalmazásai Visbody Creator600
Vike, úttörő vállalat a dinamikus 3D rekonstrukciós technológia területén, bemutatja a Visbody Creator600– egy forradalmian új eszköz, amely a mesterséges intelligenciát fitneszeszközökkel kombinálja, hogy átalakítsa az emberek edzésmódját. A Visbody Creator600 az alábbi módon forradalmasítja az edzési és rehabilitációs eljárásokat:
-4D Mélységi kamera pontossága: A Creator600 élvonalbeli mélységérzékelő technológiát használ a futók csontízületi adatainak pontos rögzítésére és elemzésére a futópadon végzett edzések során. Ez a pontossági szint lehetővé teszi az egyes műveletekhez kapcsolódó biomechanika átfogó megértését.
A Creator600 részletes információkat tud adni a lépéshosszról, ízületi szögek, és általános testtartás az adatok rendkívül pontos felbontású rögzítésével. Ez a rengeteg információ lehetővé teszi a teljesítménymutatók maximalizálását célzó, nagymértékben testreszabott képzési programok kidolgozását, a futás hatékonyságának javítása, és sikeresen csökkenti a sérülések kockázatát.
Az oktatók és terapeuták növelhetik a fitnesz-növekedés hatékonyságát azáltal, hogy az egyéni felhasználók pontos mozgásmintái alapján testreszabják a beavatkozásokat.. Ez lehetővé teszi számukra, hogy hatékonyabban kezeljék bizonyos gyengeségeket vagy egyensúlyhiányokat (Shminchisescu & Triggs, 2003).
– AI kettős zuhanásgátló kialakítás: A Creator600 AI Dual Anti-Fall Designot tartalmaz, amely kifinomult mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ, hogy nagymértékben javítsa a biztonsági óvintézkedéseket az edzések során.
Az AI kettős zuhanásgátló kialakítás úgy működik, hogy folyamatosan figyeli a felhasználó mozgását, hogy észlelje az egyensúlyhiányra vagy instabilitásra utaló jeleket.. Ha a rendszer lehetséges esést azonosít, képes automatikusan módosítani a futópad sebességét vagy teljesen leállítani a balesetek elkerülése érdekében.
Ez a proaktív biztonsági megközelítés nemcsak megvédi a felhasználókat a sérülésektől, hanem növeli az önbizalmat az intenzív edzési rutinok során. A felhasználók bátran túlléphetik határaikat, mint a Creator600 további védelmi szintet kínál.
Ez a funkció különösen előnyös a rehabilitáción áteső egyének vagy idősebb felhasználók számára, akik fokozottan hajlamosak az esésre., mivel ösztönzi az erőnlét és az ellenállóképesség hosszú távú javulását (Liu et al., 2020).
Kilátások és jövőbeli trendek
Az emberi pózbecslés jövője (HPE) a fitneszben és a rehabilitációban nagyon fényesnek tűnik. A bizalom a mesterséges intelligencia folyamatos fejlődéséből fakad (AI) és szenzortechnológiák, amelyek a pontosság javítására és a HPE rendszerek alkalmazási körének bővítésére törekszenek.
A nagyobb felbontású algoritmusok és érzékelők fejlesztése várhatóan javítja az emberi mozgások elemzésének pontosságát és részletességét. Ez, viszont, a visszajelzések minőségének és a kezelések hatékonyságának javulásához vezet (Xiao et al., 2018).
Továbbá, a HPE integrálása mesterséges intelligenciával működő futóedzőkkel és intelligens analizátorokkal készen áll a testreszabott edzési rutinok átalakítására. Ezek a rendszerek képesek testreszabni az edzési rutinokat az egyének specifikus biomechanikai profilja és fitnesz céljai alapján., olyan szintű személyre szabást biztosítva, amelyet korábban lehetetlen volt elérni.
A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett futóedzők optimalizálhatják a teljesítményt és minimalizálhatják a sérülések kockázatát azáltal, hogy értékelik a személy valós idejű mozgásmintáit, és gyors változtatásokat és tanácsokat adnak.. Ez az egyénre szabott módszer nemcsak a felhasználói élményt javítja, hanem azt is garantálja, hogy a képzés hatékonyabb és összhangban legyen a felhasználó konkrét céljaival. (Chen et al., 2019).
A technológia és az emberközpontú innováció egyesítése jelentős változást jelent a személyre szabott egészségügyi és wellness megoldások felé. E technológiák növekvő integrációjával és hozzáférhetőségével, szélesebb körű elfogadásra számíthatunk különböző területeken, például a profi sportban, fizikai kezelés, és még a rendszeres edzési rutinokat is.
