JP2022065241A - 運動可視化システムおよび運動可視化方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】複数の計測データの比較が可能な運動可視化システムを提供する。【解決手段】運動可視化システム1は、対象者の関節座標を取得する骨格認識プログラム2と、関節座標に基づいて、対象者の歩行周期を抽出するピッチ抽出プログラム6と、抽出された1歩行周期において、対象者の所定の部位が移動する方向を進行方向の軸とした基準座標系に、関節座標の座標を変換し、対象者の情報に基づいて、関節座標を変換する骨格正規化プログラム3を格納した記憶部106を備える。【選択図】図1
Description
本発明は、運動可視化システムおよび運動可視化方法に関し、特に対象者の歩行動態を可視化する運動可視化システムおよび運動可視化方法に関する。
高齢化が進んでいる。高齢化社会においては、運動器疾患によるロコモティブシンドロームの増加が社会問題となっている。高齢化社会においても健康寿命の延伸を図るためには、対象者(高齢者、中高年者)の運動機能の衰えを早期に発見し、フィットネスクラブ、リハビリテーション施設等で適切な運動指導を行い、対象者の運動機能を改善することが望ましい。
対象者の移動軌跡を表示する動作情報処理装置が、例えば特許文献1に記載されている。特許文献1には、画像から抽出した対象者の各部位の座標を基にして、対象者の足跡や所定の部位の移動軌跡を表示することが示されている。
特許文献1によれば、対象者の例えば特定の部位の移動軌跡を表示させることが可能である。しかしながら、対象者を計測(観察)する環境、例えば対象者の画像を撮影する方向等が異なると、計測データが異なることになり、例えば移動軌跡間を比較しても、有意な結果を得ることが困難である。
例えば同一の対象者であっても、計測する環境が異なれば、時間経過前後あるいは運動指導等の指導介入前後の移動軌跡を比較しても、時間の経過あるいは指導介入による改善を把握することは困難である。また、異なる環境で観察した互いに異なる複数の対象者間で、移動軌跡等を比較しても、複数の対象者を基準として、特定の対象者の移動軌跡の状態を把握することが困難である。
本発明の目的は、複数の計測データの比較が可能な運動可視化システムおよび運動可視化方法を提供することにある。
本発明の他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
本願において開示される実施の形態のうち代表的なものの概要を簡単に説明すれば下記の通りである。
すなわち、運動可視化システムは、対象者の骨格座標情報を取得する骨格認識部と、骨格座標情報に基づいて、対象者の歩行周期を抽出する周期抽出部と、抽出された1歩行周期において、対象者の所定の部位が移動する方向を進行方向の軸とした基準座標系に、骨格座標情報の値を変換し、対象者の情報に基づいて、骨格座標情報を変換する変換部とを備えている。
本願において開示される発明のうち、代表的な実施の形態によって得られる効果を簡単に説明すると、複数の計測データの比較が可能な運動可視化システムおよび運動可視化方法を提供することができる。
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施の形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
(実施の形態)
<運動可視化システムの構成>
図1は、実施の形態に係る運動可視化システムの構成を示すブロック図である。図1において、1は運動可視化システムを示している。運動可視化システム1は、特に制限されないが、コンピュータ100と、深度カメラ200と、インターネット回線301と、インターネット回線301を介してコンピュータ100に接続されたサーバ300とを備えている。ここでは、運動可視化システム1が、インターネット回線301とサーバ300を備えている例を説明するが、これに限定されるものではない。例えば、インターネット回線301とサーバ300とを除いて、コンピュータ100と深度カメラ200とによって、運動可視化システム1が構成されていてもよい。
<運動可視化システムの構成>
図1は、実施の形態に係る運動可視化システムの構成を示すブロック図である。図1において、1は運動可視化システムを示している。運動可視化システム1は、特に制限されないが、コンピュータ100と、深度カメラ200と、インターネット回線301と、インターネット回線301を介してコンピュータ100に接続されたサーバ300とを備えている。ここでは、運動可視化システム1が、インターネット回線301とサーバ300を備えている例を説明するが、これに限定されるものではない。例えば、インターネット回線301とサーバ300とを除いて、コンピュータ100と深度カメラ200とによって、運動可視化システム1が構成されていてもよい。
コンピュータ100は、バスBusに接続された演算部101、制御部102、操作入力部103、表示部104、メモリ105、記憶部106、外部入出力部107およびネットワーク通信部108を備えている。制御部102は、記憶部106に予め格納されているプログラム等を、例えばメモリ105に読み出し、メモリ105に読み出されたプログラムを実行する。勿論、制御部102は、記憶部106に予め格納されているプログラムを、メモリ105に読み出すことなく、実行するようにしてもよい。この場合、プログラムの実行の際に、メモリ105は例えばワーク用のメモリとして用いられる。
