Сравнительный анализ биомеханических показателей в системах маркерного и безмаркерного видеозахвата движений
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-1-35-42
Аннотация
Системы захвата движений являются ключевым инструментом анализа и оценки техники движений в сложнокоординационных видах спорта. Перспектива развития и внедрения в практику прикладной биомеханики технологии безмаркерного захвата движений повышает научно-исследовательский интерес к особенностям использования подобных систем, а также к оценке их точности и достоверности в сравнении с маркерными системами захвата движений, которые сегодня являются золотым стандартом. Системы безмаркерного захвата движений обладают несравненными преимуществами перед маркерными. В частности, существенно уменьшены временные затраты на регистрацию и обработку данных, поскольку регистрация представляет собой съемку видео с разных ракурсов, а обработка сопровождается применением программных алгоритмов отслеживания силуэта спортсмена посредством компьютерного аватара. Однако до сих пор нет однозначного ответа относительно точности и достоверности данных, регистрируемых с использованием систем безмаркерного захвата движений применительно к конкретным видам спорта и спортивным движениям. В статье приведена оценка статистической взаимосвязи данных на основе корреляционного анализа биомеханических показателей на примере выполнения удара в гольфе, зарегистрированных с использованием маркерной системы оптического захвата движений Qualisys и безмаркерной системы захвата движений Simi Reality Motion.
Об авторе
Д. И. Гусейнов
Белорусский национальный технический университет
Беларусь
Беларусь
Гусейнов Даниил Истамович, аспирант кафедры спортивной инженерии
220013, г. Минск, просп. Независимости, 65
+375 17 293-96-78
Список литературы
1. Theriault G., Lachance P. (1998) Golf Injuries: an Overview. Sports Medicine. 26 (1), 43–57. DOI: 10.2165/00007256-199826010-00004.
2. Lindsay D. M., Horton J. F., Vandervoort A. A. (2000) A Review of Injury Characteristics, Aging Factors and Prevention Programmes for the Older Golfer. Sports Medicine. 30 (2), 89–103. DOI: 10.2165/00007256200030020-00003.
3. Seaman D. R., Bulbulian R. (2000) A Review of Back Pain in Golfers: Etiology and Prevention. Sports Medicine, Training and Rehabilitation. 9 (3), 169–87. DOI: 10.1080/15438620009512554.
4. Wiren G. (1990) PGA Teaching Manual: the Art and Science of Golf Instruction. Frisco, PGA of America.
5. Shaw J., Lloyd R., Oliver J. (2021) Physical Determinants of Golf Swing Performance: Considerations for Youth Golfers. Strength and Conditioning Journal. 44 (4), 10–21. DOI: 10.1519/SSC.0000000000000689.
6. Hume P. A., Keogh J., Reid, D. (2005) The Role of Biomechanics in Maximizing Distance and Accuracy of Golf Shots. Sports Medicine. 35 (5), 429–449. DOI: 10.2165/00007256-200535050-00005.
7. Cole M. H., Grimshaw P. N. (2008) Electromyography of the Trunk and Abdominal Muscles in Golfers with and without Low Back Pain. Journal of Science and Medicine in Sport. 11 (2), 174–181. DOI: 10.1016/j.jsams.2007.02.006.
8. Cole M. H., Grimshaw P. N. (2008) Trunk Muscle Onset and Cessation in Golfers with and without Low Back Pain. Journal of Biomechanics. 41 (13), 2829–2833. DOI: 10.1016/j.jbiomech.2008.07.004.
9. Silva L., Marta S., Vaz J., Fernandes O., Castro M. A., Pezarat-Correia P. (2013) Trunk Muscle Activation During Golf Swing: Baseline and Threshold. Journal of Electromyography and Kinesiology. 23 (5), 1174–1182. DOI: 10.1016/j.jelekin.2013.05.007.
10. Ceseracciu E., Sawacha Z., Cobelli C. (2014) Comparison of Markerless and Marker-based Motion Capture Technologies Through Simultaneous Data Collection During Gait: Proof of Concept. PLOS One. 9 (3). DOI: 10.1371/journal.pone.0087640.