A lehetséges alkalmazások széleskörűek, magában foglalja a fejlett rehabilitációs programokat, amelyek dinamikusan igazodnak a beteg fejlődéséhez, valamint a fogyasztói fitnesz-alkalmazások, amelyek magas szintű útmutatást nyújtanak az átlagfelhasználóknak (Iqbal et al., 2018).
Továbbá, a HPE jövője (Egészségügy és testnevelés) nagy potenciállal rendelkezik az általános közérzet javítására, valamint személyre szabott testmozgás és rehabilitációs szolgáltatások nyújtása (Sun et al., 2017).
Ezek a fejlesztések nemcsak a személyes egészséget és fittséget javítanák, hanem szélesebb körű közegészségügyi erőfeszítéseket is támogatni kell a fizikai aktivitás ösztönzésével és a sérülések kockázatának nagyobb mértékű csökkentésével (Li és mtsai., 2020).
Következtetés
A Human Pose Estimation úttörő előrelépést jelent a fitnesz- és rehabilitációs technológiák terén. Mivel az olyan eszközök, mint a Visbody Creator600 előrehalad, nemcsak az edzésmódszereket gondolják újra, hanem lehetővé teszik a fogyasztók számára, hogy biztonságosan és hatékonyan érjék el fitneszcéljaikat. E fejlesztések elfogadása olyan jövőt garantál, amelyben a technológia könnyedén egyesül az emberi képességekkel, ami az egészség és a jólét optimalizálásának új korszakához vezet.
Referenciák
– Bogo, F., Kanazawa, A., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., & Fekete, M. J. (2016). “Tartsa SMPL-ben: A 3D-s emberi póz és alak automatikus becslése egyetlen képről.” Európai Konferencia a számítógépes látásról.
– Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sejk, Y. (2017). “Valós idejű többszemélyes 2D pózbecslés részaffinitásmezők használatával.” IEEE konferencia a számítógépes látásról és mintafelismerésről.
– Chen, C., Nap, Y., Shang, J., & Wei, S. (2019). “Optimalizált AI-alapú futóedző rendszer.” Egészségügyi Informatikai folyóirat.
– Iqbal, U., Molcsanov, P., Breuel, T., Epe, J., & Kautz, J. (2018). “Kézpóz becslés látens 2,5D hőtérképes regresszióval.” Európai Konferencia a számítógépes látásról (ECCV).
– Li, R., Liu, Z., Zhang, L., Zhang, H., & Xie, X. (2020). “Emberi póz becslése térbeli konfigurációval – Kibővített hőtérkép regresszió.” Mintafelismerő levelek.
– Liu, J., Luo, Z., & Zhu, H. (2020). “AI-alapú esésérzékelő rendszer 4D kamerákkal.” Journal of Medicinal Informatics.
– Futó, M., Mahmood, N., Romero, J., Pons-Moll, G., & Fekete, M. J. (2015). “SMPL: Nyúzott többszemélyes lineáris modell.” ACM-tranzakciók a grafikán (VONAT).
– Shotton, J., Fitzgibbon, A., Szakács, M., Éles, T., Édeskömény, M., Moore, R., … & Blake, A. (2013). “Valós idejű emberi pózfelismerés részletekben, egyetlen mélységű képekből.” Az ACM kommunikációja.
– Shminchisescu, C., & Triggs, B. (2003). “Artikulált emberi mozgás becslése kovariancia léptékű mintavétellel.” International Journal of Robotics Research.
– Nap, X., Wei, Y., Liang, S., Tang, X., & Nap, J. (2017). “Integrált emberi póz regresszió.” IEEE Nemzetközi Számítógépes Látás Konferencia.
– Toshev, A., & Szegedy, C. (2014). “Mélyre kell helyezni: Emberi pózbecslés mély neurális hálózatokon keresztül.” IEEE konferencia a számítógépes látásról és mintafelismerésről.
– Xiao, B., Wu, H., & Wei, Y. (2018). “Egyszerű alapvonalak az emberi póz becsléséhez és nyomon követéséhez.” Európai Konferencia a számítógépes látásról (ECCV).
– Zhou, X., Zhu, M., Leonardos, S., Daniilidisben, K., & Derpanis, K -. G. (2019). “Emberi póz becslése áramló bábokkal.” IEEE-tranzakciók a mintaelemzésről és a gépi intelligenciáról.