演算部101は、制御部102によってプログラムが実行される際の演算を行うのに用いられる。また、外部入出力部107も、制御部102によってプログラムが実行される際に用いられる。実施の形態では、深度カメラ200が、外部入出力部107に接続されている。プログラムを実行することにより、制御部102は、外部入出力部107を用いて、深度カメラ200を制御し、深度カメラ200によって撮影した画像データを、外部入出力部107を介して取得する。
操作入力部103は、例えばキーボードやマウスを備えており、キーボードやマウスを用いて、コンピュータ100に対して入力を行う。表示部104は、例えば画像を表示する液晶等のモニターを備えており、コンピュータ100によって生成された画像等を表示する。ネットワーク通信部108は、バスBusとインターネット回線301との間に接続され、コンピュータ100とサーバ300との間の通信を行う。例えば、コンピュータ100によって生成されたデータは、ネットワーク通信部108およびインターネット回線301を介して、サーバ300に送信され、サーバ300に格納される。また、サーバ300に格納されているデータは、ネットワーク通信部108およびインターネット回線301を介してコンピュータ100に供給され、プログラムの実行に際して用いられる。
記憶部106は、例えばハードディスクあるいはSSD(Solid State Drive)等によって構成されている。記憶部106には、複数のプログラムが格納されている。また、記憶部106には、プログラムの実行により生成されたデータまたは/およびプログラムの実行に際して用いられるデータが格納される。記憶部106には、前記したように複数のプログラムおよびデータが格納されるが、図1では、実施の形態を説明するのに必要なプログラムおよびデータのみが示されている。
図1において、2は骨格認識プログラム、3は骨格正規化プログラム、4は画面表示プログラム、5は歩行特徴計算プログラム、6はピッチ(歩行周期)抽出プログラムを示している。また、図1において、7は、記憶部106に格納される骨格・歩行特徴データを示している。
制御部102は、前記したプログラム2~6を実行することにより、運動可視化システム1を構成する機能ユニット(機能部)が、コンピュータ100において実現される。すなわち、骨格認識プログラム2が実行されることにより、コンピュータ100において、骨格認識部が構成され、骨格正規化プログラム3が実行されることにより、コンピュータ100において、変換部が構成され、ピッチ抽出プログラム6が実行されることにより、コンピュータ100において、周期抽出部が構成され、歩行特徴計算プログラム5が実行されることにより、コンピュータ100において、歩行特徴算出部が構成される。
画面表示プログラム4の実行により、例えば歩行特徴計算プログラム5により生成された画像が、表示部104に表示される。また、例えば、骨格認識プログラム2、骨格正規化プログラム3、歩行特徴計算プログラム5およびピッチ抽出プログラム6の実行により生成されたデータが、骨格・歩行特徴データ7として、記憶部106に格納される。
記憶部106に格納された骨格・歩行特徴データ7は、例えば、ネットワーク通信部108およびインターネット回線301を介して、サーバ300に供給される。あるいは、サーバ300に格納されているデータが、インターネット回線301およびネットワーク通信部108を介して、記憶部106に供給され、骨格・歩行特徴データ7として格納される。
実施の形態に係る運動可視化システム1は、計測の対象者(被検者)が歩行しているときの状態を、深度カメラ200で撮影し、撮影により得られた画像に基づいて、歩行に伴う対象者の骨格の変化を観察し、対象者の歩行特徴を、例えば表示部104で表示する。
<運動可視化システムの動作>
図2は、実施の形態に係る運動可視化システムの動作を説明するためのフォローチャート図である。図1に示した運動可視化システム1の動作を、図1および図2を用いて、以下説明する。
図2は、実施の形態に係る運動可視化システムの動作を説明するためのフォローチャート図である。図1に示した運動可視化システム1の動作を、図1および図2を用いて、以下説明する。
ステップS0で、運動可視化システム1の動作が開始する。動作を開始することにより、制御部102が、記憶部106に格納されている骨格認識プログラムの実行を開始する。これにより、ステップS1の画像(深度)取り込みとステップS2の各フレームの骨格認識とが実行される。なお、以下では、ステップS1とステップS2とを合わせて、骨格認識工程と称する場合がある。
ステップS1の画像取り込みでは、深度カメラ200を用いて、歩行中の対象者の画像が、連続的に撮影される。深度カメラ200による対象者の撮影の状態を、図面を用いて説明する。図3および図4は、実施の形態に係る深度カメラと対象者との関係を示す図である。ここで、図3は、深度カメラ200と対象者とを横方向から見た図面であり、図4は、深度カメラ200と対象者とを上から見た図面である。図3および図4において、500は対象者を示し、対象者500は、部屋の床面400上を、矢印で示す進行方向に向かって歩行する。深度カメラ200は、特に制限されないが三脚のような固定部材201によって、床面400上に設置されている。また、図3および図4において、200Rは、深度カメラ200の撮影範囲を示しており、Z軸は、深度カメラ200の深度方向(深度カメラ200のレンズの光軸に沿った方向)を示し、Y軸は、深度カメラ200のレンズ面に沿った上下(Z軸と直行するY軸)方向を示し、X軸は、同じくレンズ面に沿った左右(Z軸およびY軸と直行するX軸)方向を示している。特に制限されないが、深度カメラ200のレンズ面の中心を、X軸、Y軸およびZ軸の起点(0、0、0)とする。勿論、X軸、Y軸およびZ軸の起点は、これに限定されない。例えば、Y軸の起点(0)は、床面400としてもよい。なお、401は、部屋の天井面を示している。