11. Marais M., Brown D. (2022) Golf Swing Sequencing Using Computer Vision. Pattern Recognition and Image Analysis. IbPRIA 2022. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 13256. Springer, Cham. DOI: 10.1007/9783-031-04881-4_28.
12. Choi A., Joo S., Oh E., Mun J. H. (2014) Kinematic Evaluation of Movement Smoothness in Golf: Relationship between the Normalized Jerk Cost of Body Joints and the Clubhead. BioMedical Engineering OnLine. 13 (1), 1–12. DOI: 10.1186/1475-925X-13-20.
13. Evans K., Horan S. A., Neal R. J., Barrett R. S., Mills P. M. (2012) Repeatability of Three-dimensional Thorax and Pelvis Kinematics in the Golf Swing Measured Using a Field-based Motion Capture System. Sports Biomechanics. 11 (2), 262–272. DOI: 10.1080/14763141.2012.654502.
14. Beak S. H., Choi A., Choi S. W., Oh E., Mun J. H., Yang H., Sim T., Song H. (2013) Upper Torso and Pelvis Linear Velocity During the Downswing of Elite Golfers. Biomedical Engineering Online. 12 (1), 1–12. DOI: 10.1186/1475-925X-12-13.
15. Chu Y., Sell T. C., Choi S. W., Lephart S. M. (2010) The Relationship between Biomechanical Variables and Driving Performance During the Golf Swing. Journal of Sports Sciences. (11), 1251–1259. DOI: 10.1080/02640414.2010.507249.
16. Kim Y. H., Khuyagbaatar B., Purevsuren T. (2018) Relationship between Joint Angles and X-factor in Golf Swing. ISBS Proceedings Archive. 36 (1), 502–505.
17. Choi A., Lee J. M., Mun J. H. (2013) Ground Reaction Forces Predicted by Using Artificial Neural Network During Asymmetric Movements. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. (3), 475–483. DOI: 10.1007/s12541-013-0064-4.
18. Lee K. J., Ryou O., Kang J. (2021) Quantitative Golf Swing Analysis Based on Kinematic Mining Approach. Korean Journal of Sport Biomechanics. 31 (2), 87–94.
19. Mündermann L., Corazza S., Andriacchi T. P. (2006) The Evolution of Methods for the Capture of Human Movement Leading to Markerless Motion Capture for Biomechanical Applications. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. (3), 1–11. DOI: 10.1186/1743-0003-3-6.
20. Lonini L., Moon Y., Embry K., Cotton R. J., McKenzie K., Jenz S., Jayaraman A. (2022) Video-Based Pose Estimation for Gait Analysis in Stroke Survivors During Clinical Assessments: a Proof-of-Concept Study. Digital Biomarkers. (6), 9–18. DOI: 10.1159/000520732.
21. Vena A., Budney D., Forest T. W., Carey J. (2011) Three-dimensional Kinematic Analysis of the Golf Swing Using Instantaneous Screw Axis Theory. Part 2: Golf Swing Kinematic Sequence. Sports Engineering. 13 (3), 125–133. DOI: 10.1007/s12283-010-0059-7.
22. Olofsson M. (2011) Signal Theory. Lund, Studentlitteratur AB.
23. Chatfield С. (1975) The Analysis of Time Series: Theory and Practice. New York, Springer New York Publ.
24. DeFatta D. J., Lucas J. J., Hodgkiss W. S. (1988) Digital Signal Processing: a System Design Approach. Hoboken, Wiley Publ.
25. Bradshaw E. J., Keogh J. W. L., Hume P., Maulder P., Nortje J., Marnewick M. (2009) The Effect of Biological Movement Variability on the Performance of the Golf Swing in High- and Low-handicapped Players. Research Quarterly for Exercise and Sport. 80 (2), 185–196. DOI: 10.1080/02701367.2009.10599552.
Рецензия
Для цитирования:
Гусейнов Д.И. Сравнительный анализ биомеханических показателей в системах маркерного и безмаркерного видеозахвата движений. Доклады БГУИР. 2023;21(1):35-42. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-1-35-42
For citation:
Guseinov D.I. Comparative Analysis of Biomechanical Variables in Marker-based and Markerless Motion Capture Systems. Doklady BGUIR. 2023;21(1):35-42. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-1-35-42
Просмотров: 344
Послать статью по эл. почте 