Leveraging Digital Perceptual Technologies for Remote Perception and Analysis of Human Biomechanical Processes: A Contactless Approach for Workload and Joint Force Assessment
作者: Jesudara Omidokun, Darlington Egeonu, Bochen Jia, Liang Yang
分类: cs.CV, cs.HC
发布日期: 2024-04-02
💡 一句话要点
提出无接触方法以评估人类生物力学过程
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 生物力学分析 计算机视觉 深度学习 无接触技术 运动分析 工业应用 关节力评估
📋 核心要点
- 现有的生物力学分析方法依赖于标记，操作繁琐且限制了应用场景。
- 本研究提出了一种无接触的计算机视觉框架，利用深度学习技术实现人类运动的实时分析。
- 实验结果表明，该框架在关节角度和体重、身高估计上与传统方法相比具有较高的准确性和可靠性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种创新的计算机视觉框架，旨在分析工业环境中的人类运动，通过与现有软件的无缝集成，增强生物力学分析。该框架结合先进的成像和建模技术，全面审视人类运动，提供运动学模式和动力学数据的宝贵见解。利用卷积神经网络（CNN）、直接线性变换（DLT）和长短期记忆网络（LSTM），该方法准确检测关键身体点，重建3D标志，并生成详细的3D身体网格。通过对多种运动的广泛评估，验证了框架的有效性，显示出与传统标记模型相当的结果，关节角度估计差异较小。统计分析支持框架的可靠性，关节角度估计的误差小于5度，体重和身高的估计误差分别小于6%和2%。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决传统生物力学分析方法中对标记的依赖，标记的使用不仅繁琐，还限制了分析的灵活性和适用范围。
核心思路：提出一种无接触的计算机视觉框架，通过深度学习技术实现对人类运动的实时、准确分析，旨在提高生物力学研究的效率和准确性。
技术框架：框架主要包括三个模块：首先，利用卷积神经网络（CNN）进行关键身体点的检测；其次，应用直接线性变换（DLT）重建3D标志；最后，使用长短期记忆网络（LSTM）生成详细的3D身体网格。
关键创新：该框架的创新之处在于其无接触的分析方式，避免了传统方法中对标记的依赖，同时通过深度学习技术实现了对运动的高精度分析。
关键设计：在网络结构上，采用了CNN进行特征提取，LSTM用于时间序列数据的处理，损失函数设计上注重关节角度和体重、身高的准确估计，确保模型的高效性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该框架在关节角度估计上与传统标记模型相比，误差小于5度，体重估计的平均误差小于6%，身高估计的误差小于2%。这些结果表明，该框架在准确性和可靠性方面具有显著优势，验证了其在生物力学分析中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的框架具有广泛的应用潜力，尤其在工业环境中，可以用于监测工人的生物力学状态，评估工作负荷和关节力。此外，该框架还可扩展至其他研究领域，如评估外骨骼设备对受伤工人恢复工作的影响，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
This study presents an innovative computer vision framework designed to analyze human movements in industrial settings, aiming to enhance biomechanical analysis by integrating seamlessly with existing software. Through a combination of advanced imaging and modeling techniques, the framework allows for comprehensive scrutiny of human motion, providing valuable insights into kinematic patterns and kinetic data. Utilizing Convolutional Neural Networks (CNNs), Direct Linear Transform (DLT), and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, the methodology accurately detects key body points, reconstructs 3D landmarks, and generates detailed 3D body meshes. Extensive evaluations across various movements validate the framework's effectiveness, demonstrating comparable results to traditional marker-based models with minor differences in joint angle estimations and precise estimations of weight and height. Statistical analyses consistently support the framework's reliability, with joint angle estimations showing less than a 5-degree difference for hip flexion, elbow flexion, and knee angle methods. Additionally, weight estimation exhibits an average error of less than 6 % for weight and less than 2 % for height when compared to ground-truth values from 10 subjects. The integration of the Biomech-57 landmark skeleton template further enhances the robustness and reinforces the framework's credibility. This framework shows significant promise for meticulous biomechanical analysis in industrial contexts, eliminating the need for cumbersome markers and extending its utility to diverse research domains, including the study of specific exoskeleton devices' impact on facilitating the prompt return of injured workers to their tasks.