例えば、深度カメラ200のレンズ面に向かって歩行するようにと、対象者に指示した場合、対象者が緊張して、通常とは異なる歩行状態となることがある。そのため、図4に示すように、対象者500に対しては、深度カメラ200のレンズ面とは、ずれた方向に向かって歩行するように指示する。その結果、図4に示すように、対象者500の進行方向と深度カメラ200の深度方向であるZ軸とは一致しないことになる。
深度カメラ200によって、進行方向に向かった歩行する対象者が連続的に撮影される。連続撮影により得られた複数のフレーム(画像データ)が、外部入出力部107を介して、例えば記憶部106に、一時的に格納される。
ステップS2において、制御部102は、例えば演算部101を用いて、記憶部106に一時的に格納された複数のフレームのそれぞれに対して、対象者の骨格を認識する骨格認識処理を実行する。図5は、実施の形態に係る骨格認識を説明するための図である。ステップS2が実行されることにより、図5に示すように対象者500の関節(Joint)座標が取得される。図5では、一例として、取得された関節座標(骨格座標)が、J1~J21として示されている。例えば、J3~J5は、肩の関節座標を示し、J13~J15は、骨盤の関節座標を示している。このときの関節座標J1~J21の値は、深度カメラ200に関する座標系の値である。すなわち、関節座標J1~J21の値(x、y、z)は、前記したX軸、Y軸、Z軸における値である。ステップS2が実行されることにより、図5に示したような関節座標が、各フレームに対して取得される。ここで取得された関節座標は、例えば骨格・歩行特徴データ7として、記憶部106に格納される。
ステップS2に続いて、ステップS3の1歩行周期抽出(周期抽出工程)が行われる。すなわち、制御部102は、記憶部106に格納されているピッチ抽出プログラム6を実行する。ピッチ抽出プログラム6においては、各フレームに対して取得された関節座標を用いて、対象者の1歩行の周期が抽出される。図6は、実施の形態に係る1歩行周期の抽出を説明するための図である。ピッチ抽出プログラム6では、取得された関節座標を基にして、フレームごとの対象者の歩行状態500_1~500_6を判別する。実施の形態では、特に制限されないが右足を前にして、両足を開いた歩行状態500_1を、歩行の始点および終点とし、始点と終点との間を1歩行周期(1ピッチ)として抽出する。勿論、始点および終点は、これに限定されるものではなく、任意の歩行状態を始点および終点としてよい。なお、以下の説明では、始点の歩行状態を符号500_1Sで示し、終点の歩行状態を符号500_1Eで示す。
次のステップS4において、制御部102は、始点の歩行状態500_1Sと終点の歩行状態500_1Eとを結ぶ直線を求め、求めた直線を進行方向の軸(進行軸)として抽出する。例えば、歩行状態500_1Sにおける骨盤の関節座標J13と歩行状態500_1Eにおける骨盤の関節座標J13とを結ぶ直線を進行軸として、制御部102は抽出する。勿論、骨盤の関節座標に限定されるものではない。特に制限されないが、ステップS4における進行軸の抽出は、ピッチ抽出プログラム6の一部で行われる。勿論、1歩行周期の抽出と、進行軸の抽出とを別々のプログラムによって実行するようにしてもよい。
ステップS4に続いて、実施の形態では、単位長さ(胴長)を基準にXYZ軸の長さを正規化するステップS5、Z軸が進行軸と重なるように座標変換を行うステップS6および両足の接地面がX軸と平行になるように座標変換を行うステップS7が実行される。これらのステップS5~S7は、制御部102が、記憶部106に格納されている骨格正規化プログラム3を実行することにより実現される。前記した進行軸の抽出を行うプログラムはステップS6の一部としてもよい。この場合、ステップS6は座標変換工程と見なすことができる。次に図面を用いて、ステップS5~S7を詳しく説明する。
<<正規化および座標変換>>
図7および図8は、実施の形態に係る正規化および座標変換を説明するための図である。ここで、図7は、対象者500の歩行を横方向(X軸方向)から見た図であり、図8は、対象者500の歩行を、上側(Y軸方向)から見た図である。
図7および図8は、実施の形態に係る正規化および座標変換を説明するための図である。ここで、図7は、対象者500の歩行を横方向(X軸方向)から見た図であり、図8は、対象者500の歩行を、上側(Y軸方向)から見た図である。
ステップS5において、対象者500の各関節座標の値が、対象者500の情報(基準データ)に基づいて変換される。基準データとしては、対象者500の身長、歩幅または所定の部位の長さ等を用いることができる。ここでは、基準データとして、対象者500の所定の部位の長さを用いる場合を説明する。また、所定の部位は、対象者500の胴長を例とする。
対象者500の胴長は、肩の関節座標J3~J5と骨盤の関節座標J13~J15との間の長さである。基準データとしては、1フレームにおける肩の関節座標と骨盤の関節座標との間の長さ(胴長)を用いてもよいが、実施の形態においては、1歩行周期における胴長の平均値を、基準データとして用いる。ステップS5では、X軸、Y軸およびZ軸における各関節座標の値(x、y、z)を、基準データを単位長さ(例えば1)としたときの値に変換する。すなわち、ステップS5の実行により、対象者500の胴長を基準として、各関節座標の値が、正規化されることになる。
図4で述べたように、深度方向のZ軸と、対象者500の進行方向とは異なっている。すなわち、Z軸の方向とステップS4で求めた進行軸の方向とは異なっている。ステップS6では、ステップS4で抽出した進行軸がZ軸と重なるように、各関節座標の値を座標変換する。すなわち、進行軸で表される進行方向をZ軸とした基準座標系に、各関節座標の値が座標変換される。
次に、図7および図8を用いて、正規化および座標変換を実施する前と、実施後の状態を説明する。図7(A)は、正規化および座標変換を実施する前を示し、図7(B)は、正規化および座標変換を実施した後を示している。
図7(A)において、歩行状態500_1S、500_4、500_1Eには、図5と同様に、関節座標が〇で示されている。また、例示として、肩の関節座標と骨盤の関節座標には、符号J3~J5とJ13~J15が付されている。正規化前であるため、Z軸およびY軸の単位は、メートル(m)である。また、骨盤の関節座標に関して、始点と終点との間を結ぶ進行軸が、符号501で示されている。なお、進行方向は、進行軸501の矢印で示されている。図7(A)では、進行軸501は、Y軸およびZ軸の値が小さくなる方向に向いている。すなわち、対象者500は、Y軸およびZ軸において値が小さくなる方向に向かって歩いている。
ステップS5で正規化が行われるため、歩行状態500_1、500_4における関節座標(例えばJ3~J5、J13~J15)は、図7(B)に示すように、胴長を基準データ(単位長さ)とした関節座標(J3C~J5C、J13C~J15C)に変換される。勿論、図7(B)では、Y軸およびZ軸の単位は、胴長となる。また、ステップS6で座標変換が行われるため、進行軸501とZ軸とが重なる。図7(B)において、500_1SC、500_4C、500_1ECは、変換後の歩行状態を示している。進行軸501がZ軸と重なっているため、歩行に伴う歩行状態の変化は、Z軸に沿っている。
図8(A)は、正規化および座標変換を実施する前を示し、図8(B)は、正規化および座標変換を実施した後を示している。図8(A)から理解されるように、上から見た場合、対象者500は、Z軸の値が小さく、X軸の値が大きくなる方向に向かって歩いている。ステップS5およびS6が実施されることにより、歩行に伴う歩行状態500_1SC、500_4C、500_1ECの変化は、Z軸に沿っており、対象者の関節座標は、胴長を単位としたものに正規化されている。
<<傾斜に関する座標変換>>
図9は、実施の形態に係る座標変換を説明するための図である。ここで、図9(A)はステップS7を実施する前を示し、図9(B)はステップS7を実施した後を示している。
図9は、実施の形態に係る座標変換を説明するための図である。ここで、図9(A)はステップS7を実施する前を示し、図9(B)はステップS7を実施した後を示している。
実施の形態においては、図3に示したように、深度カメラ200は固定部材201によって床面400上に設置されている。深度カメラ200または/および固定部材201の設置の仕方によっては、深度カメラ200が床面400に対して、左右に傾斜していることが考えられる。この場合、深度カメラ200によって取得されたフレームにおいて、対象者は、図9(A)に示すようにX軸に対して傾いていることになる。その結果、ステップS2において認識された各関節座標のX座標は、床面400のX軸に沿っていないことになる。骨盤の関節座標J13~J15を例にして述べると、これらの関節座標のX座標は、図9(A)に示すようにX軸に沿っていない。
ステップS7においては、対象者の各関節座標のX座標が、床面400(X軸)と平行になるように変換される。これにより、図9(B)に示すように、骨盤の関節座標J13~J15は床面400と平行なX座標を持つ関節座標J13C~J15Cに変換される。骨盤の関節座標を例にして述べたが、他の関節座標も、ステップS7において同様に変換される。これは、例えば関節座標J14CとJ15Cとの間で、Y軸の値の差が小さくなるように、各関節座標のY軸の値を変換することで、実現される。
実施の形態では、図2に示したように、正規化(ステップS5)、座標変換(ステップS6およびS7)の順に正規化および座標変換が行われている。しかしながら、これに限定されるものではなく、例えばステップS6およびS7の座標変換を実施した後に、ステップS5の正規化が実施されるようにしてもよい。
図2に戻って、運動可視化システムの動作を説明する。
ステップS7の次に、ステップS8の歩行特徴計算(歩行特徴算出工程)が実施される。すなわち、図1に示した制御部102は、記憶部106に格納されている歩行特徴計算プログラム5を実行する。この歩行特徴計算プログラム5では、ステップS5~S7の実行により取得された各関節座標、すなわち正規化および座標変換が施された各関節座標を用いた計算が実施される。
歩行特徴計算プログラム5によって、歩行に伴う対象者500の種々の特徴を取得することが可能である。ここでは、歩行特徴の例として、歩行時における左右ふらつき、歩行時における上下動、所定の部位の回旋を説明する。
<<歩行特徴>>
図10~図12は、実施の形態に係る運動可視化システムにより取得される歩行特徴を説明するための図である。ここで、図10は対象者500の左右ふらつきを説明する図であり、図11は対象者500の所定の部位の回旋を説明する図であり、図12は対象者の上下動を説明する図である。図10~図12において、J3C~J5C、J8C、J11C、J13C~J15C、J18CおよびJ21Cは、図5に示した関節座標J3~J5、J8、J11、J13~J15、J18およびJ21に対して、前記した正規化および座標変換を施すことにより取得された関節座標である。
図10~図12は、実施の形態に係る運動可視化システムにより取得される歩行特徴を説明するための図である。ここで、図10は対象者500の左右ふらつきを説明する図であり、図11は対象者500の所定の部位の回旋を説明する図であり、図12は対象者の上下動を説明する図である。図10~図12において、J3C~J5C、J8C、J11C、J13C~J15C、J18CおよびJ21Cは、図5に示した関節座標J3~J5、J8、J11、J13~J15、J18およびJ21に対して、前記した正規化および座標変換を施すことにより取得された関節座標である。
<<<ふらつき>>>
図10において、502は、対象者500が1周期歩行したときの所定の部位のX方向の移動軌跡(ふらつき軌跡)を示している。この移動軌跡502は、歩行特徴計算プログラム5の実行により算出される。ここでは、所定の部位として、骨盤の関節座標J13Cが採用されている。そのため、移動軌跡502は、対象者500が1歩行周期だけ歩行した際の、移動の遷移を表している。対象者500が、1歩行周期歩行した場合、左右にふらついていなければ、移動軌跡502は、Z軸と平行、あるいはZ軸と重なっている。しかしながら、対象者500が左右にふらついていた場合、図10に示すように、移動軌跡502は、Z軸を挟んで左右に変化する曲線となる。勿論、左右の一方にのみ移動軌跡502は変化する場合もある。これにより、対象者500のふらつきの有無およびふらつきの大きさ(値)を特定することが可能である。
図10において、502は、対象者500が1周期歩行したときの所定の部位のX方向の移動軌跡(ふらつき軌跡)を示している。この移動軌跡502は、歩行特徴計算プログラム5の実行により算出される。ここでは、所定の部位として、骨盤の関節座標J13Cが採用されている。そのため、移動軌跡502は、対象者500が1歩行周期だけ歩行した際の、移動の遷移を表している。対象者500が、1歩行周期歩行した場合、左右にふらついていなければ、移動軌跡502は、Z軸と平行、あるいはZ軸と重なっている。しかしながら、対象者500が左右にふらついていた場合、図10に示すように、移動軌跡502は、Z軸を挟んで左右に変化する曲線となる。勿論、左右の一方にのみ移動軌跡502は変化する場合もある。これにより、対象者500のふらつきの有無およびふらつきの大きさ(値)を特定することが可能である。
ここでは、移動軌跡502を算出するために、歩行状態500_1SCと500_1ECとの間における骨盤の関節座標J13Cの移動を用いたが、これに限定されるものではない。例えば、肩の関節座標J4Cの移動を、移動軌跡502の算出に用いてもよい。
<<<所定の部位の回旋>>>
図11において、503は回旋線である。図11では、骨盤の関節座標J13C~J15CのX座標を結ぶ直線が回旋線503である。この回旋線503と、Z軸と直行する仮想線VLとの間の角度が、骨盤の回旋角度として算出される。この回旋線503および骨盤の回旋角度が、歩行特徴計算プログラム5の実行により算出される。対象者500が1歩行周期歩行している期間において、それぞれのタイミングで骨盤の回旋角度を算出することにより、骨盤の回旋の推移を把握することが可能となる。
図11において、503は回旋線である。図11では、骨盤の関節座標J13C~J15CのX座標を結ぶ直線が回旋線503である。この回旋線503と、Z軸と直行する仮想線VLとの間の角度が、骨盤の回旋角度として算出される。この回旋線503および骨盤の回旋角度が、歩行特徴計算プログラム5の実行により算出される。対象者500が1歩行周期歩行している期間において、それぞれのタイミングで骨盤の回旋角度を算出することにより、骨盤の回旋の推移を把握することが可能となる。
図11では、骨盤の回旋角度を例にして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、肩の回旋角度を算出し、その推移を把握するようにしてもよい。
<<<上下動>>>
図12において、504は上下動軌跡である。上下動軌跡504は、対象者500が1歩行周期歩行したときの所定の部位のY方向の移動軌跡を示している。この上下動軌跡504は、歩行特徴計算プログラム5の実行により算出される。ここでは、所定の部位として、骨盤の関節座標J13Cが採用されている。そのため、上下動軌跡504は、対象者500が1歩行周期だけ歩行した際の、上下の移動の遷移を表している。対象者500が、1歩行周期歩行したとき、上下に移動していなければ、上下動軌跡504は、Y軸において一定の値となる。しかしながら、対象者500が、歩行中に上下に変化していた場合、図12に示すように、上下動軌跡504は、Y軸方向に変化する曲線となる。これにより、対象者500の上下動の有無および上下動の大きさを把握することが可能である。図12では、骨盤の関節座標J13Cを用いているが、これに限定されない。例えば、肩の関節座標J4Cを用いてもよい。
図12において、504は上下動軌跡である。上下動軌跡504は、対象者500が1歩行周期歩行したときの所定の部位のY方向の移動軌跡を示している。この上下動軌跡504は、歩行特徴計算プログラム5の実行により算出される。ここでは、所定の部位として、骨盤の関節座標J13Cが採用されている。そのため、上下動軌跡504は、対象者500が1歩行周期だけ歩行した際の、上下の移動の遷移を表している。対象者500が、1歩行周期歩行したとき、上下に移動していなければ、上下動軌跡504は、Y軸において一定の値となる。しかしながら、対象者500が、歩行中に上下に変化していた場合、図12に示すように、上下動軌跡504は、Y軸方向に変化する曲線となる。これにより、対象者500の上下動の有無および上下動の大きさを把握することが可能である。図12では、骨盤の関節座標J13Cを用いているが、これに限定されない。例えば、肩の関節座標J4Cを用いてもよい。
ステップS8において算出された種々の歩行特徴は、骨格・歩行特徴データ7として記憶部106に格納される。
ステップS8に続くステップS9において、歩行特徴の算出までの処理が終了する。この後で、ユーザが、例えば操作入力部103(図1)を操作して、歩行特徴の表示を運動可視化システム1に指示する。この指示により、制御部102(図1)は画面表示プログラム4(図1)を実行する。
次に、画面表示プログラム4の実行(表示工程)により、表示部104(図1)に表示される歩行特徴の例を、図面を用いて説明する。図13および図14は、実施の形態に係る歩行特徴の表示方法を示す図である。
図13は、骨格・歩行特徴データ7を基にして、対象者の左右ふらつきを表示する表示方法を示している。図13において、104_1は、表示部104の表示画面における一部の表示領域を示している。画面表示プログラム4は、左右ふらつきに関する関節座標の推移およびふらつき軌跡502を、表示領域104_1上にアニメーションのように表示する。すなわち、時間の経過とともに、変化する関節座標とふらつき軌跡502が、表示領域104_1に表示される。1歩行周期の最初の歩行状態500_1SCにおける関節座標が、図13(A)に示されているように、表示される。その後、時間の経過とともに変化する関節座標とふらつき軌跡502が、順次表示領域104_1上に表示され、図13(B)に示すように、1歩行周期の最後の歩行状態500_1ECにおける関節座標とふらつき軌跡502までが表示される。
表示領域104_1上に、関節座標の変化も表示する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、表示領域104_1上に、最初の歩行状態500_1SCと最後の歩行状態500_1ECの関節座標と、ふらつき軌跡502のみを表示するようにしてもよい。図13のような表示を行うことにより、対象者の左右ふらつきを提示することが可能である。
図14は、図13と類似している。相違点は、図14では、骨盤の関節座標J14C、J15Cおよび回旋線が、ふらつき軌跡502と合わせて表示される点である。すなわち、1歩行周期における骨盤の関節座標J14C、J15Cと、回旋線(関節座標J14CとJ15Cとを結ぶ直線)が、時系列で連続的に表示される。これにより、1歩行周期における対象者の骨盤の回旋の変化を提示することが可能である。
図14では、骨盤の回旋を示したが、これに限定されるものではない。例えば、骨盤の関節座標の代わりに、肩の関節座標J3C、J5Cと回旋線(関節座標J3CとJ5Cとを結ぶ直線)を、連続的に表示するようにしてもよい。これにより、肩の回旋の変化を提示することが可能である。
特に制限されないが、図13および図14においては、表示領域104_1上に表示する歩行状態の個数は、予め定められた個数、例えば10個に定めておき、同一の時間間隔の歩行状態を表示する。
以上では、対象者の歩行により取得した関節座標に基づいた歩行特徴を表示する例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、複数の対象者を計測することにより取得した関節座標より求めた歩行特徴、あるいは同一の対象者を異なる環境または異なる時期で計測することにより取得した関節座標より求めた歩行特徴も用いた表示を行うようにしてもよい。次に、複数の対象者を計測することにより取得した関節座標より求めた歩行特徴を用いた表示の例を、図面を用いて説明する。ここでも、複数の対象者の歩行特徴は、取得した関節座標に対して、図2に示した処理が施されているものとする。
図15は、実施の形態に係る運動可視化システムの表示画面を示す図である。図15において、104Hは、画面表示プログラム4が実行されることにより、表示部104に表示される表示画面を示している。表示画面104Hは、複数の表示領域104_1~104_3を備えており、それぞれ表示領域に異なる内容が同時に表示される。図15に示した例では、表示領域104_1には、図14で説明したものが表示されている。
表示領域104_2には、歩行特徴を用いたレーダーチャートが表示されている。レーダーチャートの項目は、対象者の歩行速度(速度)、歩幅、上下動、回旋、左右ふらつきとなっている。複数の対象者の歩行特徴に基づいて、各項目の値が設定され、今回計測した対象者(特定の対象者)の歩行特徴が、特徴線505によって示される。
また、表示領域104_3には、歩行特徴のうち、左右ふらつきが棒グラフによって表示されている。左右ふらつきの値が、所定の範囲に入る対象者の人数によって、左右ふらつきの分布図が形成され、表示領域104_3に表示される。また、今回計測した対象者(特定の対象者)の左右ふらつきが、どの分布に属しているかが、例えば色(図15では、ドット)によって明示される。
このように、複数の対象者を基準として、比較を表示することにより、今回対象者に対して、複数の対象者における位置を提示することが可能である。
また、今回対象者の以前の歩行特徴を、レーダーチャート(表示領域104_2)上に重ねて表示するようにしてもよい。同様に、棒グラフ(表示領域104_3)に、以前の左右ふらつきを異色で表示するようにしてもよい。これにより、例えば時間の経過または/および指導介入による改善等を、今回対象者に提示することが可能である。
複数の対象者間の比較を行えるように、例えば表示領域104_1に表示する歩行状態の個数および間隔は、対象者間で同じにしておくことが望ましい。同一の対象者に対しても、複数回表示する際には、表示領域104_1に表示する歩行状態の個数および間隔は、同じにしておくことが望ましい。
複数の対象者の歩行特徴、同一対象者の以前の歩行特徴または/および同一対象者の異環境における歩行特徴は、例えば図1に示した記憶部106に格納してもよいが、サーバ300に格納するようにしてもよい。サーバ300に格納した場合、必要に応じて歩行特徴を、インターネット回線301を介して運動可視化システム1に取り込むことにより、図15に示すような表示を行うことが可能である。この場合、記憶部106の記憶容量が制限されていても、多くの対象者との比較が可能となる。
<変形例1>
図16は、実施の形態の変形例1に係る深度カメラと対象者との関係を示す図である。
図16は、実施の形態の変形例1に係る深度カメラと対象者との関係を示す図である。
変形例1においては、深度カメラ200は、床面400に設置されるのではなく、天井面401に固定される。この場合、対象者500に対して、深度カメラ200のレンズ面に向かって歩行するように指示することが可能である。これにより、対象者500の進行方向が、Z軸と重なっている場合には、図2に示したステップS4およびS6を省略することが可能である。
<変形例2>
図17は、実施の形態の変形例2に係る運動可視化システムの構成を示すブロック図である。
図17は、実施の形態の変形例2に係る運動可視化システムの構成を示すブロック図である。
図17は、図2と類似している。相違点は、深度カメラ200が、ステレオカメラ200_1、200_2に変更されている点である。2個のカメラ200_1と200_2を用いることにより、対象者500とカメラとの間の距離等を把握することが可能であるため、深度カメラを用いなくても済む。また、2個のカメラ200_1、200_2としては、複眼カメラを用いることも可能である。
実施の形態1によれば、対象者の情報(基準データ)に基づいて関節座標の値が正規化される。複数の対象者に対して、それぞれの情報(基準データ)に基づいて関節座標を正規化することにより、複数の対象者間で、有意な移動軌跡の比較を行うことが可能である。また、同一の対象者の場合も、環境が変わったときまたは/および時間が経過したときも、同じ基準データに基づいて関節座標を正規化することにより、環境の変化または/および時間経過の影響を除いて、移動軌跡を比較することが可能となる。これにより、運動能力の時間経過に伴う改善または/および指導介入による改善を把握することが可能となる。
さらに、実施の形態においては、対象者の進行軸が、Z軸と重なるように、関節座標の座標変換が行われる。これにより、複数の対象者間でZ軸を共通化することが可能となる。また、同一の対象者を異なる環境で計測した場合も、Z軸を共通化することが可能となる。
すなわち、複数の計測データ(関節座標、歩行特徴等)の比較が可能な運動可視化システムおよび運動可視化方法を提供することが可能である。
実施の形態1に係る運動可視化システムおよび運動可視化方法は、例えばフィットネスクラブ、リハビリテーション施設等で、対象者を指導する運動指導者が、ユーザとして使用することが、特に有益である。すなわち、実施の形態1に係る運動可視化システムおよび運動可視化方法を運動指導者が用いることにより、複数の対象者と今回計測した対象者との比較を行うことが可能であり、表示されている歩行特徴から今回計測した対象者の特徴を直感的かつ定量的に理解し、改善につなげることが可能である。また、運動指導者は、時間の経過あるいは指導介入による改善も、直感的かつ定量的に理解することが可能である。さらに、運動指導者は、今回計測した対象者へ、図15に示したような情報を提示しながら、対象者へ改善の状況等も説明することが可能である。
図15では、歩行特徴をレーダーチャーおよび分布で表示する例を示したが、これに限定されるものではない。例えば歩行特徴に関して、平均、分散等の統計的処理を行い、処理結果を表示するようにしてもよい。
また、図9(A)に示した傾きが許容できる範囲の場合には、図2に示したステップS7は省略してもよい。
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
1 運動可視化システム
2 骨格認識プログラム
3 骨格正規化プログラム
4 画面表示プログラム
5 歩行特徴計算プログラム
6 ピッチ抽出プログラム
100 コンピュータ
101 演算部
102 制御部
103 操作入力部
104 表示部
105 メモリ
106 記憶部
200 深度カメラ
300 サーバ
500 対象者
J1~J21 関節座標
S0~S9 ステップ
2 骨格認識プログラム
3 骨格正規化プログラム
4 画面表示プログラム
5 歩行特徴計算プログラム
6 ピッチ抽出プログラム
100 コンピュータ
101 演算部
102 制御部
103 操作入力部
104 表示部
105 メモリ
106 記憶部
200 深度カメラ
300 サーバ
500 対象者
J1~J21 関節座標
S0~S9 ステップ
Claims (10)
- 対象者の骨格座標情報を取得する骨格認識部と、
前記骨格座標情報に基づいて、前記対象者の歩行周期を抽出する周期抽出部と、
前記周期抽出部で抽出された1歩行周期において、前記対象者の所定の部位が移動する方向を進行方向の軸とした基準座標系に、前記骨格座標情報を変換し、前記対象者の情報に基づいて、前記骨格座標情報を変換する変換部と、
を備える、運動可視化システム。 - 請求項1に記載の運動可視化システムにおいて、
前記対象者の前記情報は、前記対象者の身長、歩幅または身体の所定の部位の長さである、運動可視化システム。 - 請求項2に記載の運動可視化システムにおいて、
前記変換部による変換により取得された骨格座標情報に基づいて、前記対象者の歩行の特徴を算出する歩行特徴算出部と、
前記対象者の歩行の特徴を表示する表示部と、
を、さらに備える、運動可視化システム。 - 請求項3に記載の運動可視化システムにおいて、
前記表示部には、歩行に伴う前記対象者の所定の部位の移動軌跡が表示される、運動可視化システム。 - 請求項4に記載の運動可視化システムにおいて、
前記表示部には、前記歩行周期における前記対象者の所定の部位の回旋の変化と、前記1歩行周期における前記対象者のふらつきと、が表示される、運動可視化システム。 - 対象者の骨格座標の変化を取得する骨格認識工程と、
前記骨格座標の変化に基づいて、前記対象者の歩行周期を抽出する周期抽出工程と、
前記周期抽出工程で抽出された1歩行周期において、前記対象者の所定の部位が移動する方向を進行方向の軸とした基準座標系に、前記骨格座標を変換する座標変換工程と、
前記対象者の情報に基づいて、前記骨格座標を変換する骨格正規化工程と、
を備える、運動可視化方法。 - 請求項6に記載の運動可視化方法において、
前記対象者の前記情報は、前記対象者の身長、歩幅または所定の部位の長さである、運動可視化方法。 - 請求項7に記載の運動可視化方法において、
前記座標変換工程および前記骨格正規化工程で取得された骨格座標に基づいて、前記対象者の歩行の特徴を算出する歩行特徴算出工程と、
前記対象者の歩行の特徴を表示する表示工程と、
を、さらに備える、運動可視化方法。 - 請求項8に記載の運動可視化方法において、
前記表示工程では、歩行に伴う前記対象者の所定の部位の移動軌跡が表示される、運動可視化方法。 - 請求項9に記載の運動可視化方法において、
前記表示工程では、前記歩行周期における前記対象者の所定の部位の回旋の変化と、前記歩行周期における前記対象者のふらつきと、が表示される、運動可視化方法。
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EP4303831A1 (en) | 2022-07-04 | 2024-01-10 | Fujitsu Limited | Verification program, verification method, and information processing apparatus |
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JP5332292B2 (ja) * | 2008-04-24 | 2013-11-06 | アイシン精機株式会社 | 歩行解析及び運動メニュー提案システム |
JP2010017447A (ja) * | 2008-07-14 | 2010-01-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 歩行動作分析装置、歩行動作分析方法、歩行動作分析プログラムおよびその記録媒体 |
JP6334925B2 (ja) * | 2013-01-18 | 2018-05-30 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 動作情報処理装置及び方法 |
CN104035557B (zh) * | 2014-05-22 | 2017-04-19 | 华南理工大学 | 一种基于关节活跃度的Kinect动作识别方法 |
JP6844284B2 (ja) * | 2017-02-01 | 2021-03-17 | 花王株式会社 | 歩容の評価方法 |
JP6932946B2 (ja) * | 2017-02-28 | 2021-09-08 | 株式会社ニコン | 検出システム、検出方法、及び検出プログラム |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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